[논문 리뷰] Photographic home styles in Congress: a computer vision approach

Lefteris Jason Anastasopoulos, Dhruvil Badani외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 29.

Social and Cultural Dynamics참고 문헌 24인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 펜노의 홈 스타일 이론을 컴퓨터 비전 기반으로 확장한 '사진 홈 스타일'을 소개한다. 컨volutional 신경망을 사용해 의회 회원 282명의 192,000장의 페이스북 사진을 분석한 결과, 선거 압박 상황에서 민주당 소속 의원들은 자신의 사진적 표현을 선거구의 인종 구성과 일치시키는 반면, 공화당 소속 의원들은 그렇지 않음을 확인하여, 정치적 커뮤니케이션 전략에서 당파적 차이를 드러낸다.

ABSTRACT

While members of Congress now routinely communicate with constituents using images on a variety of internet platforms, little is known about how images are used as a means of strategic political communication. This is due primarily to computational limitations which have prevented large-scale, systematic analyses of image features. New developments in computer vision, however, are bringing the systematic study of images within reach. Here, we develop a framework for understanding visual political communication by extending Fenno's analysis of home style (Fenno 1978) to images and introduce "photographic" home styles. Using approximately 192,000 photographs collected from MCs Facebook profiles, we build machine learning software with convolutional neural networks and conduct an image manipulation experiment to explore how the race of people that MCs pose with shape photographic home styles. We find evidence that electoral pressures shape photographic home styles and demonstrate that Democratic and Republican members of Congress use images in very different ways.

연구 동기 및 목표

• 페노의 홈 스타일 이론을 사진적 표현까지 확장함으로써 시각적 정치 커뮤니케이션을 분석할 수 있는 프레임워크를 개발하는 것.
• 의회 의원들이 포즈를 취하는 individuals의 인종과 같은 이미지 특징이 정치적 신뢰도, 정체성 인식, 공감 능력에 미치는 영향을 연구하는 것.
• 선거 압박이 의회 의원들이 소셜 미디어에 게재하는 사진의 인종 구성에 영향을 미치는지 조사하는 것.
• 기계 학습과 인구통계 데이터를 활용해 민주당과 공화당 소속 의회 의원들의 사진 홈 스타일을 비교하는 것.
• 이미지 조작이 정치 커뮤니케이션에서 자격, 정체성 인식, 공감 능력에 인과적으로 영향을 미칠 수 있음을 입증하는 것.

제안 방법

• 230명의 하원의원과 52명의 상원의원의 페이스북 프로필에서 약 192,000장의 사진을 수집하였다.
• Caffe 딥 러닝 프레임워크를 사용해 컨volutional 신경망(CNN)을 훈련시켜 각 사진에 등장하는 individuals의 인종을 분류하였다.
• 이미지 편집 실험을 수행하여 사진 내 individuals의 인종을 변경했을 때 정치적 특성인 자격, 정체성 인식, 공감 능력에 미치는 영향을 테스트하였다.
• 페이스북 프로필 사진의 인종 구성과 2015년 미국 인구조사(ACS) 5년치 추정치를 각 선거구 및 주 수준에서 비교하였다.
• 고정 효과 모델을 사용해 주 및 선거구 수준의 인구통계적 특성을 통제하여 선거 환경이 사진 선택에 미치는 영향을 분리하였다.
• 통계 모델을 적용해 선거구 인구 구성과 게시된 이미지의 인종 구성 간의 관계를 분석하였으며, 민주당과 공화당 소속 의원들 간의 차이를 구분하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 의회 의원들은 사진적 표현을 통해 어떻게 자신의 공적 이미지를 형성하며, 이는 어느 정도 전략적 선거 행동을 반영하는가?
• RQ2 의회 의원들이 페이스북 사진에서 포즈를 취하는 individuals의 인종 구성이 그들의 선거구나 주의 인종 구성과 어느 정도 일치하는가?
• RQ3 사진 내 individuals의 인종이 대중이 의원의 자격, 정체성 인식, 유권자에 대한 공감 능력에 대한 인식에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 민주당과 공화당 소속 의회 의원들 사이에 사진 홈 스타일에 체계적인 차이가 있는가?
• RQ5 선거 압박이 선거구나 주 인구 구성과의 일치를 통해 사진 홈 스타일을 형성하는 데 어느 정도 기여하는가?

주요 결과

• 하원의 민주당 소속 의원들은 자신의 페이스북 프로필 사진의 인종 구성과 선거구의 인종 구성 간에 통계적으로 유의미한 일치를 보였다.
• 하원의 공화당 소속 의원들은 선거구 인구 구성과 유사한 일치를 보이지 않아, 사진적 표현 전략이 다름을 시사한다.
• 상원의원들 사이에서는 주 인구 구성과 사진적 표현 간의 관계는 더 약하지만 여전히 존재하며, 공화당 소속 의원들 사이에서 민주당 소속 의원들보다 약간 더 강한 패턴을 보였다.
• 이미지 편집 실험 결과, 사진 내 individuals의 인종을 변경하는 것이 의원의 자격, 정체성 인식, 유권자에 대한 공감 능력에 인과적으로 영향을 미친다.
• 연구 결과는 사진 홈 스타일이 선거 압박에 의해 형성되며, 특히 민주당 소속 의원들이 소수 민족 유권자와의 유대감을 형성하기 위해 인종 표현을 전략적으로 활용한다는 가설을 지지한다.
• 이 연구는 사진 홈 스타일이 당 간에 균일하지 않음을 드러내며, 민주당 소속 의원들은 지역의 다양성에 맞춰 자신의 시각적 표현을 전략적으로 조율하는 반면, 공화당 소속 의원들은 다른 유권자 집단(예: 전우회원 등)을 활용해 유사한 목적으로 사진을 사용할 수 있음을 시사한다. 다만 본 연구에서는 이를 직접적으로 검증하지는 않았다.