학술과 SNS가 말하는 팬데믹 커뮤니케이션 차이

초록

본 연구는 COVID‑19 관련 학술 논문과 해당 논문을 언급한 트위터 데이터를 수집·분석해 학술 공동체와 일반 대중의 커뮤니케이션 선호도를 비교한다. 토픽 모델링과 감성 분석을 통해 두 집단이 선호하는 연구 주제, 정보 요구, 태도 차이를 도출하고, 지식 격차와 정보 불평등을 해소하기 위한 시사점을 제시한다.

상세 요약

본 논문은 COVID‑19 팬데믹이라는 전 세계적 위기 상황에서 학술계와 일반 대중이 정보를 어떻게 생산·소비하는지를 정량적으로 비교한다는 점에서 의미가 크다. 데이터 수집 단계에서는 Web of Science·PubMed 등에서 2020‑2022년 사이에 발표된 팬데믹 관련 논문 50,338편을 전면 수집하고, 각 논문의 DOI 혹은 URL을 키워드로 삼아 트위터 API를 통해 해당 논문을 언급한 927,266개의 트윗을 추출하였다. 메타데이터(연도, 저자, 소속, 저널, 키워드)와 트윗 메타(작성자 팔로워 수, 리트윗·좋아요 수, 작성 시간)까지 확보함으로써 양측의 구조적 차이를 정밀히 파악할 수 있었다.

텍스트 전처리 후 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 토픽 모델링을 적용했으며, 학술 논문에서는 ‘바이러스 변이’, ‘백신 효능’, ‘역학 모델링’, ‘공중보건 정책’ 등 과학적·정책적 핵심 주제가 도출되었다. 반면 트위터에서는 ‘일상 생활 영향’, ‘경제·고용 위기’, ‘심리적 스트레스’, ‘음모론·비과학적 주장’ 등 대중이 직접 체감하는 이슈가 두드러졌다. 감성 분석에서는 VADER와 KoNLPy 기반 감성 사전을 혼합 사용해 트윗의 긍정·부정 비율을 산출했으며, 학술 논문 요약문은 전반적으로 중립적·긍정적 어조가 강한 반면, 트위터는 부정적 감정이 38%에 달해 감정적 반응이 크게 차이 나는 것을 확인했다.

차별적 분석(differential analysis)에서는 두 커뮤니티 간 토픽 일치율을 Jaccard 지수로 측정했으며, 전체 토픽 중 27%만이 양측에서 동시에 높은 가중치를 보였다. 특히 ‘백신 효능’ 토픽은 학술계에서는 높은 중요도로 다루어졌지만, 트위터에서는 ‘백신 부작용’·‘접종 거부’와 같은 부정적 서브토픽으로 재구성되는 경향이 있었다. 또한, 트위터 사용자들의 팔로워 수와 감성 점수 간 상관관계를 분석한 결과, 영향력 큰 계정일수록 긍정적·과학적 정보를 전파하는 비중이 높았으며, 일반 사용자들은 감정적·극단적 표현을 더 많이 사용한다는 점이 드러났다.

이러한 정량적 결과는 학술 커뮤니케이션이 주로 사실 기반·전문성에 초점을 맞추는 반면, 소셜 미디어는 개인 경험·감정·사회적 맥락을 강조한다는 기존 이론을 실증적으로 뒷받침한다. 더불어, 정보 격차를 줄이기 위해 학술 기관이 SNS 친화적인 요약·시각화 전략을 도입하고, 대중은 과학적 리터러시 교육을 통해 비과학적 정보에 대한 비판적 사고를 강화할 필요성을 시사한다.