찰스턴빌 집회 트위터 반응 분석 미디어 팔로우십 기반 좌우 편향 측정

초록

본 연구는 2017년 ‘Unite the Right’ 집회 이후 #Charlottesville 해시태그를 중심으로 30만 계정의 트위터 리트윗 네트워크를 구축하고, 13개 언론 계정의 팔로우 정보를 이용해 주성분 분석(PCA)으로 좌·우 미디어 점수를 부여한다. 리트윗 관계와 미디어 점수를 결합해 네트워크의 동질성, 커뮤니티 구조, 중심성 및 트윗 내용 차이를 분석한 결과, 네트워크는 높은 양극화(동질성 계수 0.8)를 보이며 좌·우 커뮤니티가 명확히 구분되고, 트럼프 관련 논의는 양측에 널리 퍼졌지만 언어적 차이가 뚜렷함을 확인하였다.

상세 분석

이 논문은 2017년 8월 Charlottesville 사건 직후 #Charlottesville 해시태그를 포함한 트윗을 6일간 수집해 486 894개의 트윗과 270 975개의 고유 계정을 확보하였다. 연구자는 13개의 대표적인 언론 계정(보수·진보 양쪽) 팔로우 목록을 2016년 12월에 추출해, 각 계정이 어느 언론을 팔로우했는지를 0‑1 매트릭스(M)로 구성하였다. 이 매트릭스에 주성분 분석(PCA)을 적용했을 때, 첫 번째 주성분(PC1)의 부호가 보수 언론에 양(+)이고 진보 언론에 음(–)으로 나타나, PC1 점수를 ‘미디어 편향 점수’로 정의했다. 점수가 양수인 계정은 ‘Right’, 음수인 계정은 ‘Left’로 분류하였다.

이후, #Charlottesville 트윗 사이의 리트윗 관계를 기반으로 방향성 없는 리트윗 네트워크를 구축했고, 약 300 000개의 노드와 수백만 개의 엣지를 포함한다. 네트워크 전체에 대해 미디어 편향 점수의 부호를 기준으로 계산한 동질성(assortativity) 계수는 0.8에 달해, 같은 편향을 가진 계정끼리 리트윗을 교환하는 경향이 매우 강함을 보여준다.

커뮤니티 탐지는 Louvain 방법과 Infomap 두 가지 알고리즘을 적용했으며, 두 방법 모두 좌·우 편향이 거의 균일한 커뮤니티를 도출했다. 즉, 각 커뮤니티 내부는 한쪽 편향에 거의 독점적이며, 커뮤니티 간 연결은 드물다. 중심성 분석에서는 degree, PageRank, betweenness, HITS 등을 계산했는데, 특히 HITS를 이용한 허브-권위자 구조에서 좌측 커뮤니티에 더 많은 허브가 존재함을 발견했다. 이는 진보 진영이 다양한 분야(활동가, 예술, 비즈니스 등)에서 영향력 있는 계정을 다수 보유하고 있음을 시사한다.

내용 분석에서는 ‘Trump’라는 키워드가 양측 모두에서 빈번히 등장했지만, 좌측 트윗은 비판적 어조, 우측 트윗은 지지적 어조를 띠는 등 언어적 차이가 뚜렷했다. 우측 커뮤니티는 백인 우월주의 상징, 알트‑라이트 인물, 그리고 FoxNews와 같은 보수 매체 계정을 중심으로 결속되어 있었으며, 트럼프 지지가 이들 커뮤니티를 연결하는 핵심 주제임을 확인했다.

전반적으로 이 연구는 미디어 팔로우십을 이용한 간단한 PCA 기반 편향 점수가 트위터 네트워크의 정치적 양극화를 정량화하는 데 효과적임을 입증한다. 또한, 리트윗 구조와 커뮤니티 분석을 결합함으로써 온라인 정치 담론이 어떻게 조직화되고, 특정 이슈가 양측에서 어떻게 다르게 프레이밍되는지를 명확히 드러낸다. 다만, 해시태그 샘플링 편향과 봇 활동 등에 대한 제한적 논의가 남아 있어 향후 연구에서 보완이 필요하다.