[논문 리뷰] Science on YouTube: What users find when they search for climate science and climate manipulation

Joachim Allgaier|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 08.

Misinformation and Its Impacts인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 토르 기반 익명 샘플링을 사용하여 유튜브에서 기후 과학 및 기후 조작 관련 콘텐츠가 사용자에게 어떻게 노출되는지 조사한다. 총 140개의 영상을 수집하고 분석한 결과, 과학적 합의를 도전하는 콘텐츠가 상당수 존재하며, 음모 이론과 오락성 정보가 널리 퍼져 있음을 확인하였다. 이는 유튜브가 교육적 도구로의 잠재력을 지니고 있음에도 불구하고, 온라인 과학 커뮤니케이션의 위험을 드러낸다.

ABSTRACT

Online video-sharing sites such as YouTube are very popular and also used by a lot of people to obtain knowledge and information, also on science, health and technology. Technically they could be valuable tools for the public communication of science and technology, but the users of YouTube are also confronted with conspiracy theories and erroneous and misleading information that deviates from scientific consensus views. This contribution details the results of a study that investigates what kind of information users find when they are searching for climate science and climate manipulation topics on YouTube and whether this information corresponds with or challenges scientific consensus views. An innovative methodological approach using the anonymization network Tor is introduced for drawing randomized samples of YouTube videos. This approach was used to select and examine a sample of 140 YouTube videos on climate topics.

연구 동기 및 목표

• 사용자가 과학적 정보를 검색할 때 유튜브에서 만날 수 있는 기후 과학 및 기후 조작 콘텐츠의 유형을 조사하기 위해.
• 검색 결과가 기후 변화에 대한 과학적 합의와 얼마나 일치하거나 이탈하는지 평가하기 위해.
• 특히 오해 정보와 음모 이론의 맥락에서, 유튜브가 과학 커뮤니케이션 플랫폼으로서의 역할을 평가하기 위해.
• 토르를 활용한 새로운 방법론적 접근을 개발하고 적용하여, 익명화된 무작위 샘플링을 통한 유튜브 콘텐츠 분석을 수행하기 위해.

제안 방법

• 사용자 개인정보 보호를 위한 토르 익명화 네트워크를 활용하여, 유튜브 검색 결과에 대한 무작위로 개인정보를 보호하는 웹 크롤링을 수행하였다.
• 기후 과학 및 기후 조작과 관련된 정의된 검색 쿼리를 기반으로 총 140개의 유튜브 영상을 수집하고 분석하였다.
• 콘텐츠 분석을 통해 영상의 과학적 정확성, 합의된 시각과의 일치 여부, 오해 정보나 음모 이론의 존재 여부를 분류하였다.
• 체계적 코딩을 적용하여 영상들을 기후 변화 부정, 기후 공학, 주류 과학적 설명 등의 주제로 분류하였다.
• 익명화된 데이터 수집과 무작위 샘플링을 통해 편향을 최소화함으로써 방법론적 엄밀함을 확보하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자가 유튜브에서 기후 과학을 검색할 때 어떤 정보를 만날 수 있는가?
• RQ2 기후 조작에 대한 검색 결과는 과학적 합의와 어떻게 비교되는가?
• RQ3 유튜브 검색 결과가 기후 변화에 관해 오해 정보나 음모 이론을 얼마나 널리 퍼뜨리는가?
• RQ4 토르 기반 샘플링 방법은 연구 목적에 맞는 대표성 있는 유튜브 콘텐츠를 효과적으로 확보하는가?

주요 결과

• 기후 과학 및 기후 조작에 관한 유튜브 검색 결과 중 상당수는 과학적 합의를 도전하며, 많은 영상들이 음모 이론이나 오해 정보를 홍보하고 있다.
• 분석된 영상의 40퍼센트 이상이 기후 변화의 인간 원인을 의심하거나 기후 낙관주의를 주장함으로써 과학적 합의를 도전하고 있었다.
• 기후 조작, 예를 들어 기후 공학에 관한 영상들은 종종 추측적이거나 경계심을 유발하는 콘텐츠를 포함하고 있었으며, 과학적 기반 없이 제시되는 경우가 많았다.
• 이 연구는 토르 기반 샘플링 방법이 익명화된 무작위 데이터 수집을 효과적으로 가능하게 하여 콘텐츠 샘플링의 편향을 줄이는 데 성공했다고 확인하였다.
• 주류 과학 콘텐츠는 검색 결과에서 상위에 올라가지 못하는 경향이 있었으며, 이는 민감하거나 논란의 여지가 있는 콘텐츠가 알고리즘에 의해 강화되고 있음을 시사한다.