선거 영상 및 채널 분석을 통한 유튜브 알고리즘과 선거 결과의 상관관계 연구: 22대 국회의원 선거를 중심으로
A Study on the Relationship Between the YouTube Algorithm and Election Outcomes Using Analysis of Election Videos and Channels: Focusing on the 22nd National Assembly Election
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초록
본 연구는 22대 국회의원 선거기간 유튜브 플랫폼에 업로드된 선거 관련 영상들의 메타정보를 추출하여 영상 제공자와 이용자의 특징을 파악한 탐색적 연구이다. 국회의원 후보자, 정당, 선거 이슈와 관련된 유튜브 영상들을 공식 선거기간 동안 이틀 단위로 크롤링하여 데이터 분석을 진행하였다. 영상등록 채널별 특징으로는 전통적 미디어가 정당, 후보자 및 선거 관련 이슈에 대한 다양한 뉴스를 등록한 데 반해 대안 미디어는 정당과 후보자에 집중하는 경향을 나타냈다. 조회수, 좋아요수, 댓글수가 알고리즘에 영향을 미치는 주요 변인이었고, 미디어 채널과 영상의 긍･부정 성향 요인은 주요 변인으로 작용하지 않았다. 그러나 통계적으로 볼 때 유튜브 알고리즘은 전통적 미디어 채널에 대한 선호를 나타냈다. 선거 관련 영상의 조회수, 좋아요수를 통해 정당에 대한 이용자의 관심 유형이 거대정당과 소수정당 관심 그룹으로 구분됨을 확인할 수 있었고, 유튜브상의 이용자 관심과 선거 결과는 상관관계가 있음이 확인되었다. 본 연구는 영상데이터 빅데이터 분석을 통해 이론적, 단편적으로만 확인되었던 선거기간 동안 유튜브에서의 선거 관련 전반적 행태와 변화를 정량적으로 확인하는 방법론을 제시하였다는 데 의의가 있다.
Abstract
This study is an exploratory research that investigates the characteristics of providers and users of election-related videos uploaded to the YouTube platform during the 22nd National Assembly election period. Data analysis was conducted by crawling videos related to candidates, political parties, and election issues every two days during the official election period. Traditional media channels uploaded a variety of news on parties, candidates, and election-related issues, while alternative media channels tended to focus more on political parties and candidates. The number of views, likes, and comments were the main variables affecting the algorithm but the positivity and negativity of media channels and videos were not major variables. However, statistically, the YouTube algorithm showed a preference for traditional media channels. By analyzing the views and likes of election-related videos, we identified user interest types toward political parties, distinguishing between interest groups for major parties and minor parties. It was confirmed that user interest on YouTube correlates with election results. This study is significant in that it presents a methodology for quantitatively assessing the overall behavior and changes related to elections on YouTube during the election period, which had previously been confirmed only theoretically and in fragmented studies through big data analysis of video data.
참고문헌 (37)
- "유튜브는 4.10 총선에 얼마나 영향을 미쳤을까" (2024)[URL]
- 김용희, "트위터에서 선거여론 확산구조 예측-10. 26 서울시장 재보선을 중심으로", 정치커뮤니케이션연구, 23, pp.103~139 (2011)
- 김찬우, "2017년 대통령 후보수락 연설 유튜브 동영상의댓글망과 의미망 분석", 한국자료분석학회, 19(3), pp.1379~1390 (2017)
- 김철년, "정치의 미디어화 실증을 위한 유튜브 연구 : 2022년 지방선거를 중심으로", 정치커뮤니케이션연구, 66, pp.99~136 (2022)
- 문성은, "기계학습 및 딥러닝 기술동향", 한국통신학회지, 33(10), pp.49~56 (2016)
- 박창섭, "2020 미국 대선은 ‘유튜브 선거’…언론도 동참", 관훈저널, (봄), pp.36~45 (2020)
- 2023년도 문화방송 경영평가 보고서, "방송문화진흥원", 방송문화진흥원, ~ (2024)
- 배승주, "유튜브 알고리즘의 역공학설계를 통한 큐레이션 요인연구-성별 키워드 검색을 중심으로", 한국융합학회논문지, 13(3), pp.133~146 (2022)
- 송화영, "2020년 국회의원 선거 기간의 유튜브 빅데이터분석", 한국자료분석학회, 22(5), pp.2063~2074 (2020)
- YouTube 추천 알고리즘 및 저널리즘, "오세욱", 한국언론진흥재단, ~ (2019)
- 오세욱, "지역 언론 유튜브 채널의 특징과 개선 방안에 대한 탐색적 연구 : 지역 지상파 방송사와 지역 일간지 사례를 중심으로", 언론정보연구, 61(2), pp.112~168 (2024)
- 옥정우, "감성사전 구축과 SVM을 이용한 온라인 뉴스 댓글의 부정 및 긍정 성향 분석", 한국통신학회 학술대회논문집, pp.1189~1190 (2019)
- 양선희, "유튜브 저널리즘의 시대, 전통적 저널리즘의 대응현황과 과제", 사회과학연구, 31(1), pp.245~262 (2020)
- 유용민, "유튜브 시사정치채널 이용자의 뉴스 관점에 관한 탐색적 연구", 한국콘텐츠학회논문지, 21(4), pp.628~644 (2021)
- 윤호영, "유튜브 선거 활동은 국회의원 당선 여부를 예측할 수 있는가?:제21대 국회의원 선거 서울시 선거구 살펴보기", 방송통신연구, 121, pp.29~62 (2023)
- 이준웅, "‘정치의 장’된 유튜브-편협하고 얄팍한 언론에 실망한 시민들의 탈출구", 신문과방송, 548, pp.48~51 (2019)
- 이효성, "소셜미디어에서의 정치적 상호작용 참여와 정당지지 의도에미치는 유튜브의 뉴스·시사 및 오락 콘텐츠 이용의 영향 : 21대 총선을 중심으로", 언론과학연구, 21(2), pp.48~85 (2021)
- "‘구독·좋아요·알림설정’ 유튜브가 총선 당락 갈랐나" (2024)[URL]
- 정원엽, "유튜브 선거 운동과 21대 총선 콘텐츠 양상", 언론중재위원회, 154, pp.4~23 (2020)
- 주은신, "지역 언론 유튜브 채널의 특징과 개선 방안에 대한 탐색적 연구 : 지역 지상파 방송사와 지역 일간지 사례를 중심으로", 언론과학연구, 20(3), pp.109~154 (2020)
- 차재권, "지역주의 투표형태와 SNS 활용의 선거 효과 : 제21대 총선의 영·호남 지역 선거 결과를 중심으로", 지역과 커뮤니케이션, 24(4), pp.31~59 (2020)
- 최동성, "인터넷 포털뉴스 댓의 여론형성 과정과 특성에관한 연구", 정치커뮤니케이션연구, 8, pp.311~358 (2008)
- 최민영, "유튜브를 활용한 정당 및 국회의원의 선거 캠페인 연구 : 2024년 제 22대 국회의원 총선을 중심으로", 정치커뮤니케이션연구, 74, pp.107~154 (2024)
- Alan, F., "YouTube and Political Ideologies : Technology, Populism and Rhetorical Form", Political Studies, 70(1), pp.62~80 (2020)
- Bond, R. M., "A 61-million-person experiment in social influence and political mobilization", Nature, 489(7415), pp.295~298 (2012)
- Cho, J., "Do Search Algorithms Endanger Democracy? An Experimental Investigation of Algorithm Effects on Political Polarization", Journal of Broadcasting & Electronic Media, 64(2), pp.150~172 (2020)
- "Reverse Engineering The YouTube Algorithm: Part I. tubefilter" (2016)[URL]
- "How Google Fights Disinformation" (2019)[URL]
- Gregorutti, B., "Correlation and variable importance in random forests", Statistics and Computing, 27, pp.659~678 (2017)
- Lutz, M., "Examining Political Bias within YouTube Search and Recommendation Algorithms", Computational Intelligence (SSCI), 2021 IEEE Symposium Series on, pp.1~7 (2021)
- Reuters Institute Digital News Report 2022, "Newman, N.", Reuters Institute for the Study of Journalism, ~ (2022)
- Pariser, E., "The filter bubble : How the news personalized web is changing what we read and how we think" (2011), Penguin
- Rieder, B., "From ranking algorithms to ‘ranking cultures’", Convergence : The Journal of Research into New Media Technologies, 24(1), pp.50~68 (2018)
- Schill, D., "The visual image and the political image : A review of visual communication research in the field of political communication", Review of Communication, 12(2), pp.118~142 (2012)
- Tasja-Selina, F., "Political Influencers on YouTube : Business Strategies and Content Characteristics", Media and Communication, 10(1), pp.259~271 (2022)
- Tong, W., "Exploring Generative AI Assisted Feedback Writing for Students’ Written Responses to a Physics Conceptual Question with Prompt Engineering and Few-Shot Learning", Physical Review Physics Education Research, 20(1), pp.1~13 (2024)
- Zien, A. K., "The Feature Importance Ranking Measure. ECML", PKDD, 2009, pp.5782, 694~709