코로나19가 시작되고 엔데믹을 바라보는 현시점까지 국내 언론은 이를 어떻게 다뤘을까. 2020년 1월 최초 보도를 시작으로 2022년 5월 15일까지 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 서비스 빅카인즈를 통해 국내 주요 언론의 코로나19 관련 보도 양상을 확인해본다. 편집자 주

<中 폐렴 59명으로 늘고 홍콩·싱가포르 의심환자…출장가도 될까> 중앙일보 2020년 1월 6일 자 기사다. 2020년 1월 이후 우리가 그 전까지 알던 세상은 끝났다. 중국은 물론이거니와 대부분 나라로의 이동은 전면 중단됐다. 뿐만 아니라 먹고, 살고, 알고 헤어지는 삶의 많은 방식이 변했다. 코로나19는 뉴스 보도를 포함한 사회 대부분 영역에 영향을 미친 사건이었다. 본 글은 한국언론진흥재단의 뉴스 빅데이터 서비스, 빅카인즈를 활용해 그 진도(震度)를 살폈다. 국내 주요 방송, 일간·지역지 등 54개 매체 기사를 집적하고 있는 빅카인즈에서 ‘코로나19’를 검색하면¹⁾ 1월 6일 중앙일보 기사를 시작으로 2022년 5월 15일까지 총 231만 개 기사(분석제외 기사²⁾ 제외)가 검색 된다.

우선 코로나19가 뉴스에서 얼마나 큰 이슈였는지 가늠하기 위해 다른 신종 감염병과 비교했다. 비교 대상은 사스(SARS, 2002~2003년), 신종플루(2009~2010년), 메르스(MERS, 2015년) 등이다. [표 1]은 각 전염병별로 보도량이 최고에 달한 시기에 전체 기사 대비 전염병 기사 비중을 비교한 것이다.

비교 결과 코로나19의 비중이 압도적이다. 가장 보도가 많이 되었던 2020년 2월 24일~3월 1일 사이 전체 기사 1만 5,800여 개 가운데 코로나19 뉴스가 무려 1만 개(약 64%)를 넘는다. 뉴스 10건 가운데 6건은 코로나19를 다룬 것이다.⁵⁾ 2000년 이후 신종 전염병 가운데 이런 규모에 비할 만한 것은 없었다. 메르스는 25% 수준이다.

덧붙여 4개 신종 전염병의 시간에 따른 보도량 변화를 그리면 [그림 1]과 같다.

사스, 메르스, 코로나19 등 3개 전염병은 초기에 최다 보도 시점이 발생하고 이후 점차 감소하는 추세를 그린다는 점에서 비슷했다(코로나19는 긴 시간에 걸쳐 조금 더 복잡한 양상을 보인다). 그런데 신종플루만 달랐다. 2009년 5월 1일주 첫 봉우리 이후 관심이 떨어졌다가 3개월가량 지난 8월 28일주에 이르러 비로소 최고 봉우리가 등장했다. 최초 시점 이슈는 국내 확진자 발생, 최고 시점 이슈는 네 번째 사망자 및 대유행 조짐이었다. 

시기별 보도 양상

이제 코로나19에 초점을 맞춰 시기별 보도 양상에 대해 살펴보겠다. [그림 2]는 2020년 1월 6일부터 2022년 5월 15일까지 본 글의 분석 대상 기간 전체에서 코로나19 기사 수와 신규 확진자 수, 신규 사망자 수를 그린 차트다.⁶⁾

전체 시간 틀에서 보면 기사 수는 코로나19의 기세와 무관하게 움직인 듯 보인다. 확진자 수와 사망자 수는 후반에 몰려 있는 반면, 기사 수는 전반에 치솟은 뒤 완만하게 감소했다. 물론, 확진자 수와 사망자 수가 전염병의 심각성을 모두 설명한다 할 순 없다. 백신 접종률의 상승, 오미크론 변이 등장과 치명률의 하락 등과 같은 변화가 언론의 관심이 빠지는 데 한몫했을 것이다. 그럼에도 전체 양상을 보면 전염병의 세력보다는 전염병에 대한 대중의 인식(얼마나 위험한지 등)이 보도량 추이를 잘 설명하고 있다고 볼 여지가 크다.

후반의 확진자 수 규모가 너무 커서 초중반의 양상을 보기 어렵게 하므로, 2020~2021년 숫자만으로 기사 수와 확진자 수를 다시 그려보면 [그림 3]과 같다.

역시 기사 수는 감소하는 반면 확진자 수가 증가하는 추세는 같다. 그러나 확진자 수가 급증한 봉우리(대유행)⁷⁾마다 기사 수 역시 봉우리를 그리는 기사 수-확진자 수의 동조는 확인된다. 그런데 이런 양상은 2021년 7월께부터 분리되기 시작했다. 이후 코로나19 보도량은 확진자 수에 아랑곳하지 않고 감소세를 유지했다.

다음으로 2년 5개월여를 나눠 코로나19 언론 보도의 줄기를 살펴봤다. 관련 선행 연구를 보면 감염병의 발생을 몇 개 단계로 나눈 뒤 시기별 보도의 특징을 살펴 접근한 경우가 많다. 박주현은 2020년 1월부터 3월 사이 코로나19 유행 확산 양상을 감안해 발생, 확산, 대유행 3개 시기로 나누고 분석을 시도했다.⁸⁾ 김태종은 관심, 주의, 경계, 심각 등 정부 감염병 위기 경보 단계에 따라 4개 시기로 구분한 뒤 뉴스 빅데이터를 분석했다.⁹⁾

그런데 2년을 몇 개 시기로 나눠 살피긴 적절하지 않은 면이 있다. 시간이 길기 때문에 몇 개 단계로 나누면 단계별 시기도 너무 길다. 서로 구분하는 게 맞는 시점들이 한 단계 안에 뒤섞이기 쉬운 것이다. 또 장기의 전염병은 한 번의 기승전결로 설명하기보다 여러 개의 유행파가 이어지는 것으로 보는 게 적절할 수 있다.¹⁰⁾

대중의 관심이 고조됐다가 줄고, 이후 다음 이슈가 형성되는 순환 고리가 여러 번 이어지는 것이다. 코로나19 역시 오미크론·델타 등 변종의 등장, 5차에 걸친 대유행 등 보도 양상의 기승전결이 여러 번 이어진 것으로 보는 게 적절하다. 빅카인즈 분석의 경우 대상 기간이 길어질수록 대상을 정교하게 살펴보기 어려운 문제가 있기도 하다. 따라서 본 글은 중요 국면 몇 개 포인트를 통해 전체 흐름을 정리했다. 포인트는 [그림 3] 추이를 통해 보도량이 급증한 시점을 중심으로 뽑았다. [표 2]는 이렇게 추출한 주요 시점과 해당 시기의 뉴스 인물¹¹⁾ 및 키워드¹²⁾ 등이다.

초기(1~3번)의 주요 특징은 두 가지를 꼽을 수 있다. 첫째, 미지의 대상에 대한 과학적 정보에의 소구와 둘째, 특정 집단과 전염병을 연결하려는 부당한 경향이다. 전자의 경우 뉴스의 인물 추출 결과가 뒷받침한다. 발생 시기 핵심 인물은 데이비드 후이(David SC Hui) 홍콩 중문대 교수, 엄중식 가천대길병원 감염내과 교수 등이다. 모두 감염병 전문가다. 전문가와 과학자는 전체 시기에 걸쳐 줄곧 주요 인물로 등장했다.

반면, 미지의 위험 병균을 ‘우한 폐렴’과 같은 식으로 특정 지역 또는 집단과 연결하는 인식과 보도 행태도 나타났다. 두드러진 시기는 1차 대유행(2번) 때다. 신천지 교인인 31번 환자를 통해 대구 지역 중심으로 확진자가 확산하면서 ‘신천지 코로나’ 따위의 단어가 SNS 등 온라인에서 등장하기 시작했고 언론 보도에도 영향을 미쳤다. 도널드 트럼프 전 미국 대통령과 같은 정치 지도자는 이런 현상을 부추겼고¹⁴⁾, 일부 매체는 이를 전파했다. 2020년 5월 11일주(3번)에는 서울 이태원 클럽을 통한 감염 확산으로 보도량이 치솟았다. 이미 존재하던 성 소수자에 대한 혐오가 더 강해질 것이라는 우려도 커졌다.¹⁵⁾ 한편 이 시기에 정은경 초대 질병관리청장이 주요 인물로 등장했다.

중반으로 들어선 전염병에 대한 인식과 보도가 정치와 결부되는 경향이 강해졌다. 2차 대유행(4번)의 주요 뉴스 인물은 전광훈 사랑제일교회 목사와 문재인 전 대통령 등이다. 전 목사 세력은 문재인 당시 대통령에 대한 비판을 목적으로 광화문 집회 등을 주도했으며, 전염병 방역 지침을 거스르며 의도적인 충돌을 일으켰다. 2020년 11월 3일에는 미국 대통령 선거가 있었다. 코로나19에 대한 부실 대응은 도널드 트럼프 전 대통령 패배의 주요 원인 가운데 하나로 꼽힌다. 전염병 위기는 정치 지도자의 자질에 대한 심판 역할을 하게 된다. 지지자와 반대자는 정치적 이해에 따라 뭉쳐 같은 정보를 다르게 해석한다.

2020년 연말(5번)에는 국내에 3차 대유행이 불어 닥쳤고 영국에서 발생한 변종 바이러스가 확산하면서 새로운 위기가 닥쳐왔다. 동시에 미국 등에서 백신 접종에 돌입하면서 바이러스에 대한 인류의 반격이 시작된 시점이기도 하다. 보리스 존슨(Boris Johnson) 영국 총리, 앤서니 파우치(Anthony Fauci) 미국 국립알레르기전염병연구소장 등이 주요 인물이다. 백신 접종과 집단감염이 주요 키워드로 공존했다. 한국은 2021년 2월부터 백신 접종을 시작했다.

이후에는 점차 보도량이 하향 국면으로 접어들었다. 2021년 7월 12일주(7번)는 보도량이 두드러지는 봉우리가 마지막으로 등장한 시점이다. 델타 변이와 4차 대유행이 있었다. 조 바이든 미국 대통령, 문재인 전 대통령과 테드로스 아드하놈 게브레예수스(Tedros Adhanom Ghebreyesus) 세계보건기구 사무총장, 파우치 소장 등 상징적 인물들만 주요 인물로 등장했다.

이후 오미크론이 국내 유입(8번)됐지만 기사량 증가는 크지 않았다. 주요 인물로 문재인 전 대통령과 더불어 윤석열 대통령이 등장했다. 2022년 3월 14일주(9번)에 확진자 수가 전체 분석 대상 기간을 통틀어 최고치를 기록했지만 보도량은 많지 않았다. 9번 시점에 버락 오바마 전 미국 대통령이 코로나19 확진으로 주요 인물 가운데 한 명으로 등장했다. 어떤 질환의 환자 수 대비 사망자 수를 뜻하는 ‘치명률’이 주요 키워드 가운데 하나로 나타났다. 오미크론의 치명률은 델타에 비해 4분의 1 수준으로 계절 독감과 비슷하거나 더 낮은 수준이다.¹⁶⁾

정치 성향별 보도 추이 비교

끝으로 코로나19 기사 텍스트를 정치 성향별로 나눠 살펴보았다. 정치 성향의 경우 다른 연구에서 흔히 보수와 진보로 분류되는 각각 두 개 매체를 분석 대상으로 삼았다.¹⁷⁾ 전체 기사 수와 보수지, 진보지의 기사 수 추이는 [그림 4]와 같다.

정치 성향별 보도 추이는 크게 차이 나지 않는다. 하나 주목되는 시점은 2020년 3월 23일주다. 2월 24일주가 최고점인 전체나 진보 매체와 달리 보수 매체는 이 시점에 보도량이 최고치를 찍었다. 원인을 분석해 보면 해당 시기 보수지의 ‘경제’ 기사가 유독 크게 늘었다. 정치 335개, 사회 503개 기사였는데 경제는 804개였다. 보수지 텍스트의 주요 인물로 서정진 셀트리온 회장이 꼽혔다. 진보지의 경우 서 회장이 등장하지 않았다. 종합하면 셀트리온과 관련된 경제 기사가 보수지의 최고점을 설명하는 주요 원인이다. 유행 초기에 당시 상황을 타개할 법한 셀트리온의 치료제 후보 물질 언급, 그에 따른 주식 시장 요동 등에 대한 뉴스를 크게 다룬 것이다.

진보지와 보수지의 전체 기간 뉴스 텍스트를 바탕으로 빅카인즈에서 관계망을 그리면 [그림 5]와 같다.

공통 인물(트럼프 전 대통령, 게브레예수스 사무총장)을 제외한 각각 특징을 살펴보면 보수지의 경우 데이비드 헤이만(David Heymann) 세계보건기구 전략기술자문위원장과 이재갑 한림의대 감염내과 교수 등이 포함됐다. 진보지의 경우 문재인 전 대통령, 시진핑 중국 국가주석 등이 올랐다. 이어서 빅카인즈 연관어 분석(워드클라우드)에서 보수지와 진보지의 주요 키워드를 비교해 보면 [표 3]과 같다.

보수지의 경우 ‘치료제’가 매우 상단에 올라 있는 점과 진보지에 없는 ‘과학자들’이란 키워드가 있는 점이 우선 눈에 띄었다. 또 진보지와 달리 미국 ‘트럼프 전대통령’이 주요 키워드에 올라 있으며, ‘CDC(미국 질병통제예방센터)’와 ‘브라질’ 등도 눈에 띈다. 반면 진보지의 경우 ‘사망자’와 ‘질병관리본부’가 주요 키워드로 오른 점이 특징적이다. 정치인 가운데는 ‘문재인 전대통령’이 주요 키워드로 올라 있다. ‘대구’, ‘부산’과 같은 국내 도시와 ‘시민들’이 포함된 점도 차이다.

이상 보수지 대 진보지 뉴스 텍스트 비교를 종합하면, 정치 성향에 따라 중점적으로 다룬 정치 인물이 서로 다르다. 보수지는 ‘트럼프 전 대통령’을, 진보지는 ‘문재인 전 대통령’과 ‘시진핑 중국 국가주석’ 등을 주요하게 다뤘다. 보수지의 경우 ‘과학자’와 ‘치료제’에 보다 힘을 실어 보도한 반면, 진보지의 경우 ‘사망자’와 질병관리본부발 소식에 보다 중점을 둔 것으로 나타난다. 보수지는 주요 인물이 영미권에 속한 것을 비롯해 해외 소식에 보다 힘을 실은 듯 보이지만, 진보지는 국내 도시와 ‘시민들’이 전염병에 대처하는 상황에 대해 지면을 더 할애한 것으로 나타났다.

1) 빅카인즈는 주요 뉴스 키워드의 경우 해당 키워드에 대한 포괄적인 검색이 가능하도록 검색식을 추천하기도 하는데, 코로나19의 경우 해당 추천을 활용했다. 실제 검색식은 ((코로나19) OR (코로나) OR (코로나바이러스) OR (신종 코로나바이러스) OR (COVID-19) OR (코비드19))이다.

2) 분석제외 기사란 다른 기사와 중복되거나 사진에 대한 짧은 설명 수준의 기사라서 검색은 되지만 빅카인즈가 ‘분석제외’로 표시한 기사를 말한다.

3) 각 질병은 짧게는 7개월에서 길게는 2년 넘게(코로나19는 현재진행형) 관심(보도) 기간이 다르기 때문에 해당 질병에 대한 절대 기사 수만으로 보도 규모를 가늠하는 것은 적절치 않다. 또 해당 질병이 유행한 과거 시점마다 빅카인즈가 기사를 수집한 매체가 다른 점 등도 고려해야 한다. 이에 따라 빅카인즈에서 2002~2022년 사이 누락 뉴스가 없는 전국 종합 매체 10개(경향신문, 국민일보, 동아일보, 서울신문, 세계일보, 중앙일보, 한겨레, 한국일보, 한국방송, 문화방송)만을 비교 분석용 대상으로 삼았다. 이 표에서 해당 전염병의 키워드가 들어간 뉴스가 가장 많은 주가 ‘최다 보도(주)’다. 기사 수는 해당 주의 전염병 키워드가 들어간 기사 수, 전체 기사 수는 해당 시기 모든 기사 수를 뜻한다.

4) 본 글에서 기사 수는 주간 단위로 셌는데 뉴스 생산량이 보통 주중에 많고 주말에 적은 사이클을 반복하기 때문이다. 모든 주 단위는 시작일을 표시했고 이후 7일을 뜻한다. 즉 ‘2월 24일주’라고 하면 2월 24일부터 3월 1일까지를 뜻한다.

5) 일부 기사의 경우 코로나19를 다루고 있지 않음에도 불구하고 본문에 ‘코로나19’란 단어가 들어간 경우(다른 기사에 대한 링크 문구 등)도 있음은 감안해야 한다.

6) 이 차트의 기사 수는 빅카인즈의 54개 언론사 전체를 대상으로 집계했다. 국내 코로나19 신규 확진자 수와 신규 사망자 수의 데이터는 Our World in Data를 활용했다. https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data

7) 2020년 3월, 2021년 8월, 2021년 12월 등

8) 박주현, <언론의 이념성향에 따른 ‘코로나 19’보도 프레임 비교 연구>, 한국언론학보, 64(4), 40-85쪽, 2020.

9) 김태종, <뉴스 빅데이터를 활용한 코로나19 언론보도 분석: 토픽모델링 분석을 중심으로>, 한국콘텐츠학회논문지, 20(5), 457-466쪽, 2020.

10) 함승경·김영욱·김혜정, <코로나 19 언론보도 경향에 대한 빅데이터 분석: 이슈 주기 및 언론사 정치적 지향에 따른 주제 분석과 언어 네트워크 분석 적용>. 한국언론학보, 65(1), 148-189쪽, 2021

11) 여기서 인물은 빅카인즈의 언어 관계망을 그리는 ‘관계도 분석’에 등장하는 인물 노드로 뽑은 것이다. 어느 정도의 노드를 그릴 것인지를 설정하는 ‘가중치’의 경우 인물 숫자가 3~5명 수준이 되도록 3 또는 4로 설정했다. 관계도 분석의 경우 정확도 상위 100개 기사만을 분석 텍스트로 삼기 때문에 보편성이 약할 수 있는 문제는 있다.

12) 여기서 키워드란 빅카인즈의 연관성 높은 키워드로 워드클라우드를 그려주는 ‘연관어 분석’에 등장한 상위 키워드 가운데 흔히 등장해서 의미가 크지 않은 단어(예: 확진자)를 제외한 특징적인 단어를 말한다. 연관어 분석에 쓴 분석 뉴스 건수는 최대치인 1,000으로 설정했다.

13) 본 분석은 빅카인즈의 ‘코로나19’ 검색 키워드를 기준으로 데이터를 수집하였으므로 발생기를 1월 6일주로 잡고 있으나, 앞서 ‘우한 폐렴’ 등의 다른 명칭으로 2019년 12월 31일부터 관련 보도가 등장하기도 한다.

14) 한지연, <트럼프, 인쇄된 ‘코로나’ 줄 긋고 ‘중국’ 바이러스로 수정>, 머니투데이. 2020.3.20, https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2020032006572914469

15) 과거에 에이즈(AIDS)란 선례가 있다.

16) 코로나19 중앙사고수습본부 2022년 2월 23일 자 보도자료

17) 보수 매체는 동아일보와 조선일보, 진보 매체는 경향신문과 한겨레로 삼았다.