이 연구는 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 인식에 영향을 미치는 변인들을 탐색하는데 주된 목적이 있다. 기존 연구들은 언론과 유사한 역할을 수행하는 유튜브 채널들의 여론 영향력을 정치적 양극화, 가짜뉴스, 확증 편향 등의 측면에서 살펴보고 규범적 비판을 제공하는 데 치중되어 있다. 이 연구는 그러나 유튜브 등장과 더불어 이용자 뉴스 인식에 나타난 변화와 의미를 살펴보고자 했다. 이를 위해 유튜브 시사정치채널 이용 경험이 있는 이용자 대상 온라인 서베이를 시행했다. 연구 결과 유튜브 시사정치채널 이용자들의 뉴스 관점은 전문직 저널리즘 관점에서의 뉴스 인식과 더불어 디지털 환경에서 새롭게 추가된 뉴스 인식이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 토대로 연구자는 플랫폼 환경에 대한 전문직주의 언론의 대응 방향에 관한 함의를 검토해 보았다.
최근 '유튜브 저널리즘'이라는 말이 나올 정도로 유튜브를 통한 뉴스 소비가 전 세계적으로 증가하는 추세이다. 유튜브는 전통 뉴스 매체보다 보다 흥미롭고 깊이 있게 뉴스를 전달하므로 인기를 얻고 있지만, 정치적, 사회적 이슈를 가감 없이 전달하는 과정에서 허위정보, 즉 가짜뉴스가 생산, 유포되고 있다. 정치권에서는 허위정보를 근절하기 위한 법적 처벌이나 허위정보 확산에 책임질 수 있는 주체를 지정하는 등 규제가 필요하다며 적극적으로 법안을 발의하고 있다. 그러나 유튜브 뉴스 이용자를 배제한 채 유튜브에 대한 규제를 논의하는 것은 무의미하다. 이 연구는 유튜브 뉴스 이용자를 대상으로 설문조사를 진행하였고, 허위정보에 대한 이용자들의 경험과 인식, 그리고 유튜브 정보 규제에 대한 이용자들의 인식에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 진보집단보다 보수집단과 중도 집단이 허위정보에 더 많이 노출된 것으로 나타났으며, 20~50대보다 60대가 유튜브 내 허위정보 유통 정도를 낮게 평가했다. 유튜브 정보 규제에 대한 태도의 경우 표현의 자유를 중시할수록, TV조선의 뉴스를 신뢰할수록 유튜브 정보 규제에 반대하는 것으로 나타났다. 반면, 지상파, JTBC의 뉴스를 신뢰할수록, 뉴스관 중 "계몽"을 중시할수록 유튜브 정보 규제에 찬성하는 것으로 나타났다.
Youtube는 낮은 진입장벽과 영상물 규제 기준의 모호함으로 인하여 검증되지 않은 사실을 기반으로 한 가짜뉴스, 편파적 콘텐츠 등이 사실적으로 나타난다. 따라서 본 연구에서는 언론과 Youtube가 개인의 행동에 미치는 영향과 이들의 관계성을 분석하고자 한다. selenium, beautiful soup, Twitter API로 Youtube와 Twitter의 데이터를 무작위로 가져와 가장 자주 언급되는 키워드 31개를 분류한다. 분류된 31개의 키워드를 기반으로 Youtube, Twitter, 네이버 뉴스에서 데이터를 수집 후, NLTK(Natural Language Toolkit)의 Vader 모델로 긍정, 부정, 중립감정을 분류 및 수치화하여 분석 데이터로 사용했다. 데이터들의 상관성을 분석한 결과, 뉴스의 부정수치가 높아질수록 Youtube에서는 긍정적인 콘텐츠가 많아지는 것으로 분석되었다. 본 연구결과로, Youtube는 2차로 가공하여 전달되는 특성으로 인해 뉴스에서 나타나는 감정 지수와 일치하지는 않는다. 즉, 가공된 Youtube 콘텐츠는 소통의 창구인 Twitter의 긍정, 부정수치에도 직관적으로 영향을 미치게 된다. 본 연구결과는 사람들의 흥미와 본능을 자극하여 시선을 끄는 황색언론의 등장으로 정보의 정확한 판단이 어려워진 현 상황에서, 자극적이고 부정적인 영상으로 사회에 악영향을 끼치는 것으로 인식되어있는 Youtube가 도리어 개인의 식별력을 보조하는 역할을 하는 것으로 분석되었다.
이 연구는 영상콘텐츠 유통의 주요한 플랫폼으로 자리잡은 유튜브의 지속 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 규명하였다. 정보통신기술을 얼마나 신속하게 수용하느냐 보다는 얼마나 지속적으로 활발하게 이용하는지가 성공을 가늠하는데 더 중요하다. 이러한 관점에서 기술 수용후 모형(PAM, Post-adoption model)을 차용하여 유튜브 구독이용자를 대상으로 PLS 경로모형분석(partial least square path modeling)을 통해 구조적인 인과관계를 분석하였다. 분석 결과 PAM에서 제안한 경로 중 '확인-만족'을 제외한 경로가 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 특히 확인이 지속이 용의도에 대하여 만족을 매개한 경로가 지각된 용이성을 매개한 경로보다 상대적으로 영향력이 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 연구의 한계와 미래연구를 위한 제안을 기술하였다.
이 연구는 유튜브 구독자의 이용과 충족을 탐색하기 위해 PLS 경로분석을 통해 분석하였다. 특히 이 연구는 유튜브 구독자의 의례적 이용동기(Motives for Ritualized use)와 도구적 이용동기(Motives for Instrumental use) 구조를 확인하고, 이 두가지 동기가 만족에 직접적으로, 몰입(flow)을 매개로 간접적으로 영향을 미친다는 것을 밝혔다. PLS 경로 모형분석을 통해 변인들 사이의 구조적 인과관계를 분석하여, 제안된 가설이 모두 채택 되었다는 것을 밝혔다. 즉 유튜브 구독자의 만족은 의례적 이용동기와 도구적 이용동기에 의해서 직접적으로 그리고 몰입을 중개변인으로 하여 간접적으로 영향을 미치고 있음을 규명하였다. 끝으로 연구 결과의 함의와 후속 연구를 위한 제안을 제시하였다.
Basch, Corey H.;Fung, Isaac Chun-Hai;Hammond, Rodney N.;Blankenship, Elizabeth B.;Tse, Zion Tsz Ho;Fu, King-Wa;Ip, Patrick;Basch, Charles E.
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제50권2호
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pp.133-140
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2017
Objectives: The purpose of this study was to describe the source, length, number of views, and content of the most widely viewed Zika virus (ZIKV)-related YouTube videos. We hypothesized that ZIKV-related videos uploaded by different sources contained different content. Methods: The 100 most viewed English ZIKV-related videos were manually coded and analyzed statistically. Results: Among the 100 videos, there were 43 consumer-generated videos, 38 Internet-based news videos, 15 TV-based news videos, and 4 professional videos. Internet news sources captured over two-thirds of the total of 8 894 505 views. Compared with consumer-generated videos, Internet-based news videos were more likely to mention the impact of ZIKV on babies (odds ratio [OR], 6.25; 95% confidence interval [CI], 1.64 to 23.76), the number of cases in Latin America (OR, 5.63; 95% CI, 1.47 to 21.52); and ZIKV in Africa (OR, 2.56; 95% CI, 1.04 to 6.31). Compared with consumer-generated videos, TV-based news videos were more likely to express anxiety or fear of catching ZIKV (OR, 6.67; 95% CI, 1.36 to 32.70); to highlight fear of ZIKV among members of the public (OR, 7.45; 95% CI, 1.20 to 46.16); and to discuss avoiding pregnancy (OR, 3.88; 95% CI, 1.13 to 13.25). Conclusions: Public health agencies should establish a larger presence on YouTube to reach more people with evidence-based information about ZIKV.
이 논문의 주요 관심사는 세 가지이다. 첫째, 유튜브 이용자가 제20대 대통령선거의 주요 의제이자 후보자 선택의 기준인 '대장동 개발 사업' 콘텐츠를 어떤 채널을 통해 시청했는지 확인했다. 둘째, 연이어 '대장동 개발 사업' 동영상을 시청했을 때 후속 동영상의 정치적 논조가 최초 시청 동영상의 정치적 논조와 일치하는지 비교했다. 셋째, 최초 동영상과 후속 시청 동영상에 달린 댓글에 담긴 정서 유인가를 살폈다. 네트워크 분석과 내용분석 결과에 따르면 '김어준의 뉴스공장'과 'TV조선 뉴스'가 진보와 보수를 대표하는 채널이었다. 그리고 연이어 시청한 후속 채널의 정치적 성향은 진보와 보수 채널 이용자 모두 중립의 비율이 가장 높았다. 둘째, 보수 채널 이용자의 75.9%, 그리고 진보 채널 이용자의 18.5%가 동일한 논조의 후속 동영상에 댓글을 남겼다. 셋째, 진보와 보수 채널 이용자의 약 80%가 최초 시청 동영상에 남긴 댓글의 정서는 이용 채널의 정치적 성향과 일치했고, 동일한 논조의 후속 동영상을 연이어 시청했을 때도 남겨진 댓글의 90% 이상이 이용 채널의 정치적 성향과 일치했다. 연구자들은 유튜브 정치 정보 이용의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 뉴스 채널의 고품질 저널리즘 실천을 제안한다.
In this study, we examine the components and characteristics of channel brands, the renewal process of channel brands, and the competitiveness of SBS Subusu News and MBC 14F, online channels of Korea's leading terrestrial broadcasting company. We conducted in-depth interviews with staffs YouTube news channels such as Subusu News and 14F. First, examining the brand components and characteristics of SBS's Subusu News and MBC's 14F vertical channel, Subs News maintained its direction through the renewal of the logo type, graphic characterization, emoticon production, and campaign design production. 14F focused on brand renewal of the logo type and modification of thumbnail design to reveal the identity of the channel brand. Subusu News and 14F have achieved success through a spin-off approach that considers content relevance, expanding their brand extension. As a result of analyzing the competitiveness of the channel brand, Subusu News maintained its identity as a combination of B-class sensibility and journalism, while 14F positioned itself as a channel that delivers useful information content.
한국의 영상기반 뉴스 미디어는 크게 지상파 방송, 종합편성 방송, 그리고 유튜브 방송과 같은 온라인 미디어로 나뉘어진다. 최근 이들 미디어의 방송 뉴스는 특정 시청자를 목표로 삼아 공정성과 중립성을 기대할 수 없는 주관적, 감정적인 성향의 내용을 송출하는 경향이 있다는 지적을 받고 있다. 이러한 양상은 시청자의 이슈 지각에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 그 결과는 영상기반 미디어 뉴스 유형별로 감정 유형을 드러내는 성향의 차이가 존재하는지, 그리고 만약 차이가 존재한다면, 그 양상은 어떠한지를 살펴보았다. 감정 유형은 '딥러닝' 기법인 Convolutional Neural Network를 사용하여 중립, 행복, 슬픔 그리고 분노와 관련하여 분석하였다. 분석 결과, 전반적으로 뉴스 보도가 감정을 드러내는 성향이 있음을 보여주었다. 본 연구는 방송 뉴스에서 표출되는 감정을 다룬 첫 양적 연구이자 방송 뉴스 감정 분석에서 딥러닝을 사용한 첫 사례이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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