한국 언론의 페미니즘 보도 변화와 의미 : 2014-2023년 주요 일간지 보도 내용에 대한 STM 분석을 중심으로

Q: 이 논문에서 정의한 구조적 토픽 모델(STM)이란 무엇인가?

토픽 모델링의 확장된 형태로, 문서 집합에서 단어들의 패턴을 분석하여 숨겨진 주제를 찾아내는 통계적 방법이다. 특히 작성 시기나 저자 정보와 같은 문서의 메타데이터를 함께 분석함으로써 특정 요인이 토픽 분포에 미치는 영향을 구체적으로 분석할 수 있는 기법이다.

Q: 한국 언론의 페미니즘 보도 양상은 정치적 성향과 시기에 따라 어떻게 변화하는가?

연구 결과, 보수지는 성범죄와 이대남 정치에, 진보지는 정치철학과 불평등에 집중하는 경향을 보였다. 특히 2019년 이후 이대남 담론이 부각되면서 페미니즘 의제가 정치적 쟁점으로 수렴되었으며, 이로 인해 사회적 논의의 폭이 오히려 협소해지는 결과가 나타났다.

정사강; 김은영; 함승경

doi:10.46407/kjci.2025.10.133.71

학술저널

저자정보: 정사강 (건국대학교) 김은영 (성균관대학교) 함승경 (이화여자대학교)

저널정보: 한국언론정보학회 한국언론정보학보 한국언론정보학보 통권 제133호

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

이 연구는 2014년부터 2023년까지 한국의 주요 일간지에서 보도된 페미니즘 주제 관련 언론 보도를 분석하였다. STM(structural topic model) 분석을 통해 14개의 토픽들을 분석했고 언론사의 정치적 성향에 따라 페미니즘 관련 토픽에 차이가 나타나는지를 살펴봤다. 또한 연구 기간의 중간 지점이자 ‘이대남’이 등장했던 2019년을 기점으로 하여 전후 토픽들의 변화 추이도 분석하였다. 분석결과 10년 동안 주요 일간지에서 가장 비중이 높게 다뤄졌던 상위 다섯개 토픽들은 ‘이대남 정치와 페미니즘’, ‘페미니즘’, ‘여성들의 이야기’, ‘여성혐오와 백래시’, ‘성범죄 논란’으로 나타났다. 이 토픽들은 전체에서 차지하는 비중이 52%에 이르렀는데 이러한 양상은 지난 10년간 페미니즘 주제가 정치와의 연관성 속에서, 갈등적인 주제로 부각되었으며 반페미니즘의 맥락에서 소환된 경우들이 다수 존재함을 드러낸다. 보수지와 진보지에 따라서도 다루는 토픽들에 차이를 드러내 보수지는 ‘성범죄 논란’, ‘이대남 정치와 페미니즘’, ‘여성혐오와 백래시’ 등의 의제를 빈번하게 다루었고 진보지는 비록 전체적인 의제화에 이르지는 못했으나 상대적으로 ‘페미니즘’, ‘정치철학과 페미니즘’, ‘불평등과 페미니즘’, ‘재생산권과 페미니즘’, ‘성소수자와 페미니즘’ 등을 더 빈번하게 다루었던 것으로 나타났다. 특히 2019년을 기점으로하여 그 이전에는 ‘페미니즘’, ‘스쿨미투와 교내백래시’, ‘페미니즘 예술과 문화정치’, ‘정치철학과 페미니즘’ 등의 의제가 더 빈번하게 논의되었던 것에 비해 2019년 이후에는 ‘성범죄 논란’, ‘불평등과 페미니즘’, ‘이대남 정치와 페미니즘’ 토픽이 유의미하게 부각된 것을 볼 수 있었다. ‘불평등과 페미니즘’ 토픽이 당시 전 세계적으로 확산되었던 팬데믹 상황과 연관된 주제임을 고려했을 때 사실상 2019년 이후 국내 언론에서 페미니즘은 정치적 논쟁으로 담론화했음을 알 수 있다. 이러한 양상은 페미니즘 리부트 이후 다양해질 수 있었던 논의의 지형이 2019년을 기점으로 반페미니즘과 정치와 관련된 이슈로 귀결 되며 매우 협소해졌음을 드러낸다.

This study analyzes media coverage related to feminism in major South Korean daily newspapers from 2014 to 2023. Using Structural Topic Modeling (STM), the study identifies and examines 14 distinct topics, investigating whether the coverage of feminist issues differs depending on the political orientation of the newspapers. It also explores changes in topic prevalence before and after 2019 － the midpoint of the research period and the year when the term “Idaenam” (men in their twenties) emerged in public discourse. The analysis reveals that the five most prominent topics over the past decade were “Idaenam Politics and Feminism,” “Feminism,” “Women’s Narratives,” “Misogyny and Backlash,” and “Sex Crime Controversies,” which together accounted for 52% of the overall coverage. This trend suggests that feminist issues have frequently been framed in relation to politics and conflict, often emerging within anti-feminist contexts. A comparison of conservative and progressive newspapers indicates notable differences in topic selection. Conservative outlets more frequently covered “Sex Crime Controversies,” “Idaenam Politics and Feminism,” and “Misogyny and Backlash,” while progressive outlets, though they did not dominate the overall agenda, more frequently addressed topics such as “Feminism,” “Political Philosophy and Feminism,” “Inequality and Feminism,” “Reproductive Rights and Feminism,” and “Sexual Minorities and Feminism.” Notably, before 2019, topics such as “Feminism,” “School MeToo and Campus Backlash,” “Feminist Art and Cultural Politics,” and “Political Philosophy and Feminism” were more commonly discussed. In contrast, after 2019, there was a marked rise in coverage of “Sex Crime Controversies,” “Inequality and Feminism,” and “Idaenam Politics and Feminism.” Considering that the topic of “Inequality and Feminism” is closely linked to the global context of the COVID-19 pandemic, it can be inferred that, after 2019, feminism in South Korean media discourse became increasingly framed as a political controversy. This shift reveals that the discursive landscape － potentially broadened by the feminist reboot － narrowed significantly after 2019, converging around issues of anti-feminism and politics.

#페미니즘 #반페미니즘 #언론보도 #토픽모델링 #STM #feminism #anti-feminism #news coverage #topic modeling #structural topic modeling(STM)

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094357172

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료