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(서울대학교) (서울대학교)
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한국언론학회 한국언론학보 韓國言論學報 제70권 제5호
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    초록·키워드

    이 연구는 과학기술 관련 정부 보도자료에 담긴 뉴스 가치와 주제가 신문 기사의 기사화와 논조에 미치는 영향을 알아보기 위해, 정부 및 정부출연연구소가 작성한 과학기술 관련 보도자료를 수집하여 그 보도자료와 관련한 기사들이 얼마나 그리고 어떻게 보도됐는지 정부 보도자료와 관련 기사 간 전산 기반 내용분석을 수행하여 검토했다. 이런 언론의 기사화 경향이 정권에 따라 달라질 것을 예상해서, 박근혜, 문재인, 윤석열 집권 초기 2년간 정부 및 정부출연연구소가 공표한 총 11,398건의 보도자료를 기초 자료로 삼았다. 이 보도자료를 기초로 작성된 신문 기사를 찾기 위해 독투벡(Doc2Vec) 모형을 적용한 학습을 활용해서 문서 간 유사성을 측정하는 코사인 유사도 지수와 더불어 텍스트 자료의 문자열을 비교해서 보도자료가 기사에 포함될 확률을 구하는 내포지수(containment index)를 함께 적용해 총 8,991건의 기사를 선별했다. 보도자료의 내용분석에서 뉴스 가치는 버트(BERT) 계열 언어 모형으로 학습한 분류기를 구성해서 코딩했고, 주제는 대형 언어 모형을 사용한 임베딩 모형을 기반으로 자료를 전처리한 뒤 군집분석을 적용해 분류했다. 신문 기사의 논조 분석도 대형 언어 모형으로 논조 분류기를 구축한 뒤 제로샷 프롬프팅으로 논조값을 구하는 방법을 사용했다.
    연구 결과, 첫째, 과학기술 분야 정부 보도자료에 내포된 뉴스 가치의 개수는 보도자료의 기사화 정도에 유의미한 영향을 미치지 않았지만, 뉴스 가치 요인 중 유용성과 부정성이 포함되면 기사화 가능성이 유의하게 높아지고, 정치적 관련성이 포함되면 낮아지는 경향을 발견했다. 보도자료의 주제도 기사화에 긍정적 영향을 미치는 가운데 특히 뉴스 가치 중 부정성 요인은 주제의 효과를 통제한 후에도 기사화 가능성을 높이는 것으로 나타났다. 마지막으로, 신문 기사의 논조를 검토한 결과, 75.2%의 기사가 중립적으로 보도했고, 긍정적 논조는 전체의 24.2%를 차지한 가운데, 우주 탐사, 소재·에너지, 정보통신 분야의 연구 성과에 관한 보도자료를 활용한 기사는 연구 협력 및 연구개발 정책 관련 주제의 보도자료를 활용한 기사에 비해 사건을 더 긍정적인 논조로 보도했다는 것을 확인했다. 이 연구는 과학기술 분야 정부 보도자료의 기사화에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석했다는 의의를 지닌다. 과학기술 관련 보도에서 언론은 정부 보도자료에 상당 부분 의존하는 경향을 보였으며, 보도자료의 주제적 성격과 내포된 뉴스 가치, 그리고 기자 전문성이 언론의 보도자료 활용 방식에 복합적인 영향을 미치는 것을 확인했다.

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