트위터에서 공유된 뉴스, 해당 이슈와 관련된 토론 촉진하는 것으로 밝혀져
미디어가 사람들의 대화에 어떤 영향을 미치는지 연구하기 위해서 그동안 연구자들은 집, 공적 장소, 사무실 복도와 같은 곳에서 사람들이 나누는 대화를 관찰해야 했습니다. 무엇이 그들의 발걸음을 멈춰 세우고 대화로 이끄는지 이해하기 위해서 말이죠.
하지만 이달 초 <사이언스>에 발표된 논문은 비록 정통적이지는 않지만, 새로운 방법을 제시하고 있습니다. 저자들은 미디어를 직접 실험에 참여시켰습니다. 그들은 30개 넘는 뉴스 매체의 기사 발행 시간을 조정해, 어떻게 해당 기사가 온라인 토론에 영향을 주는지 추적했습니다.
연구자들은 소규모 매체에서 발행된 소수의 뉴스 기사라도 한 주 동안 인종이나 기후 등 관련 이슈에 대한 트위터 트래픽을 평상시 트래픽보다 63%나 증가시킨다는 점을 밝혀냈습니다. “이는 작은 언론사의 기자라도 국내 정치나 정책 관련 대화에 큰 영향력을 발휘할 수 있다는 것을 나타낸다.”라고 해당 연구의 주저자인 하버드대학교 게리 킹 교수는 말합니다.
미디어의 영향력을 연구하기 위해 연구자들은 뉴스 매체들에 11개의 정책 이슈와 관련된 뉴스 기사를 무작위로 배정받은 주 동안 발행하는 본 실험에 참여할 것을 설득했습니다. 그 후 연구자들은 해당 이슈에 대한 트위터 대화를 기사가 발행되기 전 주, 그리고 다음 주와 비교했죠.
킹 박사와 그의 동료인 플로리다 주립대학교 벤저민 슈니어 교수, 매사추세츠공과대학교 아리엘 화이트 교수는 5년 동안 해당 연구에 전념했습니다. 처음 3년 동안 그들은 관찰하고, 배우며, 기자들과 신뢰를 형성하는 데 주력했습니다. 뉴스 매체들을 연구에 참여시키기 위해 연구자들은 발행 시기에 대한 그들의 개입을 어느 정도 제한했습니다. 속보가 아닌 경우, 발행 시기는 대부분 편집장의 판단이나 뉴스 사이클에 의해 결정되었습니다. 언제나 뉴스 매체는 실험에서 물러나, 기사를 보류하거나 그들이 원할 때 발행할 수 있었습니다.
물론 이 연구에 대한 비난 역시 존재합니다. 펜실베이니아대학교 캐슬린 홀 재미슨 교수는 해당 연구가 결론을 과장한 부분이 있다며, “이 연구는 방법론적으로 기발하기는 하지만, 연구 결과가 실제로 중요한지는 현재 공개된 정보로는 알 수 없다.”라고 말합니다.
실제로 트위터는 하나의 소셜미디어 플랫폼에 불과하고, 소셜미디어가 우리의 대화가 이루어지는 유일한 공간은 아닙니다. 재미슨 교수는 또 트윗을 주고받는 것을 토론이라고 보기는 어렵다고 덧붙입니다. 대부분 사람은 단순히 트위터에서 링크를 공유하거나, 기껏해야 몇 줄의 견해를 덧붙일 뿐이기 때문이죠. 또한, 그녀는 기사나 트윗의 내용을 보지 않고서, 연구의 결과를 판단하는 것은 어렵다고 언급합니다. (실제로 저자들은 실험에 참여한 뉴스 매체의 이름은 공개했지만, 해당 매체의 명성을 보호하기 위해 어떤 기사들이 실험에 이용됐는지는 공개하지 않았습니다.)
그럼에도 본 연구는 실험에 참여했던 매체들에 그들의 영향력을 이해할 기회를 제공했습니다. “우리는 미디어의 영향력을 새로운 방법으로 측정할 기회를 얻은 데 매우 들떴다.”라고 미디어 컨소시엄 대표 조 엘렌 그린 카이저는 말했습니다. 미디어 컨소시엄은 독립 매체들의 연합체로, 대다수 매체가 이번 실험에 참여했습니다.
실험에 협력한 뉴스 매체 대부분은 트루스 아웃이나 인디즈 타임스와 같이 소규모의 독립적인 발행을 하는 경우가 많았지만, 네이션, 프로그레시브, 미즈 매거진, 예스 매거진과 같은 유명한 매체 역시 해당 연구에 참여했습니다. 그중 12개 이상은 본 실험에 앞서 시범적으로 시행된 초기 실험에도 참여했는데, 저자들은 무슨 매체가 연구의 어떤 실험에 참여했는지는 밝히지 않았습니다.
연구자들은 기사의 발행 절차의 처음과 마지막에만 관여했습니다. 실험에 앞서 연구자들은 음식, 이민, 출산에 관한 여성의 자기결정권, 일자리와 같은 뉴스 매체가 관심 있어 하는 11개의 일반적인 정책 분야를 선택했습니다. 그 뒤 연구자들은 소수의 뉴스 매체에 관련 기사를 선택하게 했습니다. 예를 들면, 기술 관련 이슈에 대해서 뉴스 매체는 우버 운전자들이 무인자동차에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 기사를 쓰겠다고 선택할 수 있었죠.
연구자들은 그다음 토론을 관찰할 2주의 기간을 선택해, 매체들에 그들의 기사를 무작위로 선택된 한 주 동안 발행할 것을 요청했습니다. 그 후 연구자들은 기사가 발행된 주와 그렇지 않은 주의 해당 이슈에 대한 트위터에서의 토론을 비교했습니다. 기사는 대부분 화요일에 발행되었고, 일반 기사, 인터뷰, 사설, 비디오, 팟캐스트 등 다양한 형식을 취할 수 있었습니다. 매체들은 실험에 쓰이는 기사를 다른 기사들과 똑같이 취급했다고 연구자들은 덧붙입니다. 그들이 인지하는 한 독자들은 연구자들의 개입을 알지 못했습니다. 매체별 차이는 있지만 때로 편집장과 기자들은 해당 실험의 존재에 대해 알고 있었는데, “우리는 전체 편집팀이 해당 실험에 참여하게 해야 했고, 때로 기자들도 이에 대해 알았다.”고 카이저는 말합니다.
해당 연구의 저자들은 1년 동안 35개의 실험을 수행했고, 그중 절반은 2014년 10월에 시작되었습니다.
연구자들은 실제로 봇(bot)이 트윗을 양산했다는 점을 인정했습니다. 하지만 그들은 봇이 만들어낸 트위터 트래픽이 모든 주에 일정했기 때문에 실험 결과 자체에는 영향을 주지 않는다고 말했습니다. 연구자들은 또 이민 이슈에 대한 대통령 연설과 같이 실험 결과에 영향을 줄 수 있는 사건이 발생하는 주는 피했습니다. (뉴욕타임스)