소셜미디어 환경에서의 뉴스 정서화: 언론의 트윗메시지와 기사 헤드라인, 리드에 대한 KoELECTRA 모델 기반 감성분석을 중심으로

Affective News in Social Media: KoELECTRA Model-based Sentiment Analysis of Tweet Messages, Article Headlines, and Leads from the News Media

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출처

국내 KCI

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10.20879/ct.2024.20.3.96

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개념

키워드

소셜미디어, 정서적 뉴스, 감성분석, 트윗메시지, 코로나19 백신, Social Media, Affective News, Sentiment Analysis, Tweet Message, COVID-19 Vaccine

초록

본 연구는 소셜미디어에서의 뉴스 정서화 현상을 분석하기 위해 국내 주요 언론사(조선일보, 중앙일보, 한겨레, 경향신문)의 트윗메시지, 기사 헤드라인, 리드에서 나타나는 정서적 뉴스의 비율을 비교하였다. 특히, 객관성이 요구되는 코로나19 백신 관련 뉴스에서도 정서적 요소를 강조하는 전략이 적용되는지를 평가하였다. KoELECTRA를 활용해 152,383건의 뉴스 텍스트를 분석한 결과, 트윗메시지가 헤드라인이나 리드에 비해 더 높은 정서적 뉴스의 비율을 나타내며, 백신 뉴스에서도 이 경향이 유지되었음을 발견했다. 반면, 부정적 트윗메시지의 비율은 리드보다 높지만 헤드라인보다 낮았다. 이는 소셜미디어에서 언론이 독자의 관심과 공유를 유도하기 위해 감정적 언어를 적극적으로 활용하면서도, 부정적 정서 표현에 있어서는 신중함을 보였음을 시사한다. 이상의 결과를 통해 디지털 플랫폼 시대에서 뉴스 유통 전략의 변화와 감정 언어 사용의 역할을 논의하였다.

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