[논문 리뷰] Is Grokipedia Right-Leaning? Comparing Political Framing in Wikipedia and Grokipedia on Controversial Topics

Philipp Eibl, Erica Coppolillo외 2명|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 21.

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한 줄 요약

본 논문은 여섯 가지 논쟁적 주제에 대해 Wikipedia와 Grokipedia를 비교하여 의미 프레이밍과 정치적 성향을 분석하고, 두 플랫폼 모두 일반적으로 좌향적이지만 Grokipedia가 더 우향적 콘텐츠를 보이고 논쟁적 주제에서 의미적 차이가 더 크다는 것을 발견했다.

ABSTRACT

Online encyclopedias are central to contemporary information infrastructures and have become focal points of debates over ideological bias. Wikipedia, in particular, has long been accused of left-leaning bias, while Grokipedia, an AI-generated encyclopedia launched by xAI, has been framed as a right-leaning alternative. This paper presents a comparative analysis of Wikipedia and Grokipedia on well-established politically contested topics. Specifically, we examine differences in semantic framing, political orientation, and content prioritization. We find that semantic similarity between the two platforms decays across article sections and diverges more strongly on controversial topics than on randomly sampled ones. Additionally, we show that both encyclopedias predominantly exhibit left-leaning framings, although Grokipedia exhibits a more bimodal distribution with increased prominence of right-leaning content. The experimental code is publicly available.

연구 동기 및 목표

• 논쟁적 주제와 비논쟁적 주제에서 플랫폼 기사 섹션 간 의미적 유사성 평가.
• 두 플랫폼의 프레이밍 비교를 위해 문장의 정치적 성향을 정량화.
• 기사의 상단에서 좌-우 편향 콘텐츠의 우선순위화 평가.
• 정치적 성향 분포의 이변성 및 플랫폼 간 차이를 조사.

제안 방법

• 여섯 개의 논쟁적 주제(abortion, cannabis legalization, climate change, gender identity, gun control, immigration)로 식별된 Grokipedia와 Wikipedia의 쌍(pair) 코퍼스 구성.
• 비문(非문) 콘텐츠 제거 및 제목/URL 동등성에 따른 기사 정렬 전처리.
• GPT-5로 섹션 단위 임베딩을 계산하고 섹션 간 최적 매칭 코사인 유사도 수행.
• RoBERTA 기반 정치적 입장 분류기(España-Bonet 2023)를 대형 신문 코퍼스에서 미세조정하여 각 페이지 문장을 좌-우 스케일로 점수화.
• t-검정 및 Hartigan의 Dip Test를 사용한 이분성 분석으로 정치적 성향 분포를 분석.
• 왼쪽-편향 vs 오른쪽-편향 문장의 상의 노출 우선순위를 비교하기 위한 nDCG로 상단 페이지 콘텐츠 순위 평가.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Grokipedia와 Wikipedia가 논쟁적 주제에서 섹션별 의미 프레이밍이 다르게 나타나는가?
• RQ2 어떤 플랫폼이 더 강한 오른쪽 편향 콘텐츠를 보이며 플랫폼 간 이변성은 어떻게 다른가?
• RQ3 각 플랫폼의 기사 상단에서 좌-우 편향 콘텐츠가 어떻게 순위로 매겨지는가?
• RQ4 논쟁적 주제에서 플랫폼 간 의미적 유사성이 비논쟁적 주제에 비해 낮은가?
• RQ5 관찰된 프레이밍 차이를 설명하는 요인(예: 기사 구조나 인용원) 은 무엇인가?

주요 결과

• 논쟁적 주제에서 기사 진행에 따라 Grokipedia와 Wikipedia의 대응 섹션 간 의미적 유사성이 감소하고 더 큰 차이가 나타난다.
• 두 플랫폼 모두 주로 좌향 프레이밍을 보이지만 Grokipedia의 이분형 분포가 더 커서 더 많은 오른쪽 편향 콘텐츠가 있다.
• Grokipedia의 콘텐츠는 오른쪽 편향 자료를 페이지의 더 높은 위치에 배치하는 경향이 있어 Wikipedia와 다른 콘텐츠 배치 역학을 시사한다.
• 상단 18%의 텍스트를 비교할 때 대부분의 주제에서 Wikipedia가 Grokipedia보다 왼쪽 편향 콘텐츠를 더 높은 순위에 올리는 경향이 있으며, 오른쪽 편향 콘텐츠의 격차는 플랫폼 간에 더 크다.
• 임의의 비논쟁적 교차 플랫폼 기사들은 논쟁적 기사들보다 의미적 유사성이 더 높아 정치가 분기(다름)의 원인임을 시사한다.