[논문 리뷰] Exploring the Ideological Nature of Journalists' Social Networks on Twitter and Associations with News Story Content

John Wihbey, Thalita Dias Coleman외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 22.

Social Media and Politics참고 문헌 35인용 수 10

한 줄 요약

이 연구는 1,000명의 기자와 500,000편의 기사 데이터를 바탕으로 기자들의 트위터 네트워크 기반 정치적 성향과 그들이 생산하는 기사의 내용 간 연관성을 분석한다. 분석 결과, 기자들의 트위터 네트워크가 평균보다 두 표준편차 더 우익 성향을 띠는 경우, 그들의 기사 내용도 평균보다 0.35 표준편차 더 보수적으로 나타나는 유의미한 상관관계가 확인되었으며, 이는 출판사의 정치적 성향을 통제한 후에도 유지된다.

ABSTRACT

The present work proposes the use of social media as a tool for better understanding the relationship between a journalists' social network and the content they produce. Specifically, we ask: what is the relationship between the ideological leaning of a journalist's social network on Twitter and the news content he or she produces? Using a novel dataset linking over 500,000 news articles produced by 1,000 journalists at 25 different news outlets, we show a modest correlation between the ideologies of who a journalist follows on Twitter and the content he or she produces. This research can provide the basis for greater self-reflection among media members about how they source their stories and how their own practice may be colored by their online networks. For researchers, the findings furnish a novel and important step in better understanding the construction of media stories and the mechanics of how ideology can play a role in shaping public information.

연구 동기 및 목표

• 기자들의 트위터 네트워크 정치적 성향과 그들이 작성한 뉴스 기사의 정치적 성향 간 관계를 분석하는 것.
• 기자들의 온라인 소셜 네트워크가 뉴스 출판사의 성향과는 별개로 기사의 기획이나 편향에 영향을 미치는지 평가하는 것.
• 소셜 미디어 행동과 기자 산출물 간의 연결을 통해 미디어 편향을 다루는 새로운 대규모 방법론을 기여하는 것.
• 기자들이 자신의 디지털 소싱 관행이 보고서에 무의식적으로 어떤 영향을 미칠 수 있는지 스스로 반성할 수 있도록 유도하는 것.
• 컴putational social science 방법론을 활용해 미디어 생산 과정에서의 정치적 편향을 향한 향후 연구의 기초를 마련하는 것.

제안 방법

• 25개 뉴스 출판사에서 나온 1,000명의 기자와 500,000편의 뉴스 기사 간 연결 데이터셋을 구축했다.
• 정치적 활동을 보이는 트위터 사용자에 대해 사전 훈련된 모델을 활용해 기자들이 팔로우하는 계정들의 정치적 성향 점수를 집계하여, 각 기자 트위터 네트워크의 정치적 성향을 측정했다.
• 기사의 정치적 성향을 분석하기 위해 자연어 처리(NLP) 기법을 활용해 단어 사용 패턴과 기사 프레임워크를 분석하여 기사의 정치적 성향을 추정했다.
• 선형 회귀 모델을 적용하여 네트워크 정치적 성향과 기사 정치적 성향 간 상관관계를 분석하였으며, 출판사 영향을 통제하였다.
• z-점수와 표준편차 변환을 활용해 효과 크기를 표준화된 단위(예: 네트워크 정치적 성향이 두 표준편차 증가 → 기사 정치적 성향 0.35 표준편차 변화)로 해석했다.
• 예외 케이스나 대표 사례(예: 뉴욕타임스의 데이비드 샹거)를 정성적으로 점검하여 측정치의 타당성을 비공식적으로 검증했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기자들의 트위터 네트워크 정치적 성향과 그들이 작성한 뉴스 기사의 정치적 성향 간 관계는 어떠한가?
• RQ2 기자들의 소셜 미디어 네트워크가 뉴스 출판사의 성향과는 별개로 기사의 정치적 성향을 얼마나 잘 예측할 수 있는가?
• RQ3 예를 들어, 좌익 성향 네트워크를 가진 기자가 보수적인 기사를 쓰는 극단적 사례들은 일반적인 상관관계를 어떻게 도전하는가?
• RQ4 전문적 원칙인 객관성 유지가 소셜 미디어 네트워크가 기자 기사에 미치는 영향을 어느 정도 완화하는가?
• RQ5 소셜 미디어 데이터는 대규모로 뉴스 기사의 정치적 영향력을 이해하는 데 대체 자료로 활용될 수 있는가?

주요 결과

• 기자들의 트위터 네트워크 정치적 성향과 그들이 작성한 기사의 정치적 성향 간 통계적으로 유의미하지만 미미한 상관관계가 존재한다.
• 기자들의 트위터 네트워크 정치적 성향이 우익 성향으로 두 표준편차 증가할 경우, 그들이 발표한 기사의 보수성도 0.35 표준편차 증가한다.
• 이 상관관계는 기자들이 소속된 뉴스 출판사의 정치적 성향을 통제한 후에도 유지된다.
• 데이비드 샹거(뉴욕타임스 기자)와 같은 예외 케이스는 전문 분야(예: 국가안보)에 집중할 경우 네트워크 정치적 성향이 기사 내용에 미치는 영향을 초월할 수 있음을 보여준다.
• 연구 결과는 기자들의 소셜 네트워크가 그들의 기사에 영향을 미칠 수는 있지만, 전문적 원칙인 객관성 유지가 실제로는 정치적 편향을 제한할 수 있음을 시사한다.
• 본 연구는 기자들이 자신의 온라인 소싱 관행이 보고서에 무의식적으로 어떤 영향을 미칠 수 있는지 비판적으로 성찰할 필요성을 강조한다.