유튜브 상의 허위정보 소비 실태 및 확산 메커니즘 생태계 연구 : 빅데이터 분석 및 모델링을 중심으로 (Big Data Analysis and Modeling of Disinformation Consumption and Diffusion on YouTube)

서지정보

· 발행기관 : 경북대학교 사회과학연구원
· 수록지 정보 : 사회과학담론과 정책 / 12권 / 2호 / 105 ~ 138페이지
· 저자명 : 정정주, 김민정, 박한우

초록

미디어 이용자는 자신의 생각이나 감정을 댓글로 표현하고, 동조하는 견해를 드러내며 타인과 연결되고 있다. 최근 들어 가짜뉴스나 허위정보가 주목받고 있는 이유는 이러한 매체환경의 변화가 허위 조작 정보의 노출, 확산과 밀접한 관계가 있기 때문이다. 본 연구는 최근 온라인 동영상 플랫폼이 허위정보 소비 채널로 부각되고 있음에도 불구하고 그 내용, 형식, 확산, 노출에 대한 연구가 부족하다는 판단아래 실제 유튜브 상의 허위정보 노출 실태 및 유통 메커니즘을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 생성, 획득되는 대량의 데이터와 정보를 대상으로 빅데이터 분석방법을 적용하여 주요 이슈화된 허위정보 콘텐츠의 소비 실태를 점검하고 구조, 감정, 관계, 토픽 분석을 통해 관련 생태계 네트워크가 어떻게 구성되는지를 탐구하였다. 구체적으로 허위정보 및 동영상 토픽 분석, 워드 클라우드 분석, 네트워크 지표 비교, 추천채널 네트워크 분석, 감성 분석 등을 실시하였다. 이를 통해 본 연구는 온라인상 허위정보에 대해 실현가능하면서도 효과적인 대응방안을 고민하고자 하였다. 향후 가짜뉴스나 허위정보 콘텐츠의 제작과 소비, 확산 메커니즘이 보다 복잡하고 세분화되는 상황에서 정책적으로 댓글 교육 및 추천채널 리터러시 교육 및 연구를 진행할 필요성이 제기된다.

영어초록

Social media applications have become acceptable information and communication channels. YouTube differs from other conventional content services due to its open user participation and content creation methods. Although online video platforms are core sources of misinformation and fake news channels, disinformation research on YouTube remains little explored. Using Big Data analysis and modeling methods, this exploratory research collected and analyzed data from disinformation contents found on YouTube to provide a structural understanding of disinformation consumption and diffusion mechanism networks. The current research conducted topic modeling using LDA(Latent Dirichlet Allocation) and sentiment analysis. It contributes to the analysis of misinformation and fake news on online video channels or platforms. In addition, this study can be used as a reference and comparison by other social media, policy makers, educators, and scholars interested in the issue. Legal regulation should be discussed as a way to respond to controversial fake news around the world.

참고자료

· 없음