본 연구는 빅데이터를 활용해서 유권자의 정치성향을 파악할 수 있는 방안을 세 가지 관점에서 제시하였다. 첫째, 군집분석은 유권자의 기본성향을 파악할 수 있는 방법으로 각 정당은 유권자의 데이터베이스를 확보해야 한다. 둘째, 회귀분석은 독립변수가 종속변수에 어떤 영향을 끼치는가를 분석한 것으로 유권자들의 필요에 따른 정책을 세우는데 필요하다. 셋째, 연관성 분석은 특정 사물에 대한 선호도를 파악하여 유권자의 정치성향을 유추할 수 있는 방안을 말한다.
본 연구는 유튜브 정치동영상 이용자들을 대상으로 선택적 노출과 정치적 성향, 정치적 관심도의 태도극화에 대한 상호작용효과를 살펴보았다. 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 먼저 연구문제 1, 연구문제 2와 관련하여 유튜브 정치동영상 이용자들의 선택적 노출과 정치적 성향에 대한 태도극화, 선택적 노출과 정치적 관심도에 대한 태도극화를 살펴본 결과, 선택적 노출에서 동일하게 태도극화 '나'에 대한 주 효과가 발견되었다. 그러므로 유튜브 이용자들의 정치동영상에 대한 선택적 노출이 높아질수록 유튜브 이용자 자신의 태도극화가 강화되는 것으로 나타났다. 연구문제 3과 관련하여 유튜브 정치동영상 이용자들의 정치적 성향과 정치적 관심도에 대한 태도극화를 살펴본 결과, 정치적 성향과 정치적 관심도의 태도극화 '나' 에 대한 상호작용효과가 발견되었다. 따라서 진보적 성향이나 보수적 성향 모두 정치적 관심이 높을 때, 유튜브 이용자 자신의 태도극화도 강화되는 것으로 나타났다.
거대 언어 모델의 성능이 비약적으로 높아지며 인간과의 직접적인 상호 작용 과정이 가능해지고, 이에 따라 윤리 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 인간이 지닌 여러 가치관 중에 정치에 초점을 둔다. 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자의 입력에 따라 변할 수 있는지와 하위 작업에 끼치는 영향에 대해 알아보고자 두 개의 실험을 설계하였고 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험에는 거대 언어 모델의 정치 성향을 입력 대조군으로, 세가지 다른 입력 (탈옥 기법, 정치 페르소나, 탈옥 페르소나)을 입력 실험군으로 규정하였다. 실험 결과, 거대 언어 모델의 정치 성향은 탈옥 기법에서 가장 큰 폭으로 변화하였고, 정치 페르소나와 탈옥 페르소나에서는 변화가 크지 않아, 거대 언어 모델에 내재된 정치 성향의 영향에서 크게 벗어나지 못함을 확인하였다. 또한, 하위 작업에서의 실험을 통해 변화된 정치 성향은 하위 작업의 성능 개선을 가져올 수 있으며, 각 실험군에 따라 하위 작업에서 다른 방식의 양상을 보임을 확인하였다. 이는 실제 모델이 사용될 때 개인화된 응답보다는 모델이 선호하는 응답을 받게 되며, 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자에게 여과없이 노출될 수 있음을 시사한다.
2013년에 시진핑 체제가 본격적으로 출범하였지만 대내외적으로 많은 난관에 직면하였다. 시진핑은 지속적인 경제성장과 부정부패 척결 등의 정치개혁으로 사회를 통합하여 안정시켜야 하며, 미국과의 새로운 관계정립과 한반도의 비핵화 등 난제들은 해결해야 한다. 이에 본 연구는 정치지도자들의 정치리더십이 국가발전의 중요한 변수가 된다고 보아 막스 베버(Max Weber)의 정치지배유형을 활용하여 시진핑을 비롯한 중국의 정치지도자를 분석하였다. 시진핑 이전 제1세대 정치지도자부터 제4세대 정치지도자까지를 검토해 보면, 제1세대와 제2세대 정치지도자의 정치지배유형은 합법적 지배성향보다는 카리스마적 지배성향을 보인다. 하지만 제3세대 정치지도자는 합법적 지배성향보다는 전통적 지배성향을, 제4세대 정치지도자는 전통적 지배성향보다 합법적 지배성향을 보여주고 있다. 한편 시진핑의 정치지배유형은 정치적 성장에서는 전통적 지배성향을, 정치권력의 구축과정에서는 합법적 지배성향을 보이지만 집권이후에는 카리스마적 지배성향을 보이고 있다. 시진핑은 중국의 독특한 권력교체방식과 권위주의적 후계체제로 전통적인 지배성향을 보이지만 당대회나 전국인민대표대회 등 적법한 절차에 통해 최고지도자로 선출되었기 때문에 합법적 지배성향도 있으며, 정책추진과정에서는 마오쩌둥과 덩샤오핑과 같은 카리스마적 지배성향도 보이고 있다.
뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.
본 연구는 우리 사회에서 나타나는 정치적 소통 현상에 주목하여 소통 만족에 영향을 미치는 요인을 논의하였다. 정치적 소통의 주요 영향요인으로 개인의 정치적 성향과 미디어 이용을 살펴봄으로써 정치 커뮤니케이션 행위와 정치적 소통 만족도를 평가했다. 전국 16개 시도에 거주하는 만19세 이상 성인 1000명을 대상으로 면접원 설문조사를 실시한 결과, 진보적 정치성향은 온라인 미디어 이용이 많았으며, 개인의 의견을 적극 게재하는 '쓰기/대화'의 정치 커뮤니케이션 행위가 소통 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 보수, 중도적 정치성향은 오프라인 미디어를 주로 이용하였고, 타인의 의견을 살피는 '읽기/시청'의 소극적 정치 커뮤니케이션 행위가 중점적으로 나타났다. 따라서 우리 사회에서 정치적 소통을 원활히 하기 위해서는 시민의 정치적 특성에 대한 이해가 선행되어야 하며, 이에 따른 차별화된 미디어 활용 정치커뮤니케이션이 제고되어야 함을 논의할 수 있었다.
딥러닝 기술을 이용한 정치적 성향의 편향성 분류를 위하여 신문 뉴스 기사를 수집하고, 머신러닝을 위한 학습 데이터를 구축하였다. 학습 데이터의 구축은 보수 성향과 진보 성향을 대표하는 6개 언론사의 뉴스에서 정치적 성향을 이진 분류 데이터로 구축하였다. 뉴스 기사의 수집 방법으로 최근 이슈들 중에서 정치적 성향과 밀접하게 관련이 있는 키워드 15개를 선정하고 이에 관한 뉴스 기사들을 수집하였다. 그 결과로 11,584개의 학습 및 실험용 데이터를 구축하였으며, 정치적 편향성 분류를 위한 머신러닝 모델을 설계하였다. 머신러닝 기법으로 학습 및 실험을 위해 형태소 단위의 임베딩을 이용하여 문장 및 문서 임베딩으로 확장하였으며, SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 정치적 편향성 분류 실험을 수행한 결과로 75%의 정확도를 달성하였다.
온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.
본 연구는 기존의 적대적 매체지각 개념을 확장한 편향적 매체지각을 전제로, 시청자의 정치성향(진보, 중도, 보수)과 시청자가 인식한 방송사의 정치성향(진보, 중도, 보수)이 방송채널 평가(흥미성, 다양성, 창의성, 신뢰성, 유익성, 공정성, 공익성)에 미치는 영향을 분석하였다. 온라인 설문조사를 통해 수집된 전국 성인 시청자 624명의 자료를 통해 조사 당시 가장 정치적으로 중도적인 것으로 평가된 방송사를 선정하여 해당 방송채널에 대한 응답자들의 평가를 다변량 공분산분석(MANCOVA)하였다. 분석결과, 시청자의 정치성향은 방송채널 평가에 영향을 주지 않는 반면, 시청자들이 인식한 방송사의 정치성향에 따라 방송채널 평가가 달라지는 경향이 확인되었다. 또한 시청자의 정치성향과 시청자가 인식한 방송사의 정치성향이 상호작용함으로써 시청자와 방송사의 정치성향이 일치하는 경우에는 방송채널에 대한 평가가 긍정적(우호적 매체지각)인 반면 일치하지 않는 경우에는 평가가 부정적(적대적 매체지각)인 경향이 나타났다. 이러한 연구결과들을 바탕으로 방송채널에 대한 시청자들의 태도형성과 관련한 이론적 및 실용적 함의들을 논의하였다.
베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 특정 신문기사가 어떤 정치적 성향을 가지는지 분류한다. 이를 위하여 보수 및 진보 성향으로 알려진 언론사의 보도기사를 수집하여 베이즈 분류기를 학습하였다. 즉, 보수 및 진보적 성향을 갖는 기사에서 출현 빈도가 높은 단어의 빈도수를 확인하여 분류기를 구현하였다. 학습에 사용하지 않은 보수 및 진보적 성향의 기사를 사용하여 분류기의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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