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[언론 통계 분석·활용 경진대회 수상 후기] 최우수상 - ‘수포주니어’ 팀
처음부터 지금과 같은 결론을 예상했던 것은 아니었다. 우리 팀이 처음 주목한 현상은, 소셜미디어를 통해 뉴스를 접하는 이용자들의 미디어 리터러시였다. 특히 젊은 세대의 뉴스 이용 방식에 어떤 특징이 있는지 살펴보고자 했다. 그러나 한국언론진흥재단의 <2024 소셜미디어 이용자 조사> 원자료를 여러 방향에서 들여다볼수록, 데이터는 우리의 첫 예상과 조금 다른 곳을 가리켰다.
주목할 만한 지점은 뉴스를 많이 이용하는 집단이 아니라 상대적으로 낮은 빈도로 뉴스를 접하는 이용자 집단에서 나타났다. 우리는 소셜미디어에서 뉴스를 월 1회 이상 이용하는 1,050명을 분석대상으로 삼았다. 이들을 주 5일 이상 이용하는 집단과 주 4일 이하 이용하는 집단으로 각각 ‘정기 이용층’과 ‘비정기 이용층’으로 구분했다. 그 결과 비정기 이용층은 정기 이용층보다 뉴스의 출처를 덜 확인하면서도, 자기 견해와 같은 게시물을 공유하거나 계정을 팔로우하고 다른 견해의 계정을 차단·신고하거나 언팔로우하는 선택적 행동은 더 많이 경험하고 있었다.출처를 자주 확인하는 비율은 정기 이용층 27.06%, 비정기 이용층 18.03%였고, 선택적 반응지수 평균은 각각 0.86점과 1.24점이었다. 인구학적 특성과 일반적인 소셜미디어 활동성을 통제한 뒤에도 이러한 차이는 유지됐다.
해당 결과를 마주한 뒤 보고서의 방향도 달라졌다. 처음에는 특정 세대의 미디어 리터러시를 설명하려 했지만, 분석 결과는 문제를 세대의 특성으로 설명하기 어렵다는 점을 보여줬다. 비정기 이용과 2030세대 해당 여부의 상호작용은 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 우리에게 더 흥미로웠던 질문은 ‘얼마나 많이 뉴스를 보는가’보다 ‘뉴스를 어떤 조건에서 접하는가’였다.
우리는 이를 ‘맥락 공백’이라는 키워드로 설명해 보고자 했다. 물론 이번 분석에서 실제 뉴스를 얼마나 자주 접하는지, 사건의 맥락을 얼마나 파악하는지를 직접 측정한 것은 아니다. 다만, 비정기 이용층에서 출처 확인 비율은 낮고 선택적 반응지수는 높은 두 경향이 함께 나타났다는 결과는, 뉴스 한 건이 전후 보도나 정정·반론과 분리된 채 소셜미디어 피드에 단편적으로 유입될 때 어떤 일이 벌어질 수 있는지를 보여준다. 기사 한 건만 보고 판단·공유·팔로우하고, 때로는 특정 정보를 피드에서 제외하는 환경이라면 미디어 리터러시의 문제는 이용자의 지식 부족만이 아니라 뉴스가 유통되는 과정에서 맥락을 잃는 데 있을 수 있다고 보았다. 뉴스가 맥락과 괴리되는 맥락의 공백이 일어난 것이다.
![[그림] 수포뉴스](https://media.kpf.or.kr/admin/common/commImgDisplay.do?comFileId=0RRTAD90S2DCM)
분석을 정책으로 옮겨보기까지
통계적으로 유의한 차이를 발견하는 데서 나아가, 데이터에서 발견한 문제를 실제 뉴스 이용 환경에서 어떻게 줄일 수 있을지를 고민했다. 그 결과 ‘RE:NEWS’라는 이름의 적응형 맥락 복원 방안을 제안했다.
RE:NEWS는 이용자에게 획일적으로 어떤 뉴스를 믿으라고 지시하거나, 콘텐츠 노출을 통제하는 장치가 아니다. 해당 플랫폼 안에서 최근 뉴스 접촉이 적었던 이용자가 다시 뉴스에 진입할 때 언론사명과 기자명, 최초·최종 수정 시각, 정정·반론 여부, 추천 경로와 관련 보도 등을 함께 보여줌으로써 판단에 필요한 최소한의 맥락을 복원하는 구상이다. 한국언론진흥재단이 뉴스 메타데이터의 공통 표준을 마련하고, 언론사와 플랫폼이 이를 단계적으로 활용하는 실행 구조도 함께 제안했다.
분석 결과를 확대해석하지 않는 데도 노력을 기울였다. ‘정기성’은 실제 시간 간격을 직접 측정한 개념이 아니라, 뉴스 이용 빈도를 바탕으로 만든 분석적 구분임을 명시했다. 선택적 행동 역시 심리적 확증편향 자체로 확대해석하지 않았다. 월 1~3회 이용자를 제외한 민감도 분석과 2030세대 상호작용 분석을 추가한 것도 처음 발견한 결과가 정말 견고한 결론인지 계속 의심해 보기 위해서였다.
이번 대회에서 가장 유의미한 과정도 바로 이 과정이었다. 데이터 분석은 숫자를 많이 제시하는 일이 아니라, 수치가 말하는 것과 말하지 않는 것을 구별하는 일이었다. 처음 세운 가설과 다른 결과가 나왔을 때 이를 억지로 원래 이야기 안에 끼워 맞추기보다, 데이터가 보여주는 방향으로 질문의 관점을 수정하는 경험도 할 수 있었다.
끝까지 숫자를 포기하지 않을 수 있던 이유
팀 이름은 통계 전공자가 없어 ‘수포주니어’였지만, 역설적으로 이번 작업에서 우리는 수치를 가장 오래 붙잡고 있었다. 변수 하나의 정의부터 가중치 적용 방식, 회귀모형과 그래프 표현, 정책 문구 하나까지 여러 차례 재확인했다. 모두가 통계 전공자가 아니었지만, 상호 질문과 크로스체킹을 통해 포기하지 않을 수 있었다.
때문에 1위라는 결과는 완성된 답을 찾았다는 의미보다, 좋은 질문을 끝까지 놓지 않은 과정에 대한 격려처럼 느껴진다. 양질의 데이터를 공개하고 이를 자유롭게 탐색할 기회를 마련해준 한국언론진흥재단에 감사를 표한다.
뉴스의 사각지대는 뉴스를 전혀 보지 않는 곳에만 있지 않다. 오랜만에 마주친 뉴스 한 건을 맥락 없이 읽고 곧바로 반응하는 순간에도 생길 수 있다. 이번 보고서를 계기로, 소셜미디어가 뉴스를 접하는 ‘잘못된 창구’가 아니라, 뉴스를 접하는 ‘새로운 창구’로 자리 잡을 수 있기를 바란다.
주목할 만한 지점은 뉴스를 많이 이용하는 집단이 아니라 상대적으로 낮은 빈도로 뉴스를 접하는 이용자 집단에서 나타났다. 우리는 소셜미디어에서 뉴스를 월 1회 이상 이용하는 1,050명을 분석대상으로 삼았다. 이들을 주 5일 이상 이용하는 집단과 주 4일 이하 이용하는 집단으로 각각 ‘정기 이용층’과 ‘비정기 이용층’으로 구분했다. 그 결과 비정기 이용층은 정기 이용층보다 뉴스의 출처를 덜 확인하면서도, 자기 견해와 같은 게시물을 공유하거나 계정을 팔로우하고 다른 견해의 계정을 차단·신고하거나 언팔로우하는 선택적 행동은 더 많이 경험하고 있었다.출처를 자주 확인하는 비율은 정기 이용층 27.06%, 비정기 이용층 18.03%였고, 선택적 반응지수 평균은 각각 0.86점과 1.24점이었다. 인구학적 특성과 일반적인 소셜미디어 활동성을 통제한 뒤에도 이러한 차이는 유지됐다.
해당 결과를 마주한 뒤 보고서의 방향도 달라졌다. 처음에는 특정 세대의 미디어 리터러시를 설명하려 했지만, 분석 결과는 문제를 세대의 특성으로 설명하기 어렵다는 점을 보여줬다. 비정기 이용과 2030세대 해당 여부의 상호작용은 통계적으로 유의하지 않았다. 오히려 우리에게 더 흥미로웠던 질문은 ‘얼마나 많이 뉴스를 보는가’보다 ‘뉴스를 어떤 조건에서 접하는가’였다.
우리는 이를 ‘맥락 공백’이라는 키워드로 설명해 보고자 했다. 물론 이번 분석에서 실제 뉴스를 얼마나 자주 접하는지, 사건의 맥락을 얼마나 파악하는지를 직접 측정한 것은 아니다. 다만, 비정기 이용층에서 출처 확인 비율은 낮고 선택적 반응지수는 높은 두 경향이 함께 나타났다는 결과는, 뉴스 한 건이 전후 보도나 정정·반론과 분리된 채 소셜미디어 피드에 단편적으로 유입될 때 어떤 일이 벌어질 수 있는지를 보여준다. 기사 한 건만 보고 판단·공유·팔로우하고, 때로는 특정 정보를 피드에서 제외하는 환경이라면 미디어 리터러시의 문제는 이용자의 지식 부족만이 아니라 뉴스가 유통되는 과정에서 맥락을 잃는 데 있을 수 있다고 보았다. 뉴스가 맥락과 괴리되는 맥락의 공백이 일어난 것이다.
분석을 정책으로 옮겨보기까지
통계적으로 유의한 차이를 발견하는 데서 나아가, 데이터에서 발견한 문제를 실제 뉴스 이용 환경에서 어떻게 줄일 수 있을지를 고민했다. 그 결과 ‘RE:NEWS’라는 이름의 적응형 맥락 복원 방안을 제안했다.
RE:NEWS는 이용자에게 획일적으로 어떤 뉴스를 믿으라고 지시하거나, 콘텐츠 노출을 통제하는 장치가 아니다. 해당 플랫폼 안에서 최근 뉴스 접촉이 적었던 이용자가 다시 뉴스에 진입할 때 언론사명과 기자명, 최초·최종 수정 시각, 정정·반론 여부, 추천 경로와 관련 보도 등을 함께 보여줌으로써 판단에 필요한 최소한의 맥락을 복원하는 구상이다. 한국언론진흥재단이 뉴스 메타데이터의 공통 표준을 마련하고, 언론사와 플랫폼이 이를 단계적으로 활용하는 실행 구조도 함께 제안했다.
분석 결과를 확대해석하지 않는 데도 노력을 기울였다. ‘정기성’은 실제 시간 간격을 직접 측정한 개념이 아니라, 뉴스 이용 빈도를 바탕으로 만든 분석적 구분임을 명시했다. 선택적 행동 역시 심리적 확증편향 자체로 확대해석하지 않았다. 월 1~3회 이용자를 제외한 민감도 분석과 2030세대 상호작용 분석을 추가한 것도 처음 발견한 결과가 정말 견고한 결론인지 계속 의심해 보기 위해서였다.
이번 대회에서 가장 유의미한 과정도 바로 이 과정이었다. 데이터 분석은 숫자를 많이 제시하는 일이 아니라, 수치가 말하는 것과 말하지 않는 것을 구별하는 일이었다. 처음 세운 가설과 다른 결과가 나왔을 때 이를 억지로 원래 이야기 안에 끼워 맞추기보다, 데이터가 보여주는 방향으로 질문의 관점을 수정하는 경험도 할 수 있었다.
끝까지 숫자를 포기하지 않을 수 있던 이유
팀 이름은 통계 전공자가 없어 ‘수포주니어’였지만, 역설적으로 이번 작업에서 우리는 수치를 가장 오래 붙잡고 있었다. 변수 하나의 정의부터 가중치 적용 방식, 회귀모형과 그래프 표현, 정책 문구 하나까지 여러 차례 재확인했다. 모두가 통계 전공자가 아니었지만, 상호 질문과 크로스체킹을 통해 포기하지 않을 수 있었다.
때문에 1위라는 결과는 완성된 답을 찾았다는 의미보다, 좋은 질문을 끝까지 놓지 않은 과정에 대한 격려처럼 느껴진다. 양질의 데이터를 공개하고 이를 자유롭게 탐색할 기회를 마련해준 한국언론진흥재단에 감사를 표한다.
뉴스의 사각지대는 뉴스를 전혀 보지 않는 곳에만 있지 않다. 오랜만에 마주친 뉴스 한 건을 맥락 없이 읽고 곧바로 반응하는 순간에도 생길 수 있다. 이번 보고서를 계기로, 소셜미디어가 뉴스를 접하는 ‘잘못된 창구’가 아니라, 뉴스를 접하는 ‘새로운 창구’로 자리 잡을 수 있기를 바란다.
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