정치 성향 따라 댓글 반응 차이…포털이 감정 표출 주요 창구
작성일 : 2025.02.22 20:03
작성자 : 기술부
온라인 댓글에서 무례한 표현과 혐오적 언어가 가장 많이 나타나는 공간은 유튜브가 아닌 포털 뉴스 댓글이라는 연구 결과가 나왔다. 특히, 사람들이 특정 이슈에 대해 보도를 접한 직후 감정적으로 반응하는 주요 창구가 유튜브보다는 포털 사이트라는 점이 확인됐다.
![소리없는 흉기 악플 댓글문화 개선책은?(CG) [연합뉴스TV 제공]](/img_up/shop_pds/opentimes/gisa/2025/c0a8ca3d0000016439692c1e0000042f_p41740222334.jpeg)
22일 학술지 언론정보연구에 실린 '언어 사용과 의견 양극화'(나은영 서강대 지식융합미디어대학 교수 연구팀) 논문에 따르면, 연구진은 대통령 지지율(2022년 5월 1일부터 2023년 5월 1일까지), 여성가족부 폐지(2022년 1월 1일부터 2023년 1월 1일까지), 화물연대 총파업 등 노조 파업(2022년 6월 1일부터 2023년 6월 1일까지) 등 세 가지 주요 이슈를 분석 대상으로 삼았다. 연구진은 조선일보와 한겨레가 네이버에 게시한 뉴스 기사 댓글, 그리고 해당 이슈와 관련된 유튜브 영상 조회수 상위 10개 영상의 댓글을 비교·분석했다.
연구진은 댓글을 ‘무례 언어’와 ‘혐오 언어’로 구분했다. ‘무례 언어’는 개인이나 집단의 인격적 가치를 훼손하는 욕설·비방 등의 표현을 의미하며, ‘혐오 언어’는 특정 집단의 특성을 근거로 적대적·편견적인 표현을 사용해 증오와 차별을 조장하는 언어를 뜻한다.
분석 결과, 포털 뉴스 댓글에서 무례 언어가 2,844건(23.9%)으로 집계됐으며, 혐오 언어는 893건(7.5%), 무례와 혐오 언어를 동시에 포함한 댓글은 237건(2%)로 나타났다.
반면 유튜브 댓글에서는 무례 언어가 1,212건(12.3%), 혐오 언어가 105건(1.1%), 무례와 혐오 언어를 동시에 포함한 댓글이 44건(0.4%)으로, 포털 뉴스 댓글에 비해 부정적 언어 사용이 상대적으로 적었다.
연구진은 이에 대해 "대부분의 사람들이 뉴스를 접하는 주요 경로가 인터넷 포털이라는 점을 시사하는 결과"라며, 포털 뉴스 댓글이 감정적인 반응을 즉각 표출하는 공간으로 기능하고 있음을 설명했다.
정치적 성향에 따른 댓글 차이도 뚜렷했다.
대통령 지지율 관련 이슈에서는 유튜브에서는 보수 성향 대상 댓글에서 혐오 언어가 2.6%였던 반면, 포털 뉴스에서는 진보 성향 대상 댓글에서 혐오 언어가 4.4%로 더 높았다.
여성가족부 폐지 이슈의 경우 유튜브에서는 혐오 언어 사용이 거의 없었으나, 포털 뉴스 댓글에서는 진보 성향 대상 혐오 언어가 2.8%로 확인됐다.
노조 파업 이슈에서도 유튜브 댓글에서는 혐오 언어가 전혀 발견되지 않았지만, 포털 뉴스에서는 진보 성향 대상 혐오 언어가 2% 포함돼 있었다.
또한 포털 뉴스 댓글을 언론사별로 분석한 결과, 한겨레 뉴스 댓글에서는 무례 언어가 25.2%, 혐오 언어가 6.8%였으며, 조선일보 뉴스 댓글에서는 무례 언어가 22.5%, 혐오 언어가 8.3%로 나타났다.
연구진은 온라인 이용자의 정치 성향이 댓글을 다는 방식에도 영향을 미친다는 점을 확인했다. 20~60대 1,026명을 대상으로 한 설문 조사에서, 진보 성향 응답자들은 혐오 언어 사용을 피해야 한다는 응답이 많았고, 보수 성향 응답자들은 무례 언어 사용을 경계해야 한다고 답한 비율이 더 높았다.
또한, 자신의 성향과 다른 뉴스를 접했을 때 진보 성향 이용자들은 ‘비추천’이나 ‘싫어요’를 누르거나, 해당 언론사의 팔로우를 취소하거나 플랫폼을 탈퇴하는 경향이 강했다. 반면, 보수 성향 이용자들은 직접 반박 댓글을 작성하는 비율이 상대적으로 높았다.
이번 연구 결과와 관련해 네이버는 "네이버 뉴스 댓글의 악플 탐지 기술인 '클린봇'이 2023년 6월 말 혐오·비하·차별 표현 탐지 기능을 업그레이드했다"며 "이후 지속적으로 악성 댓글 노출 비율이 줄어드는 추세"라고 밝혔다.
연구진은 이번 연구에 대해 "온라인 댓글 공간이 단순한 의견 교환의 장을 넘어, 정치적 성향과 정서적 반응이 표출되는 공간으로 변화하고 있다"며 "정파성에 따른 의견 양극화와 감정적인 표현 방식의 차이를 이해하는 데 중요한 자료가 될 것"이라고 분석했다.
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