SNS의 정치현상에 주목한 본 연구는 SNS의 사용이 어떤 정치효과가 존재하는지를 분석하였다. 그동안 SNS 정치참여에 관한 연구는 단지 SNS 사용자와 비사용자 간의 정치참여 차이에만 주목한 경향이 있었다. 본 연구가 주목한 것은 기존 연구가 가지는 범위를 한 단계 심화시켜 과연 SNS 사용자와 비사용자 간의 인터넷 정치정보 신뢰의 차이, 미디어 이용에 따른 지지 정당 또는 후보 전환의 차이, 그리고 온라인과 오프라인 간의 정치참여의 층위별 차이, 마지막으로 정치참여의 효능감의 차이 등의 연구문제를 검증하고자 하였다. 분석결과 첫째, ICT가 발전함에 따라 정치정보에 대한 관심도도 더욱 상승하고 있으며 정치참여의 방식도 차별적으로 나타나고 있음을 알 수 있었다. 둘째, SNS 사용자집단은 보다 강한 신뢰의 약한 네트워크 구조 속에서 정치정보를 소비, 생산하기 때문에 평판에 따라 신뢰도는 높아질 수 있음을 알 수 있었다. 셋째, SNS 사용자집단이 더욱 정치정보를 신뢰하고 미디어를 이용한 개변효과도 크다는 점을 확인하였다. 마지막으로 SNS는 관습적 참여의 도구보다 비관습적 집회 및 시위 등의 집합행동에서 보다 유력한 도구임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 일상에서 문화적인 요소가 개인의 정치적 행위에 영향을 줄 수 있는 가능성을 탐색하기 위해 수행되었다. 지난 2014년 6.4 서울시장 선거에서 수집된 데이터를 이용하여, 개인이 소유한 다양한 문화자본의 정도가 미디어를 통한 정치정보 획득 방식에 어떤 영향을 주고 있는지에 대해 분석하였다. 분석결과는 다음과 같은 사실을 제시한다. 첫째, 개인이 가진 문화자본의 양이 많을수록 각종 미디어를 통해 정치정보를 획득하는 일에 적극적이다. 둘째, 문화자본의 종류 중, 문화적 선호와 문화적 소양과 같이 자신에 대한 인지적인 차원의 평가에서 높은 점수를 얻은 사람들은 온라인 뉴스, TV, 신문과 같이 주로 공식적인 뉴스 중심의 매체를 통해 정치정보를 얻고 있다. 셋째, 매체의 종류를 크게 전통 미디어와 뉴미디어로 구분했을 때, 다양한 종류의 문화자본을 소유한 사람들은 전통 미디어 보다는 뉴미디어를 정보획득 수단으로 선호하는 경향이 있다. 이와 같은 결과들은 일상의 개인적인 차원에서도 정치적 요소와 문화적 요소가 높은 상관관계를 가지고 있음을 나타내는 의미있는 발견이지만, 더 나아가 기존의 정보격차의 논의에 대해서도 시사하는 바가 크다.
이 연구는 제 18대 대통령 선거를 전후로 대중화된 정치엔터테인먼트가 시민들 간의 정치대화에 미치는 영향에 주목했다. 특히 정치엔터테인먼트 시청이 정치대화를 촉진할 수 있는 심리적 매개 요인으로 수용자 관여도와 정치정보효능감을 제시했으며, 등장인물과의 동일시와 준사회적 상호작용, 그리고 내용에 대한 몰입 등을 관여도의 하위 차원들로 고려했다. 총 317명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시했으며, 이 중 해당 프로그램 시청 경험이 있는 273명을 분석 대상으로 삼았다. 분석 결과, 엔터테인먼트 포맷 위에 정치 메시지를 얹는 오락성이 강한 프로그램만이 시청자의 동일시와 몰입 수준을 높였으며, 이 중 동일시 경험은 정치지식에 대한 효능감을 증진시켰다. 나아가 이용자의 정치정보효능감은 정치대화 참여의사와 정치적 이견에 대한 경청의사에 긍정적인 효과를 나타냈다. 그러나 정치엔터테인먼트 시청이 동일시와 효능감을 매개로 정치대화나 이견경청에 미치는 간접적인 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 정치엔터테인먼트 시청은 정치정보효능감을 매개로 정치대화에 대한 참여적인 태도를 제고하는 것으로 나타났다.
본 연구는 정치인의 유튜브 정보서비스 질과 정치인 이미지 및 신뢰와 유권자의 사회·정치 참여의도의 구조적 관계를 실증 분석하는 것이 목적이다. 이를 살펴보기 위해 유권자 306명을 대상으로 온라인 설문조사로 표집했으며 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저, 정치인 유튜브 정보서비스의 질 요인들은 정치인의 이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났고. 그중 적시성, 신뢰성은 정치인의 신뢰에 긍정적 영향을 미쳤으나 유희성은 영향을 미치지 않았다. 유튜브를 통한 정치인 이미지와 신뢰 모두 유권자의 사회·정치 참여의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접효과를 살펴본 결과, 정치인 이미지는 정보서비스의 질과 사회·정치 참여의도에 간접효과를 나타냈으며, 정치인 신뢰는 적시성·신뢰성에서만 사회·정치 참여의도에 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 정치인의 이미지와 신뢰가 시민들의 사회 및 정치참여에 호소하는 주요 변인이라는 사실이 유튜브에서도 적용된다는 것을 밝혀낸 의의가 있다.
본 연구는 유권자 연구에서의 정치관심도와 정치이념성향, 그리고 판단/결정 연구에서의 정보탐색목표를 독립변수로 선정하고, 정보탐색양, 탐색패턴, 탐색정보유형을 통해 유권자의 정보탐색행동을 살펴보았다. 실험결과, 탐색양의 경우, 정확목표를 가진 유권자가 보존목표를 가진 유권자에 비해 탐색양이 유의하게 많았다. 탐색패턴의 경우, 대부분의 실험참가자는 속성중심의 탐색패턴을 보였다. 탐색정보의 종류의 경우, 모든 조건에서 유권자는 사회정책을 가장 많이 보았다. 또한 정치관심도가 낮으면서 진보이념을 가진 실험참가자는 대부분의 정보종류에 더 많은 관심을 가지는 반면, 정치관심도가 높으면서 보수이념을 가진 참가자는 정책에 대한 정보에 높은 관심을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구는 유튜브 정치·시사 채널의 이용 동기와 정치사회화에 관한 연구이다. 유튜브 정치·시사 채널의 정치 정보 습득을 이용과 충족 이론의 관점에서 살펴보았고, 이후 정치사회화의 인지-태도-행동 변인들에 미치는 영향을 살펴보았다. 서울에 거주하는 20~50대 성인 남녀를 대상으로 정량 온라인조사를 진행하였다. 유튜브 정치·시사 채널의 이용 동기로는 '정치풍자의 오락성', '심리적 안정', '매체 편리성', '정보 추구'의 4개 요인이 관찰되었다. 정치사회화에 미치는 영향은 경로 분석을 진행하여 검증하였다. 유튜브 이용 동기 중 '매체 편리성'과 '정보 추구' 동기가 정치 지식 습득에 긍정적 영향을 미쳤다. 그리고 정치 지식은 정치 관심과 정치효능감 증가에 유의미한 영향을 미쳤다. 정치 관심은 정치효능감 증가에 영향을 미쳤고, 정치효능감은 정치 참여에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도출된 연구결과를 바탕으로 본 연구의 이론적 함의와 실무적 함의를 각각 토론하였다.
최근 선거캠페인에서 수집되는 유권자 모델링 및 맞춤형 커뮤니케이션에 관한 데이터는 양적 확장성과 질적 유용성 측면에서 새롭다. 본 연구는 지능정보기술을 활용한 고도의 데이터 분석 능력이 정치에 어떻게 활용되고 있는지에 주목한다. 그 중에서도 선거캠페인에서의 유권자 행동 타게팅이 다양한 측면에서 민주주의 과정과 충돌할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이를 위해 마이크로 타게팅과 정치 봇을 살펴본다. 본 연구는 이러한 기술 기반의 캠페인 기법들이 민주주의의 핵심인 자유로운 의견 표출과 논쟁을 방해하는 요인으로 작동하는 양상을 보여준다. 동시에 이에 영향을 미치는 알고리즘의 속성을 파악한다. 본 연구는 지능정보기술 기반의 정치와 민주주의에서 다음과 같은 문제가 발생할 수 있음을 제시한다. 첫째, 정치참여의 불평등이 심화된다. 둘째, 유권자 간 공적 논쟁이 어려워진다. 셋째, 피상적인 정치가 만연한다. 넷째, 단일 이슈 정치와 배제의 정치 현상이 증가한다. 마지막으로 정치적 프라이버시가 침해될 수 있다. 요컨대, 지능정보시대 우리의 역할은 점점 고도화되고 있는 지능정보기술과 민주주의가 공존할 수 있는 방법을 모색하는 것이다.
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.
사전학습 말뭉치는 위키백과 문서 뿐만 아니라 인터넷 커뮤니티의 텍스트 데이터를 포함한다. 이는 언어적 관념 및 사회적 편향된 정보를 포함하므로 사전학습된 언어 모델과 파인튜닝한 언어 모델은 편향성을 내포한다. 이에 따라 언어 모델의 중립성을 평가할 수 있는 지표의 필요성이 대두되었으나, 아직까지 언어 인공지능 모델의 정치적 중립성에 대해 정량적으로 평가할 수 있는 척도는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 언어 모델의 정치적 편향도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 제시하고 한국어 언어 모델에 대해 평가를 수행한다. 실험 결과, 위키피디아로 학습된 언어 모델이 가장 정치 중립적인 경향성을 나타내었고, 뉴스 댓글과 소셜 리뷰 데이터로 학습된 언어 모델의 경우 정치 보수적, 그리고 뉴스 기사를 기반으로 학습된 언어 모델에서 정치 진보적인 경향성을 나타냈다. 또한, 본 논문에서 제안하는 평가 방법의 안정성 검증은 각 언어 모델의 정치적 편향 평가 결과가 일관됨을 입증한다.
트위터에서 정치 성향을 가지거나 관심이 있는 트위터 사용자는 관심있는 정치 인물이나 단체에 대한 뉴스 기사에 대해 자신의 의견을 남기거나 그대로 인용하게 된다. 또한, 자신의 의견과 공감하거나 비공감하는 트윗에 대해서 리트윗을 하거나 추가적인 자신의 의견을 언급하기도 한다. 본 논문에서는 이슈가 되고있는 정치 뉴스 기사에 대해 관심 있는 트위터 사용자들을 찾아 트위터 사용자들 간의 트윗 문서들 사이에서의 관계 정보를 가지는 사용자 네트워크에서의 트위터 사용자들의 성향을 분류해주는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 검증하기 위해 트위터에서 이슈가 된 정치 뉴스 기사들과 각 뉴스 이슈를 언급한 트위터 데이터에서 트윗 문서 내용 유사도 기반 분류 방법과의 비교 실험 하였다. 실험 결과에서 사용자간의 관계 정보를 이용한 성향 분류 방법이 유효함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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