학제 간 경계를 넘은 융합 연구, 양극화된 댓글 네트워크를 확인하다

- 통계물리학과 미디어커뮤니케이션학의 결합, 온라인 여론의 감정적 분열 구조 밝혀

- 머신러닝과 네트워크 분석으로 언론 지형과 이용자 반응의 이념적 비대칭성 규명

▲ (왼쪽 상단부터 시계방향) 김범준 교수, 이재국 교수,

유효선 선임연구원, 이병휘 연구원, 정하웅 교수

우리 대학은 인디애나대학교와 KAIST 연구진과 함께, 2022년 한국 대통령 선거 기간 중 네이버 뉴스 플랫폼에서 수집한 약 33만 건의 기사와 3,692만 건의 댓글을 분석해 온라인 뉴스 생태계의 정치적 양극화와 감정적 분열 구조를 규명했다. 이번 연구는 통계물리학과 미디어커뮤니케이션학의 융합을 통해 수행되었으며, 본교 물리학과 김범준 교수, 미디어커뮤니케이션학과 이재국 교수, 테크놀로지와민주주의연구소 유효선 선임연구원, 인디애나대 이병휘 연구원, KAIST 정하웅 교수가 참여했다. 연구 성과는 국제 학술지 Physica A: Statistical Mechanics and its Applications에 게재됐다.

연구팀은 기사나 댓글의 내용을 분석하지 않고 댓글 수와 공감·비공감 반응만으로 언론사의 정치 성향을 추정하는 새로운 기법을 제안했다. 그 결과, 보수와 진보 성향의 언론사들이 명확히 양분되는 군집을 이루며, 댓글 작성자의 정치 성향 역시 이원적으로 분포해 있다는 것을 밝혔다. 또한, 정치적으로 극단적인 이용자일수록 댓글 활동이 더 활발할 뿐만 아니라. 유사한 정치 성향을 공유하는 사람들끼리 댓글 네트워크로 연결되는 ‘에코 챔버(Echo chamber)’ 구조도 확인했다.

▲ 댓글 작성자 중에는 정치적으로 극단적인 이용자들이 많았으며(a), 이들의 댓글 활동이 활발할 것으로 나타남(b). x축에서 –1은 진보, +1은 보수를 의미함.

▲ 정치적 성향이 비슷한 이용자들끼리 같은 뉴스에 댓글을 다는 양극화된 네트워크를 확인함.

댓글에 대한 감정 반응에서도 진보와 보수 성향 이용자의 차이가 뚜렷했다. 보수 진영 이용자는 자기 진영에 공감을, 상대 진영에는 강한 비공감을 표현한 반면, 진보 진영 이용자는 중도 성향의 이용자에게 더 많은 반응을 보이는 비대칭적 감정 극화 양상이 확인되었다. 연구진은 이를 “감정의 네트워크 구조 자체가 진영에 따라 비대칭적으로 구성되어 있다”고 해석했다.

또한 댓글 반응 패턴만을 활용해 뉴스 기사의 정치 성향을 예측하는 머신러닝 모델을 개발한 결과, 언론 기사의 내용을 전혀 이용하지 않고도 높은 정확도로 기사의 정치 성향을 예측할 수 있다는 것을 보였다. 이는 이용자의 집합적 반응만으로도 언론 지형을 효과적으로 추론할 수 있음을 시사한다.

이번 연구는 통계물리학의 정량 분석과 미디어 이론이 결합된 학제 간 협업의 모범 사례로, 온라인 공간의 이념적 분열이 단지 ‘의견 차이’가 아니라 ‘감정 구조의 단절’로 작동하고 있음을 과학적으로 입증했다. 연구진은 “정치적 양극화가 심화되는 시대, 데이터 기반 분석을 통해 공론장의 작동 메커니즘을 이해하고, 민주적 소통 구조 설계에 기여해야 한다”고 강조했다.

※ 학술지: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications

※ 논문명: Network analysis reveals news press landscape and asymmetric user polarization

※ 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.physa.2025.130842