Semantic Network Analysis of 'Young-Kl(panic buying)': Focusing on News Source Diversity

'영끌' 보도에 대한 언어망 분석: 뉴스 정보원 다양성을 중심으로

Abstract

This study analyzed news articles about 'Young-Kl' reported by 11 media outlets, identifying news frames and quotation frames. Using a semantic network analysis, this study inspected the quotations frames and measured the frequency of the quotes and sources types. Also, the concentration index of the frames was measured. The results showed that news frames consisted of 10 topics and quotation frames consisted of 14 topics. Although the differences among quotation frames by media as well as by source types were observed, the concentration index of sources such as government, political arena, and business appeared high. Therefore, this study suggested that numerical diversity of news sources would not establish the diversity of news frames.

이번 연구는 일간지, 경제지, 지상파 TV 등 총 11개의 언론 매체들이 보도한 '영끌' 관련 뉴스 기사를 분석하여 각 보도 프레임과 인용문 프레임을 파악하였다. 의미망 분석을 활용하여 매체별 인용문의 프레임, 정보원의 종류별 인용문 프레임 등을 비교, 분석하였고 인용된 정보원의 종류와 빈도, 그리고 각 프레임의 집중도 지수도 측정하였다. 분석 결과, 보도 프레임은 10개의 주제로 구성되었고 인용문의 프레임은 14개의 주제로 구성된 것으로 나타났다. 매체별 인용문과 정보원 종류별 인용문 프레임들 사이 차이는 관찰되었지만 인용 빈도가 높은 정부, 정치권, 비즈니스 정보원 프레임의 집중도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 정보원의 수적 다양성만으로는 보도 프레임의 다양성을 확립하는 것이 제한적일 수 있다는 실증적 근거를 제시하였다.

I. 서론

‘영혼까지 끌어 모으다’를 줄여 부르는 신조어인 ‘영끌’은 2020년 코로라 팬데믹 사태 전후 과도한 대출을 통해 주택을 구입하거나 주식 혹은 가상화폐 투자 등을 하는 행태를 의미한다. 원래 젊은 남녀들이 허세를 부리는 행동을 비꼬는 일종의 비속어적 표현이었는데 주류 미디어에서 사회적 현상을 의미하게 되면서 흔하게 사용되고 있다. 과도한 대출을 이용한 투자에 대한 경고가 나오는 가운데 ‘패닉 바잉(panic buying)’이라고도 불리는 사회적 현상에 대한 다양한 의견들과 대책들이 활발하게 제시되고 있다.

‘영끌’처럼 복합적인 사회적 이슈에 관한 담론을 형성하는 과정에서 주류 미디어(legacy media)의 역할은 여전히 유의미하다. 주류 미디어들의 보도 형태를 이해하는 것은 사회적 공론장의 역학관계를 이해하는데 유용한 통찰력을 줄 수 있다. 담론을 주도하는 언론 보도의 수준은 공론장의 궁극적인 결과물에 크게 영향을 미치게 된다. 이러한 언론의 보도의 질이나 행태를 구분할 수 있는 대표적인 개념 중 하나로 언론 보도의 객관성을 들 수 있다.

보도의 객관성은 크게 사실성(factuality)과 공평성 (impartiality)으로 개념화 될 수 있다[1]. 언론은 전문성 있고 신뢰할 수 있는 정보원을 통해서 사실을 확인하고 다양한 정보원을 통해 공평성을 확보할 수 있다. 따라서 전통적으로 언론의 정보원 선택은 언론의 객관성을 결정하는 주요한 요소 중 하나이다. 특히 국내 언론들의 편향성에 대한 지적이 늘어나면서 언론의 객관성을 확보하기 위해 정보원의 다양성은 중요하게 다루어져 왔다.

뉴스 정보원의 다양성을 다루는 기존 연구들은 주로 정보원의 특성이나 인용된 정보원의 수량적 다양성을 분석하는데 초점을 맞추는 경향이었다. 일반적으로 다양한 정보원을 사용한다면 다양한 의견이나 관점에 제공되는 것으로 간주되어 왔는데 정보원의 수적 다양성이 실제로 다양한 관점이나 주장을 제공하는지에 대한 실증적인 분석은 그리 많지 않았다. 또한 정보원의 수적 다양성이 보도 프레임의 다양성과 어떤 연관성이 있는지에 대한 연구도 많이 시도되지 않았다. 그래서 이번 연구는 정보원의 수적 다양성과 보도 프레임의 내적 다양성의 연관성을 검증하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 검토

1. 프레임과 정보원의 역학관계

뉴스 보도는 기자들과 정보원, 혹은 취재원 간의 상호작용의 결과물로서 보도의 프레임은 언론과 정보원의 역학 관계를 반영한다. 정보원은 언론이 뉴스 제작과정에서 필요한 정보를 수집하기 위해 의존하는 존재로서 뉴스 보도에서 직, 간접적으로 인용된 사람이나 기관, 단체, 혹은 자료나 기록을 의미한다[2]. 정보원은 기자들의 전문성이 부족한 영역이나 이슈에 대한 정보를 제공하고 이를 이해하고 설명할 수 있는 시각을 제공하기 때문에 프레임 형성 과정에서 중요한 영향을 미치게 된다[3]. 따라서 어떤 정보원이나 취재원이 선택되고 보도에 포함되는지에 따라 해당 뉴스 보도의 수준이나 구성 방식에 영향을 미치게 된다[4].

언론은 특정한 이슈에 대한 다양한 관점이나 설명에서 특정 관점을 선택하고 강조하면서 하나의 실체를 만드는 작업을 하게 된다. 언론이 특정 이슈를 보도하는 과정에서 선택하는 특정한 관점이나 방향을 전달하는 방식을 ‘프레임(frame)’[5]라고 한다. 언론 매체들이 자신들이 대변하는 사회적, 정치적, 경제적 이념이나 가치관에 따라 뉴스 제작 과정에서 특정한 이해관계를 반영하거나 특정한 관점을 집중적으로 제시할 수 있다. 언론이 공적 담론의 적극적 생산자로서 자신의 관점이나 의견을 정당화할 수 있는 적절한 정보원을 선택하고 이를 토대로 뉴스를 구성하게 된다[6]. 언론은 상황에 따라 다를 수 있지만 궁극적으로는 언론사 내부의 선택 기준을 충족하는 정보원을 우선적으로 선호한다. 각 언론 매체들은 자신들이 선택한 특정한 정보원에 의해 제공되는 정보나 그들이 사용하는 특정한 묘사나 설명들을 활용하면서 해당 이슈들을 특정한 방식으로 논의하거나 특정한 보도 프레임을 구성하게 한다[7].

각 매체의 보도 프레임 형태는 크게 보수와 진보 성향으로 구분되는 국내 언론의 공론장 지형에 의해 구분될 수 있다. 국내 중앙일간지의 경우 국내 언론 매체 중 보도나 사설을 통해 정치적 정체성을 선명하게 보여주는 경향이 높다[8]. 신문의 경우 높은 정파적인 성향을 가진 고관여 이용자들에게 집중하게 되면서 특정한 이슈나 주제를 보다 심층적이고 명확한 입장을 제시하는 경향이다[9]. 공영방송 체제를 토대로 하는 국내 지상파방송 뉴스는 자신들의 관점을 강조하기 보다는 객관적인 사실(fact) 위주로 균형적인 보도를 지향하고 있다. 또한 지상파 방송 뉴스는 상대적으로 가장 엄격한 형태의 규제의 대상이기 때문에 관점 제시보다는 사례 위주로 보도하고 이슈를 단순화해서 보도하는 경향을 나타낸다[10]. 반면에 경제적 이슈를 전문적으로 다루는 경제지는 전반적인 사회적 이슈를 두루 다루는 중앙일간지에 비해 인지도는 낮지만 산업, 경제, 기업 관련 이슈와 관련된 정부 정책 등의 보도에 관해서는 종합 일간지에 버금가는 위상을 확립하고 있다. 경제지는 기업광고나 기업 관련 기사들이 높은 비중을 차지하고 친기업적이거나 시장 친화적인 보도 형태를 보이는 것으로 나타난다[11].

언론은 자신들만의 기준으로 독특하게 정보원을 선택하는 것이 일반적이라고 하더라도 실제 현실에서 언론사별 정보원 선택이 언론 매체의 정치적 성향이나 가치관에 따라 항상 명확하게 구분되는 것은 아니다. 최근 발생한 ‘안희정 미투 사건’ 보도한 진보와 보수 성향의 신문의 보도를 분석한 결과, 예상과는 달리 진보 성향의 신문들이 친 여당적 정보원을 집중적으로 사용하거나 보수 성향이 신문들이 친 야권 성향의 정보원을특별이 더 많이 사용하지 않은 것으로 나타났다[12]. 또한 기후 변화 관련 보도를 분석한 결과 대다수의 뉴스는 정보원의 주장을 과정하거나 특정 관점이나 의미를 축소하는 등 왜곡 경향을 나타내고 있다. 전체 기사 중 29% 정도의 기사만 정보원의 주장을 정확하게 반영한 기사인 것으로 판정되었고 나머지 경우 언론은 정보원의 주장이나 의견을 부정확하게 재현한 것으로 나타났다[13].

연구문제 1. ‘영끌’ 관련 보도의 매체별 뉴스 프레임은 어떻게 나타나는가?

연구문제 2. ‘영끌’ 관련 보도에 사용된 인용문의 매체별 프레임은 어떻게 나타나는가?

2. 객관적 보도: 수량적 다양성

현대 저널리즘이 전문직화(professionalization)되면서 객관적 보도 원칙은 뉴스 제작의 주요한 원칙 중의 하나로 확립되었다. 언론은 정보원, 혹은 취재원을 중심으로 저널리즘의 제작 방식을 표준화하고 관행적 제작 방식을 발전시켜 왔다[14]. 뉴스의 객관성을 담보하기 위한 방법으로 기자들은 취재원을 인용하는 것을 원칙으로 고수하였다. 언론은 신뢰할만한 자료를 수집하고 이를 토대로 보도함으로써 객관적 보도를 달성할 수 있는데. 기자들은 스스로의 의견을 최대한 배제하면서 전문가나 정부 기관 등의 공식적인 자료를 토대로 사실을 보도하게 된다[15]. 따라서 취재원 인용은 보도의 사실성을 입증하기 위한 핵심적 요소이다[16].

정보원을 통해서 객관적 보도를 확립하기 위해서는 정보원의 균형성과 공평성을 확보하는 것이 중요하다. 기자들은 자신의 의견을 배제하면서 복수의 견해나 관점이 존재하는 경우 한쪽 의견만을 택하지 않는 것이 핵심이다[17]. 이런 이유 때문에 기사 작성 과정에서도 소수의 주장만을 근거로 기사를 작성하게 되면 뉴스의 객관성과 신뢰도가 약화되기 때문에 반드시 2개 이상의 취재원을 사용하는 것을 원칙으로 제시하고 있다 [18]. 보도에 이용된 취재원의 종류가 다양할수록 다양한 관점과 견해를 포함한 보도 프레임을 구성할 수 있고 다양한 사회적 실체를 적절하게 반영할 수 있다고 설명한다.

3. 정보원의 편향성

언론이 여러 가지 이유로 특정 정보원들을 선호하게 되면 전반적인 보도 프레임의 다양성이 약화될 수 있다. 정보원 중에서 보도에서 더 많이 인용되고 주목도가 더 높은 정보원이 있고 반대로 보도에 인용되었지만 쟁점을 제시하거나 보도의 톤이나 프레임에는 크게 영향을 미치지 못하는 정보원이 있다[19]. 저널리즘 현장에서는 뉴스 프레임에 영향을 미칠 수 있는 핵심적 인중요 정보원과 부수적인 정보원의 차이는 명확하게 존재하는 것으로 사실이다[2].

중요하게 다루어진 중심적 정보원으로는 정부 관료, 정치권 인사 등의 제도권 정치권력을 대변하는 정보원이나 대기업이나 특정 집단의 이해관계를 대변하는 이익집단을 들 수 있다. 그리고 학계나 관련 전문가와 더불어 이러한 엘리트 집단은 일반 시민들에 비해 특정 이슈나 사건, 사고에 대해서 보다 정확하고 전문화된 정보를 제공하고 관련 쟁점을 제시할 수 있다[18]. ‘김치 파동’을 보도한 10개의 전국 일간지의 보도 내용을 분석한 또 다른 연구에 따르면 ‘식품 관련 정부 부처나 기관’이 가장 많이 인용된 핵심적인 정보원이었고 부정적인 보도 프레임을 형성하는데 주요한 영향을 미쳤다고 분석했다. 교육 관련 보도에서는 교과부, 교육청, 산하 정부 부처 공무원과 해당 기관들의 보도 자료가 주 정보원으로 집중적으로 사용되었다고 분석하였다[20].

최근 저널리즘 현장에서는 익명의 정보원도 많이 인용되는 것을 볼 수 있는데 최근 소셜미디어, 인터넷 커뮤니티가 발달하면서 이러한 경향은 확대되고 있다. 정보원의 정체성이나 이해관계를 명확하게 파악할 수 없는 익명의 정보원은 정치권력 등으로부터 정보원을 보고하기 위해서 제한적으로 허용되었지만 최근에는 일반 시민들의 의견을 손쉽게 파악하는 목적으로 주로 사용되고 있는 것으로 보인다. ‘미국산 쇠고기 수입 논란’ 을 보도한 보수 성향의 신문과 진보 성향의 신문의 정보원을 분석한 결과 전체 750개 정보원 유형 중 약 40% 정도가 익명의 정보원이었고 정부 관계자와 더불어 익명의 정보원들은 중심적 정보원으로서 각 언론사의 입장을 표현하는데 주로 사용되었다고 분석했다[2]. 여러 관련 연구에서 익명 정보원은 언론이 간접적으로 자신들의 의견을 표현하는 수단으로 이용될 위험성을 지적하고 있다[21].

연구문제 3. ‘영끌’ 관련 보도에서 인용된 정보원의 종류는 어떻게 나타나는가?

연구문제 4. ‘영끌’ 관련 보도에 인용된 정보원 별 프레임은 어떻게 나타나는가?

4. 정보원의 수적 다양성 Vs. 내적 다양성

공론장에서 담론을 주도할 수 있는 자격을 획득하기 위해서 언론은 객관성이라는 제작 규범을 준수하게 된다. 신뢰할 수 있는 다양한 정보원을 근거로 보도를 하게 되고 동시에 언론은 출입처로 대표되는 제작 과정의 표준화를 통한 효율성도 추구하게 된다[22]. 언론은 편향 보도에 대한 사회적 비판과 적절하지 않는 보도의 질을 보완하기 위해 최소한의 기준을 충족하려고 다양한 노력을 하고 있다. 하지만 이러한 형식적인 절차로서의 객관성은 실질적인 보도의 다양성과는 괴리가 생길 가능성이 높다.

언론 보도의 실질적인 객관성을 확보하기 위한 정보원의 다양성은 정보원의 소속이나 정체성으로 구분할 수 있는 명목적인 다양성만으로 확립되기 어렵고 다양한 관점이나 정보를 제공할 수 있는 내적 다양성이 필요하다. 기존의 연구들은 얼마나 다양한 종류의 정보원들이 인용되고 사용되었는지에만 초점을 맞추고 해당 정보원의 진술에 포함된 관점의 다양성에 대해서는 구체적으로 검토하지는 않았다. 정보원의 소속이나 신분, 정체성은 다양하더라도 대변하는 관점이나 정보는 유사할 수 있다. 따라서 보도의 다양성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 단순한 정보원의 종류나 빈도 등 수량적 다양성 위주로만 살펴보는 것이 아니라 각 정보원이 전달하는 관점이나 견해들이 실제로 다양한지를 실증적으로 살펴보는 연구들이 필요한 시점이다.

정보원의 내적 다양성은 뉴스에 인용된 정보원들이 다양한 주제나 관점을 반영하는 주장들을 폭 넓게 포함하고 있는지를 의미하는 것으로 정보원 프레임을 구성하는 주제의 다양성과 특정 속성의 집중도를 통해서 파악할 수 있다. 정보원의 프레임을 구성하는 주제가 많을수록 더 많은 관점이나 주제를 포함하고 있다고 할 수 있고 포함된 속성의 수가 적다면 반대로 대변하는 주제나 관점이 제한적이라고 할 수 있다[23]. 또한 프레임을 구성한 각 속성 혹은 주제들의 상대적 영향력을 나타내는 집중도(centralization)도 프레임의 내적 다양성을 보여줄 수 있다[24]. 각 프레임에 대한 집중도의 수치가 1에 근접할수록 프레임 구성 요소 중 소수에게 집중되어 있는 것을 의미하고, 0에 근접할수록 전반적으로 영향력이 분산된 것을 의미한다. 프레임을 구성하는 소수의 속성들 사이의 중심성(centrality) 수치가 커질수록 해당 구성 요소 혹은 구성 주제들의 영향력이 크다고 할 수 있다[25].

연구문제 5. ‘영끌’관련 보도에서 사용된 정보원의 수적 다양성과 보도 프레임의 다양성은 연관되는가?

Ⅲ. 연구 방법

1. 분석대상 & 자료 수집

‘영끌’ 관련 보도의 프레임을 판별학고 분석하기 위해 관련 뉴스 기사와 해당 기사들에 사용된 정보원의 주장 (인용문)들을 수집하였다. 수집을 위한 분석대상 기간은 2020년 8월 1일부터 2021년 8월 1일까지로 설정하였다. 수집 기간은 ‘영끌’이라는 개념이 주류 매체에서 활발하게 다루어지기 시작한 시점부터 일 년이 되는 시점까지로 결정하였다. 분석 대상은 5개 중앙일간지, 3개 경제 전문지, 3개 TV 지상파 방송사, 총 11개의 언론사를 선정하였다.

연구를 위한 데이터 수집은 한국언론진흥재단의 뉴스 데이터베이스인 ‘빅카인즈’를 활용하였고 검색 키워드는 ‘영끌’을 사용하였다. 수집된 기사 중 중복 기사들을 제외하고 최종적으로 총 2058건의 기사와 총 4520 건의 인용문을 수집하였다. ‘빅카인즈’의 상세검색기능을 통해 인용문과 정보원(인물명, 기관명)관련 데이터를 수집하였고 수집 후 정보원에 대한 자료가 빠진 인용문들은 개별적으로 확인, 수정하여 정보원의 정보를 추가한 후 최종 분석에 활용하였다[표 1].

표 1. 분석 대상

이번 연구를 위해 정보원에 대한 정보는 정보원의 소속 기관, 조직이나 구체적인 직업명의 형태로 수집되었다. 이번 연구에서 정보원의 구분은 기존의 연구[2]를 참고하면서 세분화하지 않고 각 정보원의 경제적, 사회적, 정치적 이해관계를 중심으로 정보원의 종류를 총 8 가지로 단순화 분류하였다.

이전 연구에서는 정부와 정치권을 같이 묶는 경우가 많은데 이번 연구에서는 행정 기관이나, 규제 당국과 정치인이나 국회 관련 정보원을 별도로 구분하였다. 그리고 이름, 소속, 직업이 구체적으로 명시되어 있지 않는 정보원, 거리 인터뷰나 인터넷에서 인용된 경우처럼 이름이나 직업이 표시된 경우 이슈와 상관없는 경우에는 무명 정보원으로 포함하였다[표 2].

표 2. 인용문의 정보원 종류

수집된 기사, 인용문, 일자, 언론사 이름, 정보원 등이 정리된 텍스트를 대상으로 전처리 단계를 수행하였다. 사전, 동의어, 불용어 사전 등을 활용해서 띄어쓰기 구분, 유사한 단어의 통일, 분석에 포함되지 않는 단어 구분, 많이 출현하는 불필요한 어휘인 불용어를 제외하는 작업 등 분석을 위한 전처리 작업을 시행하였다. 전처리 작업으로 추출된 명사 중 단어 길이(>2)와 문서별 단어 가중치(TF-IDF>.5) 기준을 적용한 결과 최종적으로 기사 분석에는 총 7639개의 단어와 인용문 분석에는 8771개의 단어가 최종 분석 과정에 사용되었다.

이번 연구의 의미망 분석, 토픽 모델링 분석, 중심성 (centrality) 분석, 연관성 분석(Quadratic assignment procedure: QAP)을 위해 네트워크 분석 프로그램 (NetMiner, 4.4)을 활용하였다.

2. 프레임 판별

뉴스 보도는 어떤 이슈에 대한 하나의 관점이나 개념을 포함하기 보다는 다양한 주제나 관점을 포함하는 것이 일반적이다. 이러한 보도의 특성을 반영하면 뉴스와인용문의 프레임은 어떤 이슈에 대한 “다양한 주제 함수에 대한 주제 진술들이 결합하여 하나의 큰 이야기를 형성하는 것”으로 정의할 수 있다[26]. 즉, 프레임은 특정한 관점이나 주제를 나타내는 요소나 속성(attributes)과 프레임을 구성하는 각 속성들 사이의 관계로 정의할 수 있다. 이번 연구에서는 각 프레임의 구성 요소로서 이슈에 대한 관점이나 개념을 표현하는 주제(topic)를 규정하고 각 프레임은 주제들 간의 관계를 나타내는 의미망(semantic network)의 구조(association)형태로 조작적 정의 하였다[25].

이번 연구는 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation: LDA)을 활용한 토픽모델링을 사용해 문서에서 특정한 관점, 개념, 주제 등을 표현하기 위해서 반복적으로 사용된 단어들을 범주화한 ‘주제(topic)’을 추출하였다. 각 주제들은 텍스트 덩어리(corpus)에서 해당 주제(topic)에 속할 확률이 높은 최상위 키워드집단을 대표하고 각 주제의 의미(theme)는 실제 텍스트에서 사용되는 키워드들의 맥락적인 의미를 반영하여 개념화하게 된다[24]. 이번 연구에서 토픽의 사전분포를 결정하는 초모수(hyperparameter)인 알파(α) 값은 Hornik와 Grun의 기준에 따라 기사의 경우 5(50/ 토픽의 수), 인용문의 경우 3.57로 산출되었고 베타(β) 값은 0.01로 설정하였다[29]. 이번 연구에서는 사전 분석을 통해 적절한(feasible) 토픽 수치의 범위(9~20개 사이)를 설정하고 토픽 모델 알고리즘에 범위 내 수치를 반복적으로 입력한 추출 결과를 비교하여 시각적으로 명확하게 구분되고 맥락적 해석 가능한 토픽들을 추출한 결과를 추출한 수치를 최종 토픽의 수로 결정하였다.

추출된 주제(topic)들의 연관 관계는 노드(node)로 구성된 의미망(semantic network)의 구조(association) 의 형태로 표시되는데 이번 연구에서는 일정 기준 이상의 토픽 확률을 가진 토픽 사이의 동시 출현 (co-occurrence)정도를 표시한 일원행렬(one mode matrix)을 토대로 의미망을 구성하였다.

3. 의미망 특성 분석

뉴스와 인용문의 프레임을 분석하고 정보원의 영향력을 파악하기 위해 의미망의 구조를 통계적으로 분석하였다. 각 프레임을 구성하는 속성들의 집중도 (centralization index)분석은 각 프레임을 구성하는 요소 중 특정 하부 구성요소(topic)에게 집중되는 정도를 파악할 수 있다.

이번 연구에서는 ‘영끌’ 관련 보도와 인용문의 프레임을 구성하는 주제의 다양성은 각 프레임을 구성하는 주제(topic)의 범위와 각 프레임 별 집중도를 비교, 분석하였다. 매체별, 인용문 별, 정보원 특성별, 프레임을 구성하는 주제의 범위가 다양할수록 주제가 다양하다고 할 수 있다. 또, 집중도 지수(centralization index) 는단순한 수적 다양성과 별개로 해당 문서 내 특정 주제의 집중도 혹은 지배력의 정도를 파악할 수 있다. 프레임 내 특정 주제의 집중도가 높을수록 프레임의 의미적다양성이 낮아진다고 할 수 있는데 모든 주제의 중심성 (centrality)수치의 차이가 클수록 집중도 지수 (centralization index)가 커지게 된다[27].

이번 연구에서 ‘영끌’ 관련 보도와 인용문의 프레임 사이의 유사성을 파악하기 위해서 QAP 유의성 검정을 시행하였다. QAP 유의성 검정은 네트워크 간 유사성을 통계적으로 실증할 수 있는 분석 방법으로 의미망 (semantic network)의 행렬(matrix)을 무작위로 재배치해서 얻은 상관관계를 통계적으로 검증하는 방법이다[28].

Ⅳ. 분석 결과

1. ‘영끌’ 보도 프레임

토픽모델링 알고리즘을 이용하여 ‘영끌’ 관련 기사를 분석한 결과, 총 10개의 토픽이 추출되었다. 각 토픽의 시각적 구분과 해석 가능성을 기준으로 ‘영끌’ 관련 보도의 보도 프레임을 구성하는 하부 속성(topic)을 추출하였다. 프레임 구성 하부 속성을 추출하는 과정에서 이용된 키워드는 다수이지만 최상위 확률의 키워드만 제공한다[표 3]. 보도 프레임을 구성하는 속성(Topic) 의 출현 빈도를 분석한 결과 가장 높은 빈도를 보인 속성은 Topic 6(대출 급등)인 것으로 나타났고, Topic 9(정부 부동산 정책), Topic 1(부동산 가격 급등) 등이 보도 프레임에서 많이 사용된 속성인 것으로 나타났다 [표 3].

표 3. 보도 프레임 구성 요소(토픽)

‘영끌’ 관련 기사에서 사용된 정보원들의 인용문을 분석한 결과, 총 14개의 토픽이 추출되었다. ‘영끌’ 관련 보도 프레임을 추출한 방식으로 분석을 진행한 결과, 인용문의 프레임은 보도 프레임의 구성하는 속성의 수보다 많은 속성을 갖춘 것으로 나타났다. 인용문의 프레임을 구성하는 14개의 하부 속성(Topic)의 출현 빈도를 분석한 결과, Topic 9(정부의 대출 규제)의 출현 빈도가 가장 높은 것으로 나타났다. Topic 2(자산 투자), Topic 11(정부의 주택 공급 방안), Topic 4(정부의 실정), 그리고 Topic 6(금리 인상) 등의 하부 속성들이 인용문의 프레임에서 출현 빈도가 높은 것으로 나타났다[표 4].

표 4. 인용문 프레임 구성요소(토픽)

2. ‘영끌’ 보도의 정보원 프레임

‘영끌’ 관련 보도에서 사용된 정보원의 특성을 파악하기 위해 각 매체별 인용문의 프레임, 정보원 종류 별 프레임을 비교, 분석하였다. 인용문 프레임을 위해서 각 프레임의 의미망의 구조를 분석하고 보도에 사용된 정보원을 종류별로 구분하였다.

각 매체별 인용문의 프레임을 비교한 결과, 지상파방송사의 보도에서 사용된 인용문의 프레임은 14개의 속성을 모두 포함한 반면 경제지의 인용문에서는 Topic 3(서민 고통), Topic8(부동산 거래 급증)을 주요 속성으로 포함되지 않고 보수지는 Topic 3(서민 고통)과 Topic 8(부동산 거래 급증), 그리고 Topic 10 (코로나 위기)을 주요 속성으로 포함하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 진보지의 인용문 프레임은 Topic 1 (공무원 투기 의혹), Topic 2(자산 투자), Topic 9(대출 규제), 그리고 Topic 14(젊은 세대 정치 불만) 등을포함하지 않는 것으로 나타났다[그림 1].

그림 1. 매체 별 인용문 프레임 의미망

QAP 유의성 분석을 이용해. ‘영끌’ 관련 보도에 사용된 인용문의 프레임 구조를 매체별로 비교한 결과, 어떤 매체 사이에도 연관 관계가 전혀 없는 것으로 나타났다. 경제지, 보수지, 지상파, 진보지에 사용된 각 인용문의 프레임을 파악하고 각 프레임 사이 상관관계 중 어떤 것도 통계적으로 유의미한 수치를 가지고 있지 않은 것으로 나타났다. 따라서 각 매체별 인용문의 프레임은 전혀 유사하지 않고 확연한 차이가 있다고 평가할 수 있다[표 5].

표 5. 매체별 인용문 프레임 상관관계

매체 별 인용된 정보원의 종류를 구분한 결과 정부, 정치권, 비즈니스 업계 등 3 종류의 정보원들이 전체인용문의 평균 약 70% 을 차지할 정도로 많이 인용된 것으로 나타났다. 이 중 정부는 보수지, 진보지, 지상파방송파에서 가장 많이 사용된 정보원으로 나타났고 경제지에서도 업계 정보원에 이은 두 번째로 많이 사용된 정보원인 것으로 나타났다. 하지만 진보지의 경우 전문가를 비즈니스 정보원보다 많이 사용하지만 경제지의 경우는 전문가에 비해 비즈니스 정보원을 절대적으로 많이 사용했다. 반면 경제지와 보수지의 경우에는 익명 정보원의 빈도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다[표 6].

표 6. 매체별 정보원 종류 & 인용 빈도

각 정보원 별 인용문의 프레임을 판별한 후 정보원 종류 별 인용문 프레임 구조를 비교한 결과, 어떤 프레임 사이에서도 통계적으로 유의미한 연관 관계가 나타나지 않았다. ‘영끌’ 보도에 인용된 정보원 중 종류가 다른 정보원은 서로 다른 관점이나 주제를 제시하는 것으로 유추할 수 있다[표 7].

표 7. 정보원 종류 별 프레임 상관관계

매체의 차이에 상관없이 주요 정보원을 이용한 매체들은 유사한 프레임을 구성하는 것으로 나타났다. 비즈니스 정보원의 경우 보수지와 진보지 사이, 정부의 경우 보수와 지상파 사이, 정치권의 경우 경제지와 지상파 사이를 제외하고 각 매체에서 나타난 정부, 정치권, 업계 등의 정보원의 프레임은 대체로 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주요 정보원을 이용하는 매체들이 주요 정보원의 프레임을 그대로 추종하거나 언론은 주요 정보원을 사용하는 방법이 나름대로 정해진 경우를 생각할 수 있다. 결과적으로 여러 매체에서 보도 프레임이 일관되게 나타나는 것은 프레임의 내적 다양성이 낮은 것으로 평가할 수 있다[표 8].

표 8. 주요 정보원의 매체별 프레임 상관관계

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전문가와 무명 정보원의 프레임은 매체별로 뚜렷한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 경제지와 보수지에서 사용된 전문가와 무명 정보원의 인용문 프레임은 통계적으로 유의미한 상관관계를 가진 것으로 나타났지만 진보 지와 지상파 방송사에서 사용된 전문가와 익명 정보원의 프레임은 어떤 매체에서도 유사하게 사용되지 않은 것으로 분석되었다. 경제지와 보수지에서 인용된 전문가와 무명 정보원은 공통적으로 특정한 주제와 관점을 제시한 것으로 보인다[표 9].

표 9. 소수 정보원 매체별 프레임 상관관계

3. 정보원 다양성 Vs. 편향성

‘영끌’ 관련 보도 건수, 인용문 건수 등 수량적 다양성 지표와 매체별 집중도(centralization)와 인용문의 집중도를 비교한 결과, ‘영끌’ 관련 보도 프레임의 수적 다양성과 내적 다양성의 연관 관계가 크지 않은 것으로 나타났다.

각 매체별 인용문 이용 경향을 분석한 결과, 전반적으로 인용문 사용 경향은 유사하게 나타났다. 지상파를 제외하고 나머지 매체들은 약 2회 이상인 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면 분석대상 중 보수지가 평균적으로 보도 건 수 당 가장 많은 인용문을 사용한 것으로 나타났고 지상파는 가장 적은 수의 인용문을 사용한 것으로 분석되었다.

보도에 사용된 인용문의 이용 빈도와 집중도를 분석한 결과, 수적으로 더 많은 인용문을 사용한 매체들이 오히려 특정한 주제와 관점에 집중한 보도 프레임을 구성한 것으로 나타났다. 보수지의 보도 프레임의 집중도 지수가 약 30. 6으로 다른 매체에 비해서 소수의 주제에 가장 집중하는 프레임을 보인 것으로 나타났다. 반면 인용문의 프레임의 집중도를 분석한 결과 경제지의 인용문의 집중도가 가장 높은 것으로 나타났다[표 10].

표 10. 매체별 토픽 집중도

인용문 종류 별 집중도를 분석한 결과, 익명 정보원의 집중도 지수가 가장 높은 것으로 나타났고 정부와 정치권 정보원의 프레임도 유사하게 집중도가 높게 나타났다. 반면 비즈니스의 프레임은 집중도가 비교적 낮은 것으로 분석되었다. 정부 정보원은 여러 매체에서 다양하게 인용되었지만 상대적으로 소수의 관점이나 주제를 집중적으로 표현하는 것으로 평가할 수 있다. 특히 무명 정보원은 외형적으로 다양한 목소리을 대변할 것으로 예상되지만 실제로는 특정 관점이나 주제를 집중적으로 표현한 것으로 보인다[표 11].

표 11. 정보원 종류 별 프레임 집중도

Ⅴ. 결론

이번 연구는 2020년 8월부터 2021년 8월까지 ‘영끌’ 관련 뉴스를 보도한 국내 11개의 언론 매체들의 총 2058건의 기사와 총 4520건의 인용문을 분석하고 각 매체별, 정보원 종류별 보도 프레임을 판별하고. 의미망 분석을 통해서 주요 속성과 집중도를 분석하였다. 토픽모델링 분석 결과, ‘영끌’ 관련 기사의 보도 프레임은 10개의 하부 속성(Topic)으로 구성된 것으로 나타났고 인용문의 프레임은 총 14개의 하부 속성으로 구성된 것으로 나타났다.

QAP 유의성 검증 분석한 결과 ‘영끌’ 보도에 사용된 인용문은 각 매체별 프레임도 서로 상이하고 정보원 종류 별 프레임도 서로 다른 것으로 나타났다. 이러한 결과는 다양한 정보원의 사용은 보도 프레임의 다양성으로 연결될 수 있는 가능성을 보여준다고 할 수 있다. 반면, 주요 정보원인 정부, 정치권, 비즈니스 정보원을 사용한 매체들은 모두 유사한 프레임을 선택해서 사용한 것으로 나타났다. 이번 연구는 국내 언론의 보도 프레임의 다양성은 전반적인 정보원의 구성보다는 주요 정보원의 구성에 의해 더 많이 영향을 받을 수 있다는 것을 지적하였다.

이번 연구에서는 인용문의 수량적 다양성과 내용적다양성은 반드시 연관되지 않을 수 있다는 실증적 근거를 제시하였다. 국내 언론들 중 보수지가 다른 매체들에 비해 기사 당 정보원을 사용한 빈도는 약 2. 7회 정도로 가장 높았지만 토픽 집중도 역시 높게 나타났다. 즉, 정보원의 수치적 다양성이 높은 것이 보도에서 다양한 관점이나 주제가 사용되는 것이 아닐 수도 있다는 가능성이 관찰하였다. 유사하게 정부와 업계 정보원의 수치가 가장 많은 종류였지만 정부 프레임의 집중도는 상당히 높은 것으로 나왔다.

특이한 점은 다양한 정보원이 포함된 무명 정보원의 경우 상당히 다양한 종류의 관점이 반영할 것으로 예상되었지만 실제로는 상당히 다양한 종류의 정보원이 포함되었지만 집중도는 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기존의 여러 연구에서 지적한 것들과 유사한 것으로 나타났는데 무명 혹은 익명의 정보원은 해당 언론 매체들이 자신들이 주장하는 바를 비판을 피하면서 표현하는 도구로 사용되었을 가능성을 제시한 것이라고 할 수 있다. 특히 소셜미디어 혹은 온라인 커뮤니티를 인용하는 비중이 커지는 최근의 보도 경향은 편향적이거나 자의적인 보도로 이어질 가능성이 높다는 것을 지적한 것이 이번 연구의 또 다른 의미라고 할 수 있다.

‘영끌’ 관련 보도 내용을 분석한 이번 연구는 정보원의 수적 다양성이 내용적 다양성을 보장하지 않을 수도 있다는 실증적인 근거를 제시했지만 보도 프레임과 인용문 프레임의 상관관계를 직접 검증할 수 있는 근거를 제시하지는 않았다. 이를 보충하기 위해서 추후 연구에서는 개별 정보원에 의해 제공된 인용문의 프레임과 보도 프레임의 연관 관계를 직접 검증하고 정보원의 다양성이 보도의 다양성에 미치는 영향을 직접 검증할 수 있는 조사방법을 제한하는 것이 필요다고 할 수 있다.