담론네트워크 분석을 통해 살펴본 언론보도에 대한 징벌적 손해배상 정책 논쟁

최은철; 윤석민

doi:10.20879/kjjcs.2022.66.2.001

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 최은철 (서울대학교) 윤석민 (서울대학교)

저널정보: 한국언론학회 한국언론학보 韓國言論學報 제66권 제2호

발행연도: 2022.4

수록면: 5 - 69 (65page)

DOI: 10.20879/kjjcs.2022.66.2.001

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

담론네트워크 분석을 통해 살펴본 언론보도에 대한 징벌적 손해배상 정책 논쟁

최은철 , 윤석민 한국언론학보 2022.04 학술저널

담론네트워크 분석을 통해 살펴본 언론보도에 대한 징벌적 손해배상 정책 논쟁

최은철 언론정보 2022.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

언론보도에 대한 징벌배상은 법리적 논쟁의 범위를 넘어서서 점차 주요 미디어 정책 의제로 자리 잡았다. 그 과정에서 국회의원, 행정기관, 언론사, 언론단체, 시민단체 등 주요 정책 행위자는 공적인 정책 논쟁의 장에서 찬반 의견을 다투고 정책 신념을 표출하였다. 정책 갈등이 격화된 이유는 언론 피해 구제, 표현의 자유 수호 등과 같이 행위자들이 지닌 핵심적인 정책 가치가 충돌하였기 때문이다. 이 연구는 2020년대 초 언론보도에 대한 징벌적 손해배상 제도를 둘러싸고 빚어진 미디어 정책 논쟁의 구조를 분석하였다. 정책 논쟁 지형의 구조와 시간에 따른 변화를 파악하고자 담론네트워크 분석(discourse network analysis)을 활용하였다. 우선 언론보도 징벌배상 정책 관련 발언을 수집하고 범주 체계를 구성한 뒤 내용분석을 수행하여 행위자와 신념을 연결한 2-모드 네트워크(two-mode network) 데이터를 형성하였다. 다음으로 정책 논쟁을 세 개 시기로 구분한 뒤, 시기별 담론네트워크에 네트워크 분석 기법을 적용하여 옹호연합, 중심 행위자와 신념, 네트워크 효과를 알아보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 담론네트워크의 양극화 현상이 두드러졌다. 옹호연합(advocacy coalition)의 규모와 구성은 변화하였지만, 찬성과 반대 연합 양측으로 나뉘어 갈등하는 양상은 매 시기 유지되었다. 의견이 어느 한쪽으로 수렴되기보다는 복수의 연합 간 충돌이 일어나는 비평형 상태가 이어진 것이다. 둘째, 정책 행위자들은 정책 신념을 달리 표출하며 합종연횡하였다. 여당 소속 국회의원이나 행정기관은 징벌배상 정책을 추진하였으며, 야당소속 국회의원, 미디어 업계 및 전문가들은 정책에 반대하는 경향을 보였다. 셋째, 국지적 의견수렴이 이루어졌다. 다른 의견을 지닌 정책 행위자들이 참여하는 토론회·세미나가 개최되는 등 정책 학습의 기회가 이어진 결과 반대 의견을 밝혀온 주요 언론단체는 징벌배상에 대한 조건부 수용 견해를 밝혔다. 징벌배상을 추진하는 여당 측도 조건을 받아들여 법안을 수정 발의하였다. 하지만 이후로 충분한 논의를 거치지 않은 채로 법안 강행처리를 시도하여 많은 반발과 비판에 부딪혔다. 이 논문은 정책 논쟁 지형에 관한 연구를 통해 충분한 공감대를 얻지 못한 언론개혁 시도로는 합의나 실천 사항을 끌어내기에 역부족임을 확인하였다. 언론 문제 해결을 위해서는 ‘가짜뉴스’ 등의 모호한 개념을 명확하게 하는 규범과 관행의 정교화 작업이 앞서야 한다는 함의를 도출할 수 있었다. 담론네트워크 분석은 언론보도에 대한 징벌배상 정책 논쟁 과정의 역동성을 파악하기에 적합했다. 미디어 정책 논쟁 과정을 살펴보기 위해 다른 정책 사안에도 이 방법을 적용하여 연구할 필요가 있다.

Introducing punitive damages for media reports has in recent years become a media policy agenda that extends beyond the scope of legal debate. Prominent policy actors such as members of the National Assembly, administrative agencies, media companies, and civic groups participated in the policy debate and expressed their policy beliefs. The core policy values, such as relief from media damage and freedom of expression, collided. This study aimed to analyze the structure of the media policy debate over punitive damages for media reports in the early 2020s. Discourse network analysis was applied to determine the structure of the policy debate and its evolution over time. This study collected remarks on punitive damages for media reports and conducted content analysis to form two-mode network data that connect policy actors and beliefs. Next, the policy debate was divided into three periods, and network analysis techniques were employed to the discourse networks from each period to examine advocacy coalition, central actors and beliefs. The results are as follows: First, the polarization of the discourse network was remarkable. Although the size and composition of the coalitions changed, the conflict between the coalitions continued. Rather than converging to either side, they maintained an out-of-equilibrium state. Second, policy actors expressed their policy beliefs in a variety of ways. Lawmakers belonging to the ruling party and administrative agencies promoted punishment compensation policies, while opposition lawmakers, media industries, and experts tended to oppose these policies. Third, convergence of opinion occurred in a local manner. Discussions and seminars were consistently held, in which policy actors with differing opinions participated. As a result, media organizations, which consistently express opposing beliefs throughout the first and second phases, expressed their conditional acceptance of punitive damages in the third phase. The ruling party accepted the conditions and proposed a revision of the bill. However, after then, the ruling party had attempted to forcefully push the bill without sufficient deliberation, facing much opposition and criticism. Through research on the topography of the policy debate, this paper confirmed that the attempt to reform the media without gaining sufficient consensus only resulted in backlash from stakeholders and could not draw out any meaningful agreements. This implies that in order to solve the media problem, journalistic norms and practices must be elaborated in order to articulate what it means to regulate ‘fake news’. The discourse network analysis was suitable for grasping the dynamics of the policy debate over awarding punitive damages for media reports. To examine media policy debates, it is necessary to apply the framework to other policy issues as well.

#punitive damages #media policy #advocacy coalition #social network analysis #two-mode network #징벌배상 #미디어 정책 #정책옹호연합체 #사회연결망 #2-모드 네트워크

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최은철

소속기관 서울대학교

주요연구분야 사회과학 > 신문방송학

논문수 1 이용수 565

윤석민

소속기관 서울대학교

주요연구분야 사회과학 > 신문방송학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 122 이용수 39,267

이 논문과 함께 이용한 논문

언론의 징벌적 손해배상제 반대론에 대한 비판적 접근

윤성옥 한국방송학보 2022 .05

재난사고에 대한 공영방송과 상업방송 간 의제 비교 : 〈KBS〉와〈채널A〉의 세월호 보도 키워드와 네트워크 분석을 통해

이완수 , 최명일 한국언론학보 2022 .12

미래세대를 위한 로봇세 도입에 대한 고찰

나형종 국제회계연구 2022 .10

미디어가 재현하는 가상의 친족으로서 공동체 가족과 청년 담론의 재생산 : 텔레비전 다큐멘터리 서사분석을 중심으로

김환희 한국언론학보 2022 .06

그렇다면 대한민국은 지난 23년간 ‘북한이탈주민’을 어떻게 보았는가? : ‘북한이탈주민’, ‘탈북민’, ‘새터민’ 관련 언론 보도 빅데이터 분석

박종민 , 주호준 , 정영주 외 1명 한국언론학보 2022 .02

최근 본 자료

전체보기

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

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)