네이버 뉴스 댓글 2억 6천만 건 분석, 소수의 고빈도 이용자가 댓글과 적대적 표현을 과도하게 주도한다는 연구 공개

연구진은 2008년부터 2020년까지 네이버 뉴스에 게시된 기사 약 80만 건과 댓글 2억 6천만 건, 이용자 약 620만 명의 활동 기록을 분석. 댓글 작성량의 불평등을 지니계수와 팔마지수로 측정하고, 한국어 언어모델 KC-Electra를 이용해 댓글을 정상적 표현, 욕설·모욕 등 비문명적 표현, 특정 집단을 겨냥한 혐오 표현으로 분류.

분석 결과 댓글 작성 활동 상위 10%의 이용자가 전체 댓글의 50.11%를 작성한 반면, 하위 50% 이용자가 작성한 댓글은 전체의 14.99%에 그침. 이러한 불평등은 일반 이용자들이 모두 댓글을 적게 쓰기 때문이라기보다, 최상위 소수 이용자가 다른 사람보다 압도적으로 많은 댓글을 작성하기 때문에 발생한 것으로 분석.

댓글 참여의 편중은 정치와 사회 분야, 조회 수가 높은 인기 기사에서 특히 강하게 나타났으며 대통령 선거와 박근혜 대통령 탄핵 등 주요 정치적 사건을 앞두고 더욱 커지는 경향 확인. 정치적 관심이 높아질 때 다양한 이용자가 고르게 토론에 참여하기보다 이미 활동량이 많은 이용자의 댓글 작성이 더욱 증가한 결과로 해석.

댓글 작성량이 많은 이용자일수록 공격적 표현을 사용할 가능성도 높게 나타남. 활동량 하위 40% 이용자의 댓글 가운데 정상적 표현은 61.0%, 비문명적 표현은 33.2%, 혐오 표현은 5.8%였으나, 활동량 최상위 1% 이용자의 댓글에서는 정상적 표현이 40.0%로 감소하고 비문명적 표현은 44.8%, 혐오 표현은 15.2%로 증가. 최상위 1% 이용자의 혐오 댓글 비율은 하위 40% 이용자의 약 2.6배에 해당.

연구는 뉴스 댓글창에 드러나는 여론이 전체 독자의 평균적인 태도를 그대로 반영하기보다, 자주 댓글을 작성하고 상대적으로 적대적인 표현을 많이 사용하는 소수 이용자의 목소리를 과도하게 반영할 수 있다고 지적. 댓글 수가 많다는 사실이 곧 다양한 사람이 참여하고 있다는 의미는 아니며, 댓글창에서 반복적으로 관찰되는 분노와 혐오가 실제 사회 전체의 태도보다 확대되어 보일 가능성 제기.

다만 분석 대상이 네이버 뉴스 전체 기사가 아니라 분야별 ‘많이 본 뉴스’에 포함된 인기 기사이고, 관찰 연구이므로 댓글을 많이 작성하는 행위가 적대성을 높이는지, 원래 적대적인 이용자가 댓글을 많이 작성하는지는 확인하지 못함. 이용자의 성별·연령·정치 성향이나 조직적 동원 여부도 분석하지 않았으며, 논문은 동료평가가 완료되지 않은 심사 중 프리프린트라는 한계.