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뉴스 수용자 파편화와 분극화 현상에 대한 네트워크 추론분석: 네트워크 필터링 기법의 영향력을 중심으로

Network inferential analysis on news audience fragmentation and polarization: Impact of network filtering techniques

송현진
언론정보연구소 (Institute of Communication Research)|2023.05|언론정보연구 (Journal of Communication Research)|제60권 제2호|pp. 96-142|DOI 10.22174/jcr.2023.60.2.96

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polarization파편화뉴스 수용자네트워크 필터링 기법이상점 추론audience network fragmentationnetwork filtering techniqueideal-point estimation
주제분류신문방송학

초록

최근의 언론환경은 매체 다변화와 콘텐츠 다각화로 대변될 수 있다. 급변하는 사회 속에서 다양성의 제고는 경험적으로나 규범적으로 많은 함의를 가지나, 기존의 수용자 파편화 현상에 대한 연구들은 주로 기술적 네트워크 분석에 그치는 등 많은 한계를 가지고 있었다. 본 연구는 매체 및 채널 이용 패턴의 분극화와 파편화에 대한 기존 연구의 방법론적 맹점을 살펴보고, 국내외 최신 논의를 반영하여 수용자 중복 네트워크를 필터링하는 필터링 기법이 어떠한 체계적 영향력을 가져올 수 있는지를 살펴보고자 했다. 국내 상황에서 네트워크 필터링 기법이 수용자 파편화/분극화 양상과 그 변화 정도에 어떠한 영향을 주는지에 대한 방법론적 연구가 시급한 상황에서, 국내 미디어 사용자들의수용자 파편화/분극화 양상과 그 변화 정도를 엄밀한 네트워크 방법론에 근거하여 체계적으로 탐구하고, 나아가 서로 다른 필터링 기법의 영향력을 체계적으로 탐구하였다. 또한, 공간모형에 기반한 공간상 최적점을 추정하는 이상점 추론 기법을 활용하여 정파성에 기반한 수용자 중복 네트워크의 파편화와 분화 연구와의 접점을 살펴보고, 나아가채널 간 동시 노출 네트워크의 무작위성을 통제하는 서로 다른 필터링 기법이 이상점추론을 통해 도출된 수용자 중복 네트워크상의 채널 및 매체의 정파성에 기반한 네트워크의 파편화와 분화 정도에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 결과, 네트워크 필터링 기법은 예상대로 수용자 중복 네트워크의 파편화와 분극화 정도를 해석하는 데 있어 체계적인 영향력을 미치는 것으로 나타났으며, 대체로 필터링을 거치지 않는 네트워크와DFRD기법이 가장 파편화되지 않은 결과를, 반면 백본 추출 방법이 가장 파편화된 네트워크를 보여주는 것을 확인했다. 나아가, 수용자 네트워크의 파편화 정도를 나타내주는 지수들의 성격 및 퍼포먼스를 종합적으로 고려할 때, 본 연구는 구체적인 필터링 기법 및 지수들의 선택에 따라 네트워크 파편화 및 분극화에 대한 결론이 서로 달라질 수 있음을 시사한다.

Abstract

A growing trends in diversification and fragmentation of digital media environment and the way in which news audiences receive news from various digital intermediaries has many practical and normative implications. Yet extant studies on such “audience fragmentation” has suffered from many methodological problems, including a) its overreliance on descriptive analysis of audience network, b) ignoring the implications of various methodological choices in the construction of audience network data, and c) a lack of thorough evaluation of the relative performances of audience fragmentation metrics. In this research, I explore methodological and theoretical implications of different network filtering techniques in the construction of audience exposure network, while seek to critically evaluate the relative performances of audience fragmentation measures. Based on multiple nationally representative surveys of media users in Korea from 2020 to 2021, I found that different network filtering techniques have a systematic impact on the construction of audience network data, therefore impacting the degree of fragmentation and polarization of news audiences. As expected, unfiltered network and DFRD method have shown the less fragmentation tendencies whereas backbone extraction method produced most fragmented audience network, while the choices of specific metrics measuring audience fragmentation or audience polarization have nontrivial implications for the conclusions that can be drawn from such data.

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