팩트체크 뉴스에 대한 이용자 반응 분석: 언어적 특성, 인지·정서적 반응 및 논쟁 댓글의 출현 양상을 중심으로

Abstract

이 연구에서는 기존의 뉴스들과는 작성 목적, 형식, 내용, 구성 등에서 차별점을 가지는 팩트체크 뉴스에 대한 이용자 반응을 파악하기 위해, 포털 사이트의 뉴스 기사 댓글을 통해 이용자들의 언어적 특성, 인지ㆍ정서적 반응 및 논쟁 댓글을 통한 상호작용 양상을 관찰하고자 했다. 이를 위해 유사한 주제를 가지는 일반 뉴스의 댓글을 비교군으로 설정한 후 각 집단 당 1,215개의 기사에 대한 총 33만개의 개별 댓글에 대해 자연어처리 및 휴먼코딩 기반의 사전 구축 방법을 사용하여 언어적 특성을 밝히기 위한 어휘 기반 단어 분석, 구글 감성 분석 api를 사용한 감성 분석, 논쟁 지수 산출을 통하여 논쟁 댓글 출현 양상에 대한 회귀 분석을 진행했다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 언어적 특성으로는 팩트체크 뉴스 댓글에서 사실관계를 의심하거나 언론을 비판하는 단어들이 많이 등장했다. 둘째, 인지ㆍ정서적 반응의 특성으로는 팩트체크 뉴스 댓글에서 인지적 과정 범주에 포함되는 단어 사용이 많았고, 부정적 정서가 더 높게 나타났다. 셋째, 상호작용 특성으로는 팩트체크 뉴스 댓글란에서 상대적으로 논쟁이 지속적으로 유지되며 의견이 천천히 수렴되는 양상을 보였다. 이 연구는 자연스럽게 발생한 데이터를 통해 팩트체크 뉴스 이용자들의 언어적ㆍ인지적ㆍ정서적 특성을 규명하고, 논쟁 지수의 도출 및 논쟁 양상의 분석을 통하여 팩트체크 뉴스 이용자 간 상호작용의 특성을 살펴보며, 이 과정을 통하여 신뢰성 있는 한국어 어휘 사전을 구축하고자 했다는 점에서 의의를 가진다. 이 연구가 팩트체크 뉴스 이용자 반응에 대한 탐색적인 단초를 제공할 수 있기를 기대한다.

This study focuses on online news user comments to identify users linguitstic characteristics, cognitive and emotional responses and interactions between users toward fact-checking news that differed from the existing news in writing purpose, format, content, and composition. After collecting the user comments of general news with similar themes as a comparison group, we conducted lexicon-based analysis for linguistic characteristics, emotional analysis using Google Emotional Analysis API, and argument index calculation for identifying the emergence of controversial comments. First, words that question the facts or criticize the media were more observed in the user comments to fact-checking news. Second, more words related to cognitive and emotional processes appeared in the user comments to fact-checking news. Third, controversial comments corresponding to fact-checking news were likely to last longer than those to general news. Overall, this study has significance for investigating linguistic, cognitive and emotional characteristics of fact-checking news users, examining fact-checking news users' interactions by calculating argument index and analyzing emergence of controversial comments and constructing a reliable Korean vocabulary dictionary through a hybrid method of computation and communication. We hope this study provides exploratory clues on the characteristics of fact check news comments and users.