Korea Digital Contents Society
[ Article ]
Journal of Digital Contents Society - Vol. 24, No. 2, pp.385-397
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online)
Print publication date 28 Feb 2023
Received 24 Nov 2022 Revised 29 Dec 2023 Accepted 04 Jan 2023
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2023.24.2.385

뉴스 콘텐츠 빅데이터 분석을 통한 정파 언론의 프레이밍 연구: 정부의 원전 정책 보도를 중심으로

박진우1 ; 박만수2, *
1한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 조교수
2한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 박사수료
The A study on the framing of partisan media through news contents big data analysis: Focusing on nuclear policy news reports
Jinwoo Park1 ; Man Su Park2, *
1Assistant Professor, Dept of Media and Communication, Hanyang University, Seoul, Korea
2Doctoral Candidate, Dept of Media and Communication, Hanyang University, Seoul, Korea

Correspondence to: *Man Su Park E-mail: mandu8491@naver.com

Copyright ⓒ 2023 The Digital Contents Society
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초록

본 연구는 정파 언론의 프레이밍 양상을 실증적으로 검증하기 위해 문재인 정부와 윤석열 정부의 원자력 정책 관련 보도를 중심으로 언어네트워크 중심성 분석, CONCOR 분석, 감성 분석을 수행했다. 분석 결과, 각 시기별로 보수 언론과 진보 언론 모두 표현에 있어서는 중립적이었지만, 키워드 간 연결을 활용해 편향된 담론을 형성하는 것으로 나타났다. 구체적으로 진보 언론은 탈원전 정책의 지지와 환경 담론의 확대를 모색했고, 보수 언론은 원자력 발전의 경제성과 산업적 측면, 정치적 갈등에 보다 집중하는 양상을 보였다. 상기 연구 결과를 통해 원자력 정책 관련 정파 언론의 프레임 전략이 사회 여론에 미치는 영향에 대해 정리하고 앞으로 원자력 관련 보도가 나아가야 할 방향에 대해 논의했다.

Abstract

To empirically verify the framing aspects of the partisan media, this study conducted semantic network centrality analysis, CONCOR analysis, and sentiment analysis, focusing on reports related to the nuclear power policy of the Moon Jae-in and Yoon Seok-yeol governments. As a result of the study, it was found that both the conservative and progressive media were neutral in terms of expression in each period but formed biased discourse by utilizing connections between keywords. Specifically, the progressive press sought support for nuclear power plant policy and expansion of environmental discourse. At the same time, the conservative media focused more on the economic and industrial aspects of nuclear power and political conflicts. The above research results summarized the impact of the frame strategy of partisan media related to nuclear power policy on public opinion, and the direction in which nuclear power-related news should go in the future was discussed.

Keywords:

News contents, Nuclear power policy, Big data analysis, Semantic Network Analysis, Sentimental Analysis

키워드:

뉴스 콘텐츠, 원자력 발전 정책, 빅데이터 분석, 언어네트워크 분석, 감성 분석

Ⅰ. 서 론

우리 사회에서 원자력에 관한 국민들의 인식은 긍정적인 태도와 부정적인 태도가 동시에 나타나는 경향을 보인다. 이는 원자력이 지닌 강력한 에너지원으로 활용성이 높아 긍정적인 부분도 있지만 반대로 방사능 노출 등 안전성에 대한 우려도 높아서 부정적인 인식도 함께 나타나는 것이다. 이런 측면에서 원자력 정책에 대한 태도는 논쟁적이면서 경합적인 특성을 가진다. 원자력이 가진 효율성과 중요성은 공감하지만 원전 사고, 한수원 부품 비리사건, 원전 도면 유출사건, 노후 원전 재가동을 둘러싼 각종 사고와 이슈가 발생할 때마다 국민의 불안감은 증폭된다. 또한 언론 및 시민단체들에게 정부 정책에 대한 비판의 계기를 제공 및 폐쇄 백지화 등으로 갈등이 계속 일어나고 있다[1]. 이에 정권에 따라서 원자력 정책이 지속적으로 바뀌기도 한다. 예를 들어 문재인 정부는 탈원전 정책을 통해 환경성, 안정성 중심으로 정책의 방향성을 잡았다면, 윤석열 인수위는 원전 확대 정책을 발표하여 에너지 수급안정, 경제성 위주로 방향을 잡았다. 이렇게 원자력 정책이 바뀔 때마다 언론은 관련 보도를 한다. 특히 원자력과 같은 과학 기술은 일반인들이 접하기 힘든 지식에 해당된다. 이러한 지식은 주로 언론 보도를 통해 접하게 된다. 즉 사람들은 원자력 이슈에 관해서 언론 보도 내용을 통해 지식이 습득이 되고 그에 따른 인식이 형성되는 것이다. 이는 프레이밍 이론으로 설명할 수 있는데, 언론 보도의 방식과 방향성에 따라서 수용자들의 인식과 태도에 영향을 미치는 것이다. 어떤 사건을 보도할 경우 특정 이슈 또는 특정 관점을 강조하고, 그것을 접한 수용자들은 인식과 태도가 형성되는 것은 이미 선행연구에서 검증된 바 있다[2], [3]. 즉 수용자들은 원자력 이슈를 이해하기 위해 언론의 특정 프레임을 보고, 언론이 제시한 프레임을 받아들이고 이해하게 되는 것이다. 일반 사람들은 원자력과 같은 전문 지식이 필요한 과학 기술에 대해서는 지식이 부족할 뿐만 아니라 경험도 할 수 없기 때문에 어떠한 스키마를 가지고 있지 않을 가능성이 크다. 따라서 언론사가 전달하고자 하는 프레임에 따라 대부분의 수용자는 그대로 받아들이고 인식이 형성되는 것이다.

특히 문재인 정부에서 윤석열 정부로 교체되면서 기존의 탈원전 정책에서 원전 확대 정책으로 방향성이 바뀌게 되었고 원자력과 관련된 이슈가 커지게 되었다. 이에 따라서 정치 성향이 서로 다른 언론이 원자력 정책에 관해 보도하는 프레임을 비교하는 것은 의미가 있을 것이다. 이미 특정한 사회 이슈를 보도한 정치 성향이 다른 언론의 프레임을 분석하고 비교한 선행연구들도 많다[4], [5], [6]. 이에 원자력 정책 보도의 프레임을 분석하기 위해서는 각 언론사가 지향하고 있는 메시지를 파악하기 위해서는 어떤 핵심 단어를 쓰고, 핵심 단어들이 어떻게 함께 쓰이는가를 파악하는 것이 중요하다.

따라서 본 연구는 언론 보도를 통한 정부의 원자력 정책 이슈별 소통에 대해 살펴보기 위해 언론 보도의 언어네트워크 분석과 CONCOR 분석, 언론의 정치성향과 정부별 기사의 감성 관련 변인이 유의미하게 차이가 있는지 살펴보기 위해 정권 별 감성 분석(긍정, 중립, 부정)을 진행 하였다. 본 연구는 다음과 같이 구성이 되어 있다. 2장에서 원전 정책을 둘러싼 사회적 갈등과 정책적 변화를 살펴보았고 원자력 갈등과 관련된 언론 보도 프레임, 언어네트워크 분석에 관한 개념을 서술 하였다. 3장에서는 연구 방법으로 분석 매체, 언어네트워크, 의미연결망 분석, 감성 분석 방법과 분석 기간 등을 기술 했다. 4장에서는 언론사별로 문재인 정부와 윤석열 인수위 탈원전 정책 보도 언어네트워크 분석 결과, CONCOR 분석 결과, 감성 분석 결과를 제시하였다. 마지막 5장에서는 결론 및 함의를 서술했다.


Ⅱ. 연구 배경

2-1 원전 정책을 둘러싼 사회적 갈등과 정책적 변화

원자력과 관련해서 사회적으로 긍정적인 면과 부정적인 면으로 나눠진다. 먼저 긍정적인 면으로 에너지공급 안정성, 품질, 연료 확보 용이하며 친환경 에너지로써 안정적이고 저렴한 가격, 대량 생산, 국가 산업 성장에 도움을 주는 역할을 한다. 원자력 발전소를 가동시켜 원자핵의 상태를 변화시키는 과정에서 핵분열과 핵융합 반응이 나타나면서 폭발적인 에너지가 방출된다. 이때 발생한 에너지를 우리 사회에서 활용하는 것이다. 하지만 원자력의 위험성이 사회적으로 가장 큰 부정적 효과를 나타내기도 한다. 예를 들어 원전 사고를 꼽을 수 있다. 1986년 체르노빌 원전 사고, 2011년 후쿠시마 원전 사고가 대표적이다. 이런 사고는 사회재난으로써 방사선 물질 누출로 인한 피해가 크다. 또한 국내에서는 원전 인근 지역(포항, 경주, 월성)의 지진 및 산불 발생으로 인한 방사선 물질 노출 위험성 증가 등 지역 주민의 불안감이 증폭되기도 한다. 이러한 여러 가지 이유로 인해 반대 여론과 긍정 여론이 서로 계속해서 대립하고 있는 상황으로 정부에서도 원전에 대한 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 고려하여 관련 정책을 내기도 한다[1].

원전 정책을 둘러싼 사회적 갈등을 계속해서 깊어만 가고 있다. 국내 이슈로는 문재인 정부 때 신재생에너지 패러다임에 맞춰 문재인 정부는 탈원전, 탈석탄 로드맵을 통한 에너지 정책을 추진했다. '제 2차 에너지 기본계획(2014)', '고리 원전 1호기 폐쇄 결정(2015)'등의 정책 수용적 측면에서 원자력 에너지에 대한 찬반 세력 간 물리적 충돌을 야기해 왔다. 사회적인 갈등이 심화되자 사회적 합의를 이끌어 내기 위해 '신고리 원전 공론화 위원회(2017)'를 추진하여 결국 '월성 1호기 조기 폐쇄와 신규 원전 4기 백지화(2018)' 등의 정책 결정을 하였다. 이 시기에는 탈원전 정책이 전 세계적 추세이자 미래지향적 정책이었으며, 신재생에너지는 전기요금 충당 가능성을 높인 에너지로 평가 받았다. 또한 정부는 공론화위원회의 시민배심원단을 통한 정책 결정의 합리성과 민주성을 높였지만 갈등은 계속해서 일어났다. 탈원전 정책을 결정함에 있어 전문가가 배제되었고, 전기요금 인상 가능성과 같은 에너지 위기를 고려하지 않았다는 것이 그 이유였다[7], [8].

정리하자면 원자력 정책에 대한 국민적 태도는 논쟁적이면서 경합적이다. 원자력이 가진 효율성과 중요성은 공감하지만 원전 사고, 한수원 부품 비리사건, 원전 도면 유출사건, 노후 원전 재가동을 둘러싼 각종 사고와 이슈 발생할 때마다 국민의 불안감은 증폭된다. 또한 언론 및 시민단체들에게 정부 정책에 대한 비판의 계기를 제공 및 폐쇄 백지화 등으로 갈등이 계속 일어나고 있다[8].

정부의 원자력 정책의 변화를 살펴보면 다음과 같다. 먼저 문재인 정부의 탈원전 정책을 살펴보면 이전 정권에서는 에너지 정책이 수급안정 및 경제성 위주였다면 문재인 정권에서는 환경성, 안정성 중심으로 정책의 방향성을 전환하였다. 또한 전력수급 불안정, 전기요금 인상, 산지 훼손과 같은 사회적 문제를 주장하며 탈원전 정책을 펼쳤다. 이런 맥락에서 윤석열 정부와 원자력 관련 기관 인사권, 정치적 외압에 대한 감사, 원전 재가동 및 폐쇄 백지화 등으로 인한 갈등이 생기기도 했다. 반면 윤석열 인수위는 원전 확대 정책을 발표했다. 2022년 2월, EU는 그린 택소노미에 원전을 포함하였다. 이 소식이 알려지면서 기존에 탈원전 정책을 펼쳤던 문 정부를 비판하며 원전을 녹색에너지로 분류할 것을 촉구한 바 있다. 이에 따라 윤석열 인수위의 원전 확대 정책 녹색분류체계에 유럽연합(EU) 사례를 참고해 사회적 합의를 거쳐 원전을 포함할 예정이며. 원자력 에너지를 활용하여 사회적 비용 최소화와 에너지의 안정적 공급, 원전 경쟁력 확보, 원전 수출을 통한 일자리 창출 및 전문인력 양성, 원전을 포함한 모든 에너지원을 조화롭게 사용하여 탄소중립을 실현할 계획에 있다[9].

2-2 원자력 갈등과 관련된 언론 보도 프레임

최근 사회는 4차 산업혁명의 시대로 과학기술의 발전을 통해 사회의 편리성은 증가했지만 기술적 합리성이 불확실함에 있어 여러 위험성이 증가되고 있다. 이러한 위험성과 이슈들은 여러 미디어의 노출로 인해 학습되고 위험 인식 또한 증가되고 있다[10], [11]. 이러한 위험 인식은 사람마다 체감하는 수준이 다르며 개개인의 고유한 경험과 사회적 과정에 따라서 바뀔 수 있다[12]. 최근 원자력 갈등과 관련해 언론은 많은 보도를 하고 있다. 특히 탈원전 정책, 원전 확대 정책과 관련된 사회, 경제, 과학, 정치적 이슈를 경쟁적으로 보도하는 형태를 띄고 있다. 많은 사람들은 언론 보도를 접하게 되는데 이때 주제의 정확성, 유용성 그리고 시의성 등이 위험 인식에 영향을 미치는 것이 검증되어졌다[11]. 특히 원자력과 같이 일반 사람들이 쉽게 접할 수 없고 과학적 지식이 필요한 전문 분야는 다른 분야와는 다르게 위험성을 정확하게 판단하기 어렵기 때문에 언론 보도의 영향을 더욱 크게 받을 수밖에 없다[13].

원자력 발전과 관련한 많은 정보와 사회적 담론은 언론을 매개로 생산되고 유통된다[11],[14]. 대부분의 국민들은 주로 언론 보도를 통해 원자력 관련 정책의 실행 및 집행, 위험 관리, 각종 사건 사고에 대한 정보를 습득하는 과정을 거친다. 이 과정에서 언론은 정책 관련 정보 제공의 통로로써 공중의 판단에 직간접적 영향을 미치는 것이다. 송해룡, 김찬원, 김원제(2013)는 미디어 보도 태도에 대한 수용자의 신뢰성과 관련해 연구를 진행 했는데, 그 결과 원자력에 대한 이해, 정책 판단 및 의사 결정의 많은 부분이 언론에 영향을 받는다는 것을 증명했다[11].

상기 논의에 따르면 결국 원자력 보도는 결국 언론의 프레임이 중요하다는 것을 알 수 있다. 언론은 특정 관점과 해석적 틀을 부여하는 특징을 갖고 있기에 사회 갈등에 대한 보도 방식 및 입장에 따라 동일 문제에 대해 전혀 다른 해석을 할 수 있다. 이런 논의는 이미 기존 연구에서도 증명된 바 있다. 고리 원전 블랙아웃 사고에 대한 언론 보도를 분석한 박진우, 이형민, 한동섭(2014)은 고리 원전 블랙아웃 사고와 관련해서 언론보도 프레임을 분석했다[15]. 그 결과 보수 언론은 경제효용성, 정책의지 등을 강조하는 보도를 했고 반면 진보 언론은 환경 문제, 갈등, 대치 등을 보도하는 형태를 보였다. 즉 언론사 별로 보도 프레임이 다르다는 것을 확인 한 것이다. 이러한 보도 프레임으로 인해 공중은 상황에 대해 편향적인 정보를 습득하게 되어 갈등에 대한 인식 차에 영향을 줄 수 있는 것이다[16]. 또한 언론의 정파성으로 특정 정보원을 선택하거나, 같은 정보원을 다르게 해석하는 등 이데올로기적 성향을 드러내기도 한다[17].

2-3 언어네트워크 분석에 관한 개념

언어네트워크 분석은 텍스트화된 자료를 사회 네트워크 시각에서 접근해 분석하는 것을 의미 한다. 구체적으로 텍스트 기반의 네트워크 분석 방법들은 공통적으로 텍스트 내에 존재하는 단어들의 중요성과 연결성을 측정하여 텍스트 내에서의 핵심적인 단어가 무엇이고, 그것들이 서로 어떻게 배열되고 연결되어 있으며, 텍스트에 포함된 각 주요 단어가 네트워크 내에서 각 구성 노드로서 어떤 역할을 수행하고 있는지에 대한 구조적 특성을 분석하는 것을 기본 목적으로 한다[18].

언어네트워크 분석을 하는 가장 큰 장점은 비정형 데이터에서 구조화된 패턴 도출 가능하고, 텍스트에 포함된 단어들의 의미론적 연관구조 파악 용이하며, 자료 입력 실수와 노동력 투입시간을 줄일 수 있다. 그리고 메시지 내부에 잠재된 메시지 전달자의 의도를 계량화하고 도식화할 수 있다는 장점이 있어 많이 활용되고 있는 추세이다[19], [20].

중심성 분석은 크게 연결중심성(degree centrality), 위세중심성(eigenvector centrality) 분석으로 진행이 된다. 중심성 분석은 특정 사회연결망 내에서 개인이 가지는 권력과 영향력을 뜻하며, 사회연결망의 분석지표 중 가장 빈번하게 활용되고 있다[21], [22]. 이런 맥락에서 의미연결망 분석에서의 중심성은 ‘텍스트 상 키워드 연결망에서 어떤 키워드가 중심적인 역할을 하고 있는지’에 대한 개념으로 이해할 수 있을 것이다. 각 키워드가 연결망 내에서 담당하는 역할이 상이하다고 간주하고, 각 키워드가 연결망에서 담당하는 역할을 해당 키워드의 중요성과 영향력을 중심으로 규명할 수 있는 지표를 뜻한다. 즉 의미연결망 분석에서의 중심성 분석은 연결망 전체의 구조와 각 키워드가 어떤 방식으로 이런 구조 구축에 기여하는지 체계적인 분석을 진행 할 수 있는 것이다[23]. 이런 분석은 전통적 내용분석을 통해서는 밝힐 수 없었던 개별 키워드의 역할과 키워드들이 전체 연결망 안에서 어떤 역할을 수행하고 있는지 분석할 수 있다. 특히 단순히 키워드의 빈도 수와 서열 측정에서 검증할 수 없었던 거시적, 미시적 특성들을 파악할 수 있게 되었고, 의미연결망 내에서 특히 큰 영향력과 중요성을 행사하는 키워드가 무엇이며, 그 키워드들이 어떻게 종합적으로 의미의 틀을 구축하는 지 판단할 수 있는 장점이 있다.

세부적으로 연결중심성 분석은 의미연결망 내에 특정 키워드가 다른 키워드들과 얼마나 많은 연결 관계를 가지고 있는지 정도를 파악할 수 있다. 연결중심성 분석을 통해 한 키워드가 다른 키워드들과 더 많은 연결을 가질수록 분석 연결망 내에서 더욱 중요한 역할을 수행한다고 볼 수 있다. 이런 맥락에서 연결중심성은 분석 텍스트 내에서 어떤 키워드가 중심적, 핵심적 역할을 하는지 파악할 수 있으며, 또한 분석 텍스트 내 어떤 키워드들이 전체의 의미를 주도해 가는 핵심적 단어인지를 분석할 수 있다.

다음으로 위세중심성 분석은 개별 행위자의 중심성과 해당 행위자를 에고(ego)노드로 하고, 이 에고노드와 연결된 이웃노드들(alters)의 중심성 지표를 함께 고려해야 한다. 연결된 이웃노드의 중심성이 높으면, 연결한 노드의 중심성도 증가하지 않겠는가 하는 관점을 반영하여 키워드 네트워크 내에서 가장 영향력이 있는 중심 키워드를 찾는 데 유용하다. 키워드 네트워크 내에서 한 키워드가 다른 키워드와 연결되어 의미를 형성하고, 그 키워드 또한 다른 키워드들과 연결되어 의미를 형성할 경우, 이러한 키워드 체인에서 첫 번째 키워드는 영향력이 높다고 설명할 수 있다. 영향력이 높은 키워드에 연결되어 있는 키워드는 영향력이 낮은 키워드에 연결되어 있는 키워드보다 중심성이 높다는 것을 반영한 척도이다[21], [22].

마지막으로 CONCOR(Convergence of iterated Correlations) 분석은 상관관계 분석을 반복적으로 수행하여 적정한 수준의 유사성 집단을 찾아내는 방법이다. CONCOR 분석은 노드들의 관계를 명확히 구분해 상관관계 계수를 토대로 의미가 있는 하위집단을 구분해낼 수 있는 장점이 있다. CONCOR 분석은 노드들의 집합에 대항되는 블록들을 파악하고, 블록들 간의 관계도 파악이 가능하여 언론 보도의 프레임 분화 양상을 직관적으로 파악할 수 있다[24].


Ⅲ. 연구방법

본 연구의 분석 매체는 보수 언론-조선일보, 중앙일보, 진보 언론-경향신문, 한겨레를 대상으로 선정했다. 분석 대상으로는 탈원전 관련 보도 전체를 대상으로 연구를 진행했다.

분석 방법으로는 언론 보도 언어네트워크 분석과 의미연결망 분석, 언론의 정치성향과 정부별 기사의 감성 관련 변인이 유의미하게 차이가 있는지 살펴보기 위해 정권 별 감성 분석(긍정, 중립, 부정)을 진행 하였다. 기사 본문에 나타난 감성(긍정, 부정, 중립)을 분석하기 위해 사전 기반 판별 방법을 활용했다. 본 연구에서 사용한 감성 사전은 군산대학교 Data Intelligence Lab에서 개발한 KNU 한국어 감성사전을 활용하였으며, KNU 한국어 감성사전은 딥러닝 모델을 이용하여 표준국어대사전에 포함된 동사, 명사, 형용사, 부사의 뜻풀이를 학습하여 그 결과를 바탕으로 긍정, 부정, 중립에 대한 극성값을 추출하여 정리한 사전으로 설명력이 높다고 판단했다. 또한 본 연구에서는 명사를 분석단위로 설정하여 기사 본문 속 단어 각각의 감성 점수를 부여하고 합산하여 감성점수를 산출하였다. 예를 들어 양(+)의 값이 나오면 긍정, 음(-)의 값이 나오면 부정적 표현의 우세를 의미하는 하는 것으로 해석하였다.

분석 기간은 문재인 정권 시기는 2017년 6월 17일부터2017년 11월 30일(신고리 5,6호기 공론화 위원회 실시 발표 일자부터 최종 평가일), 윤석열 정권 시기는 대통령 당선자 발표일자인 2022년 3월 10일부터 5월 8일까지(인수위 기간)로 잡았다. 텍스톰을 통해 기사를 수집했으며, 수집된 기사 수는 문재인 정권 시기에는 보수 언론 192건, 진보 언론 243건이고, 윤석열 인수위 시기에는 보수 언론 179건, 진보 언론 168건의 기사가 수집되었다. 이후 기사 전처리 작업을 수행했다. 전처리 작업은 분석을 위해 수집된 기사 본문의 비정형 텍스트(문장부호, 영문자, 숫자, 특수문자 등)를 정제하는 작업으로 이뤄졌다. 분석도구는 UCINET 6을 활용해 분석을 수행했다.


Ⅳ. 연구결과

4-1 문재인 정부 탈원전 정책 보도 언어네트워크 분석 결과 : 보수 언론

문재인 정부 탈원전 정책 보도와 관련해 언어네트워크 분석 결과는 표 1과 같다. 보수 언론에서는 전기요금인상, 원전, 중단과 같은 키워드의 빈도, 연결중심성, 위세중심성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 원전 건설과 관련한 키워드가 연결중심성, 위세중심성이 높아지는 패턴을 보였다. 반면에 탈원전에 대한 키워드는 빈도에 비해, 연결중심성, 위세중심성이 낮아지는 패턴을 보였다. 공론조사, 공론화위원회에 대한 키워드는 빈도는 높았지만 연결중심성, 위세중심성이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 보수 언론은 탈원전 정책을 비판하기 위해 주로 전기요금인상에 대한 부분을 중점적으로 보도하며, 빈도는 낮지만 원전 건설과 같은 키워드를 통해 숨은 담론을 형성하려는 움직임을 보인 것이라 해석할 수 있다. 또한 탈원전, 공론조사, 공론화위원회 키워드의 연결중심성, 위세중심성이 빈도에 비해 낮다는 부분은 보수 언론이 이를 비중 있는 기사로 다루지 않았다는 것을 뜻한다.

semantic network analysis of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon jae-in government)

이어서 주요 키워들 간에 어떻게 연결되어 사용 되는지 연계해서 살펴보았다. 이를 통해 언론의 보도가 어떤 주제를 이슈화하고자 했는지를 살펴 볼 수 있다. 문재인 정부의 시기에 보수 언론의 경우 탈원전 정책 보도와 관련해 CONCOR 분석을 진행한 결과는 그림 1과 같다. 구체적으로 총 4개의 담론이 형성되는 것을 확인할 수 있다. 먼저 ‘지진’, ‘환경’, ‘안전’, ‘사고’, ‘후쿠시마’, ‘재생에너지’, ‘전문가’ 등 탈원전 정책에 대한 비판과 원전의 안정성 담론(녹색 키워드)과 ‘에너지 부족’, ‘전기요금 인상’ 등 탈원전 정책으로 인한 우려 담론(갈색 키워드), ‘신고리’, ‘공사’, ‘숙의’, ‘공론화위원회’, ‘건설’ 등 신고리 건설에 대한 공론화 과정에 대한 담론(하늘색 키워드), 마지막으로 ‘폐쇄’, ‘수명’, ‘노후’, ‘전력수급’ 등 원전 노후화, 폐쇄, 추후 전력 수급에 대한 우려에 대한 담론(연두색 키워드)이 형성이 되었다는 것을 확인할 수 있었다. 나머지 4개의 그룹은 키워드 수의 부족으로 인해 유의미한 담론을 도출하지 못했다.

Fig. 1.

Analysis of the CONCOR of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon Jae-in government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

4-2 문재인 정부 탈원전 정책 보도 언어네트워크 분석 결과 : 진보 언론

문재인 정부 탈원전 정책 보도와 관련해 언어네트워크 분석 결과 표 2와 같다. 진보 언론에서는 원전, 탈원전, 신고리, 정책과 같은 키워드의 빈도, 연결중심성, 위세중심성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 안전, 에너지, 정책에 대한 키워드는 빈도, 연결중심성, 위세중심성이 일관되게 높은 패턴을 보였다. 반면에 원전 축소, 공론화위원회, 공약에 대한 키워드 빈도보다 연결중심성, 위세중심성이 높았으며, 재생에너지, 탄소중립정책, 온실가스에 대한 키워드 또한 빈도에 비해, 연결중심성, 위세중심성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 이를 토대로 진보 언론은 탈원전 정책을 결정한 공론화위원회와 같은 담론을 확대해 재생에너지, 탄소중립정책과 연결시키려는 움직임을 보인다고 해석할 수 있다.

semantic network analysis of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon jae-in government)

이어서 문재인 정부의 시기에 진보 언론의 탈원전 정책 보도 CONCOR 분석을 진행한 결과는 그림 2와 같다. 구체적으로 총 3개의 담론이 형성되는 것을 확인할 수 있다. 먼저 ‘공론화위원회’, ‘탈원전’, ‘신재생에너지’, ‘사고’, ‘문제’, ‘수명’ 등 탈원전에 관련한 담론(핑크색 키워드), ‘독일’, ‘재생에너지’, ‘환경’, ‘전기요금’ 등 탈원전 성공 사례인 독일에 관한 담론(하늘색 키워드), 마지막으로 ‘문재인’, ‘영구정지’, ‘공론’, ‘정책’ 등 문재인 대통령의 탈원전 정책 담론(연두색 키워드)이 형성이 되었다는 것을 확인할 수 있었다. 나머지 5개의 그룹은 키워드 수의 부족으로 인해 유의미한 담론을 도출하지 못했다.

Fig. 2.

Analysis of the CONCOR of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon Jae-in government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

4-3 윤석열 인수위 시기 탈원전 정책 보도 언어네트워크 분석 결과 : 보수 언론

윤석열 인수위 시기 탈원전 정책 보도와 관련해 언어네트워크 분석 결과 표 3과 같다. 보수 언론에서는 원자력발전소, 정책, 탈원전, 에너지와 같은 키워드의 빈도, 연결중심성, 위세중심성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 신한울, 건설에 대한 키워드는 연결중심성과 위세중심성이 높아지는 패턴을 보였다. 탄소중립정책에 대한 키워드는 빈도에 비해 연결중심성, 위세중심성이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 반면에 원자력안전위원회와 전문가 키워드는 빈도에 비해 연결중심성, 위세중심성이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 보수 언론이 윤석열 인수위의 원자력 정책인 신한울 원전 건설과 전문가 참여 키워드를 통해 숨은 담론을 형성하려 함을 알 수 있으며, 탄소중립정책과 같은 이슈는 비중 있게 보도하지 않았음을 의미한다.

Analysis of the semantic network Analysis of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)

이어서 윤석열 인수위 시기에 보수 언론의 탈원전 정책 보도 CONCOR 분석을 진행한 결과는 그림 3과 같다. 구체적으로 총 4개의 담론이 형성되는 것을 확인할 수 있다. 먼저 ‘전문가’, ‘안전’, ‘정책’, ‘한수원’, ‘추진’, ‘안전’. ‘가동’, ‘탈원전’ 등 탈원전 정책에 대한 비판 담론(녹색 키워드), ‘월성’, ‘감사’, ‘산업부’, ‘청와대’ 등 월성 원전 조기폐쇄와 관련한 산업부 블랙리스트에 대한 인수위의 감사에 관련한 청와대 비판 담론(하늘색 키워드), ‘재개’, ‘경제’, ‘신한울’, ‘탄소중립정책’ 등 신한울 원전 재개의 경제성과 탄소중립정책 비판 담론(분홍색 키워드), 마지막으로 ‘미국’, ‘전력’, ‘폐쇄’, ‘발전’. ‘기술’ 등 미국의 원자력 발전 폐쇄 여론에 맞선 원전 부흥 정책에 관한 담론(빨간색 키워드)이 형성 되었다는 것을 확인할 수 있었다. 나머지 4개의 그룹은 키워드 수의 부족으로 인해 유의미한 담론을 도출하지 못했다.

Fig. 3.

Analysis of the CONCOR of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

4-4 윤석열 인수위 시기 탈원전 정책 보도 언어네트워크 분석 결과 : 진보 언론

윤석열 인수위 시기 탈원전 정책 보도와 관련해 언어네트워크 분석 결과 표 4와 같다. 진보 언론에서는 원자력발전소, 정책, 탈원전, 에너지와 같은 키워드의 빈도, 연결중심성, 위세중심성이 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 전기요금, 인상, 공약에 대한 키워드는 빈도보다 연결중심성이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 재생에너지, 탄소중립정책, 온실가스에 대한 키워드는 빈도에 비해 연결중심성, 위세중심성이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 진보 언론은 탈원전 정책이 전기요금과 연결이 되지 않는다는 것을 강조하며, 재생에너지, 탄소중립정책과 같은 세계적인 흐름에 대한 키워드들을 토대로 윤석열 인수위의 원자력 정책을 비판하는 담론을 형성하는 것으로 해석할 수 있다.

Analysis of the Semantic Network Analysis of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)

이어서 윤석열 인수위 시기에 진보 언론의 탈원전 정책 보도 CONCOR 분석을 진행한 결과는 그림 4와 같다. 구체적으로 총 5개의 담론이 형성되는 것을 확인할 수 있었다. 먼저 ‘재생에너지’, ‘온실가스’, ‘비판’, ‘확대’, ‘에너지’, ‘비중’ 등 재생에너지 축소와 온실가스 문제와 같은 환경문제에 대한 윤석열 인수위 탈원전 폐기 정책에 대한 비판 담론(노란색 키워드), ‘정치’, ‘산업부’ 등 전기요금 인상(공약 미이행)에 대한 비판 담론(군청색 키워드), ‘수명연장’, ‘전문가’, ‘원자력안전위원회’, ‘원자력’, ‘경제’, ‘안전’ 등 고리 원전 수명연장과 안전위원회 인사에 대한 담론(분홍색 키워드), ‘폐기’, ‘탈원전’, ‘신한울’, ‘탄소중립정책’, ‘건설’, ‘정책’ 등 윤석열 인수위의 탈원전 정책 폐기와 신한울 건설, 탄소중립정책 등 에너지 정책에 대한 비판 담론(하늘색 키워드), 마지막으로 ‘수사’, ‘검찰 ’ 등 검수완박의 맥락에서 검찰의 산업부 수사에 대한 우려를 표명하는 담론(초록색 키워드)이 형성되었다는 것을 확인할 수 있었다. 나머지 3개의 그룹은 키워드 수의 부족으로 인해 유의미한 담론을 도출하지 못했다.

Fig. 4.

Analysis of the CONCOR of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

4-5 탈원전 정책 보도 감성 분석 결과

본 연구에서는 원자력 정책 관련 보수 언론과 진보 언론의 보도 경향을 살펴보기 위해 추가적으로 감성 분석을 진행했다. 구체적으로 기사 본문에 나타난 감성(긍정, 부정, 중립)을 분석하기 위해 사전 기반 판별 방법을 활용했다. 분석 결과는. 그림 5그림 6과 같다. 구체적으로 살펴보면, 문재인 정권 보수 언론은 탈원전 관련 보도 경향이 긍정보다 부정적인 의미 보도가 더 많은 것으로 나타났다. 문재인 정권 진보 언론은 탈원전 관련 보도 경향이 부정보다 긍정적인 의미 보도가 더 많은 것으로 나타났다. 이는 보수 언론과 진보 언론의 양극화를 극명하게 보여주는 결과이다.

Fig. 5.

Result of sentiment analysis of nuclear power phase-out policy news reports(Moon Jae-in government)

Fig. 6.

Result of sentiment analysis of nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)

반면에 윤석열 정권 보수 언론과 진보 언론의 탈원전 관련 보도 경향을 살펴보았다. 그 결과 긍정적인 의미 보도가 더 많은 것으로 나타났다. 세부적으로 살펴본 결과 보수 언론과 진보 언론의 양극화가 나타나기 보다는 각 언론사가 바라보는 관점이 다르다는 것을 알 수 있었다. 예를 들어 보수 언론의 경우 원전 확대에 대한 긍정적인 보도가 주를 이뤘다면 진보 언론의 경우 원전 확대에 대한 부정적인 기사보다는 인수위의 행보, 탄소중립, 에너지 등에 대한 내용을 주로 다뤘다. 정리하자면 언론사의 성격에 따라 원전 이슈에 대해 바라보는 시각이 서로 다른 것을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.


Ⅴ. 결 론

본 연구는 정부의 탈원전 정책에 대한 여론지형을 살펴보기 위해 언어네트워크 분석, 의미연결망 분석, 감성 분석을 실시하였다. 분석 결과, 표현에 있어서는 중립적인 보도 태도를 보이고 있지만 주제의 편향성이 보이는 것으로 밝혀졌다. 특히 문재인 정부 시기에는 진보 언론이 정부의 탈원전 정책을 지지하였고, 윤석열 정부 때는 보수 언론이 정부의 원전 확대 정책을 지지하는 것으로 나타났다. 진보 언론과 보수 언론은 정부의 탈원전 정책에 대해 언론의 정치적 성향에 따라 프레임이 분화되는 것으로 나타났는데, 프레임 분화 양상은 문재인 정부와 윤석열 정부가 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

이런 맥락에서 살펴볼 때 언론의 원자력 정책 관련 보도는 중요한 함의를 가질 수 있다. 실제로 보수 언론과 진보 언론은 비슷한 이슈를 보도하는 것처럼 보이지만, 키워드들의 연결을 통해 편향된 담론을 형성하고 있다. 이는 뉴스를 소비하는 수용자들이 원자력 정책 관련 상이한 인식을 형성하게 만들 수 있다.

국민 대부분이 원자력 관련 정책을 언론을 통해 접한다는 사실에서 미뤄볼 때 이는 원자력 관련 여론 형성에도 큰 영향을 미칠 수 있다[15]. 언론이 자신에게 유리한 이슈와 담론을 통해 여론 권력을 획득하려고 시도한다면 원자력 정책에 대한 합의 중심 커뮤니케이션은 요원해질 가능성이 높다. 이 연구 결과로 미뤄보았을 때 과학기술 영역인 원자력 발전이 우리 사회에서 끊임없는 갈등 이슈로 부상하는지 유추할 수 있다.

언론은 정파성을 넘어서 원자력 관련 이슈와 관련된 사회 각계각층의 다양한 담론을 공정하게 전달해야 할 필요가 있다. 사회적 공기(公器)로써의 저널리즘의 역할은 결국 다양한 의견을 공정하게 전달해서 건전한 토론을 촉진시키는 데 있기 때문이다.

본 연구는 이런 다양한 논의를 전개했지만, 일부 한계를 가지고 있다. 일단 문재인 정부와 윤석열 인수위 기간에 벌어진 원자력 관련 다양한 이슈를 토대로 분석을 진행해 이를 단순 비교하는 데 무리가 있을 수 있다. 또한 경제지와 지역지와 같은 다양한 언론을 다루지 못했다는 한계를 가진다. 이는 후속연구에서 계속 진행할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 한국방송학회-롯데홈쇼핑 2019년도 신진학자 연구지원에 의해 수행되었음.

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저자소개

박진우(Jinwoo Park)

2012년 : 한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 문학석사

2019년 : 한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 문학박사

2021년 3월~2022년 2월: 경희대학교 미디어학과 객원교수

2022년 3월~현 재: 한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 조교수

※관심분야 : 디지털 미디어, 전략커뮤니케이션, 광고·PR, 빅데이터

박만수(Man Su Park)

2016년 : 건국대학교 문화콘텐츠학과 문학석사

2016년~현 재 : 한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 박사과정(수료)

2018년~현 재: 한양대학교 미디어커뮤니케이션학과 (박사과정수료)

※관심분야 : 4차 산업혁명 시대의 미디어, 미디어 산업, 미디어 콘텐츠, 디지털 미디어 등

Fig. 1.

Fig. 1.
Analysis of the CONCOR of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon Jae-in government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

Fig. 2.

Fig. 2.
Analysis of the CONCOR of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon Jae-in government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

Fig. 3.

Fig. 3.
Analysis of the CONCOR of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

Fig. 4.

Fig. 4.
Analysis of the CONCOR of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)* Analysis of the CONCOR is written in Korean because it analyzed by Korean news articles

Fig. 5.

Fig. 5.
Result of sentiment analysis of nuclear power phase-out policy news reports(Moon Jae-in government)

Fig. 6.

Fig. 6.
Result of sentiment analysis of nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)

Table 1.

semantic network analysis of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon jae-in government)

Rank Word frequency Degree Centrality  Eigenvector Centrality
Word Index Word Index
1 Electricity rate hike 346 Electricity rate hike 16.418 Electricity rate hike 0.567
2 Nuclear facility 218 Nuclear facility 9.596 Nuclear facility 0.375
3 Shutdown 121 Shutdown 7.152 Shutdown 0.346
4 Government 117 Shin Kori 6.038 Shin Kori 0.34
5 Nuclear power phase-out 90 Government 5.418 Construction 0.247
6 Policy 88 Construction 4.62 Government 0.218
7 Decision 81 Nuclear power phase-out 4.342 Construction 0.191
8 Moon Jae-in 80 Decision 4.19 Decision 0.179
9 Shin Kori 77 Moon Jae-in 4.19 Moon Jae-in 0.173
10 Construction 69 Policy 4.177 Nuclear power phase-out 0.155
11 Energy 57 Energy 2.203 Closing 0.08
12 Problem 41 Problem 1.886 Electricity 0.074
13 Electricity 37 Closing 1.696 Energy 0.065
14 Nuclear energ 30 Electricity 1.684 Problem 0.063
15 Expert 29 Safety 1.506 Kori 0.063
16 Safety 29 a nuclear power plant  1.266 Wolseong 0.062
17 Closing 26 Kori 1.215 a nuclear power plant  0.055
18 Controversy 19 Wolseong 1.114 Safety 0.054
19 New renewable energy  19 Expert 1.038 New renewable energy  0.046
20 a nuclear power plant  18 New renewable energ  1.038 Controversy 0.042
21 Criticism 18 Criticism 0.937 Criticism 0.04
22 Expansion 18 Nuclear energ 0.924 Decrepit 0.038
23 Opposition 16 Controversy 0.899 Opposition 0.037
24 Kori 15 Expansion 0.873 Expert 0.036
25 a public discussion committee 15 Decrepit 0.81 Expansion 0.036
26 Wolseong 15 Opposition 0.797 Earthquake 0.035
27 Deliberative polling 13 Earthquake 0.759 Nuclear energ 0.034
28 Germany 13 Germany 0.747 Deliberative polling 0.033
29 the United Kingdom 13 Deliberative polling 0.684 a public discussion committee 0.028
30 Earthquake 12 Accident 0.62 Germany 0.027
31 the United States 11 a public discussion committee 0.595 Nonprofessional 0.024
32 Conflict 11 Japan 0.557 Public discussion 0.023
33 Public discussion 10 Fuku Shima 0.532 the United Kingdom 0.021
34 Accident 10 Public discussion 0.519 Japan 0.02
35 Japan 10 Nonprofessional 0.494 Accident 0.019
36 Decrepit 10 the United Kingdom 0.481 Fuku Shima 0.018
37 Public opinion 9 Conflict 0.468 Conflict 0.018
38 Fuku Shima 9 Public opinion 0.38 Public opinion 0.013
39 Nonprofessional 8 the United States 0.304 the United States 0.01

Table 2.

semantic network analysis of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Moon jae-in government)

Rank Word frequency Degree Centrality  Eigenvector Centrality
Word Index Word Index
1 Nuclear facility 629 Nuclear facility 18.633 Nuclear facility 0.449
2 Nuclear power phase-out 344 Shin Kori 12.127 Shin Kori 0.388
3 Shin Kori 323 Nuclear power phase-out 11.835 Construction 0.369
4 Construction 292 Construction 10.646 Nuclear power phase-out 0.361
5 Moon Jae-in 250 Moon Jae-in 10.278 Moon Jae-in 0.32
6 Policy 239 Policy 9.544 Policy 0.308
7 Energy 179 Energy 6.595 Energy 0.209
8 Construction 128 Safety 4.722 Construction 0.151
9 Safety 107 Construction 3.886 Safety 0.145
10 Nation 99 Nation 3.316 Pledge 0.111
11 Problem 78 Pledge 3.038 Nation 0.103
12 Public discussion 77 Public discussion 3.025 Reduction 0.1
13 Electricity 75 Reduction 2.532 Public discussion 0.093
14 Citizen 74 Closing 2.38 a public discussion committee 0.076
15 Pledge 65 Problem 2.291 Problem 0.073
16 Reduction 60 Electricity 2.089 Closing 0.067
17 Closing 59 a public discussion committee 2.089 Citizen 0.061
18 Wolseong 55 Citizen 1.987 Electricity 0.058
19 a public discussion committee 55 Wolseong 1.861 Accident 0.057
20 Nuclear energ 52 Nuclear energ 1.633 lifespan 0.056
21 Expert 50 lifespan 1.633 Decrepit 0.052
22 New renewable energy  47 Expert 1.608 Nuclear energ 0.049
23 Electric charges 43 Accident 1.608 Wolseong 0.048
24 Accident 43 New renewable energy 1.557 Fuku Shima 0.046
25 Germany 37 Fuku Shima 1.481 Expert 0.045
26 lifespan 37 Decrepit 1.405 Justice 0.045
27 Renewable energy 37 Permanent suspension 1.354 New renewable energy 0.044
28 Earthquake 32 Justice 1.316 Permanent suspension 0.043
29 Permanent suspension 29 Germany 1.291 Germany 0.037
30 Fuku Shima 28 De-coalition 1.089 Shin Hanwool 0.034
31 Supply of electricity 27 Renewable energy 1.063 De-coalition 0.033
32 Decrepit 27 Supply of electricity 1.025 Renewable energy 0.031
33 Deliberation 27 Electric charges 0.937 Earthquake 0.03
34 KoriNuclear facility 24 Environment 0.886 Supply of electricity 0.029
35 De-coalition 23 Deliberation 0.861 Environment 0.028
36 Justice 22 Earthquake 0.848 Deliberation 0.028

Table 3.

Analysis of the semantic network Analysis of the conservative media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)

Rank Word frequency Degree Centrality  Eigenvector Centrality
Word Index Word Index
1 a nuclear power plant  620 a nuclear power plant  327.886 a nuclear power plant  0.566
2 Policy 328 Policy 137.582 Policy 0.321
3 Nuclear power phase-out 315 Nuclear power phase-out 128.823 Nuclear power phase-out 0.318
4 Energy 180 Construction 97.848 Construction 0.275
5 Moon Jae-in 171 Energy 89.81 Shin Hanwool 0.212
6 a presidential transition committee 154 Shin Hanwool 75.57 Energy 0.196
7 Yoon Suk-yeol 146 Moon Jae-in 72.076 Moon Jae-in 0.178
8 Construction 131 Yoon Suk-yeol 64.81 Yoon Suk-yeol 0.169
9 Shin Hanwool 99 a presidential transition committee 60.456 Operation 0.155
10 Nuclear energ 94 Nuclear energ 56.013 a presidential transition committee 0.143
11 Propel 89 Operation 54.291 Nuclear energ 0.142
12 Economy 84 Safety 53.038 Safety 0.138
13 Safety 83 Economy 48 Reopen 0.137
14 Operation 82 Reopen 47.544 Economy 0.126
15 Ministry of Industry 79 Propel 44.772 Industry 0.113
16 KHNP 78 Industry 41.62 Propel 0.112
17 Carbon neutrality policy 78 Problem 39.949 Problem 0.105
18 Industry 76 Russia 38.709 KHNP 0.101
19 Problem 74 KHNP 36.519 Nuclear Safety Commission 0.087
20 Russia 73 Carbon neutrality policy 34.557 Carbon neutrality policy 0.084
21 Progress 69 Plan 34.152 Plan 0.084
22 KEPCO 64 Nuclear Safety Commission 33.43 Nuts and bolts 0.082
23 the Blue House 64 Progress 31.949 Russia 0.079
24 Inspection 63 Electricity 31.709 Progress 0.074
25 Nuclear Safety Commission 62 Nuts and bolts 31.228 Electricity 0.073
26 Germany 58 Germany 30.899 the United States 0.07
27 Wolseong 57 Wolseong 27.456 Development 0.067
28 Plan 56 the United States 26.696 Wolseong 0.064
29 Reopen 55 Closing 26.228 Nation 0.064
30 Nation 55 Development 26.051 Ministry of Industry 0.061
31 Disuse 50 Nation 25.519 Germany 0.06
32 Electricity 49 Ministry of Industry 25.392 Closing 0.059
33 Nuts and bolts 48 KEPCO 25.215 Expert 0.057
34 the United States 47 Expert 23.848 Technology 0.056
35 Development 47 Technology 23.696 Disuse 0.055
36 Closing 46 Disuse 20.418 Pledge 0.052
37 Technology 45 Pledge 19.987 KEPCO 0.049
38 Expert 44 Rise 17.443 Inspection 0.038
39 Rise 44 Inspection 16.684 the Blue House 0.033
40 Pledge 43 the Blue House 14.582 Rise 0.032

Table 4.

Analysis of the Semantic Network Analysis of the progress media's nuclear power phase-out policy news reports(Yoon Suk-yeol government)

Rank Word frequency Degree Centrality  Eigenvector Centrality
Word Index Word Index
1 a nuclear power plant  598 a nuclear power plant  377.861 a nuclear power plant  0.541
2 Policy 213 Policy 149.228 Policy 0.292
3 Nuclear power phase-out 187 Energy 129.772 Energy 0.253
4 Energy 181 Nuclear power phase-out 111.241 Nuclear power phase-out 0.221
5 a presidential transition committee 164 Yoon Suk-yeol 105.418 Nuclear energ 0.191
6 Yoon Suk-yeol 154 Electric charges 98.582 Operation 0.189
7 The prosecution 128 Pledge 97.899 Safety 0.184
8 Safety 116 Nuclear energ 96.962 a presidential transition committee 0.181
9 Pledge 115 a presidential transition committee 92.722 Yoon Suk-yeol 0.175
10 Nuclear energ 109 The prosecution 90.127 Pledge 0.165
11 Moon Jae-in 109 Safety 88.19 Electric charges 0.163
12 Electric charges 107 Rise 87.051 Expansion 0.153
13 Operation 107 Operation 82.785 Renewable energy 0.151
14 Rise 106 Expansion 78.582 Moon Jae-in 0.144
15 Investigation 96 Renewable energy 76.671 Rise 0.139
16 Economy 85 Moon Jae-in 71.911 Construction 0.137
17 Expansion 79 Weight 67.759 Weight 0.134
18 Weight 78 Investigation 67.747 Greenhouse gases 0.131
19 Renewable energy 76 Greenhouse gases 64.646 Shin Hanwool 0.129
20 Shin Hanwool 75 Construction 59.215 Economy 0.123
21 KHNP 67 Professor 58.114 Professor 0.114
22 Construction 66 Economy 57.684 Expert 0.109
23 Greenhouse gases 63 Shin Hanwool 57.19 Life extension 0.099
24 Professor 60 Expert 55.127 Point out 0.099
25 Ministry of Industry 59 Politics 53.772 KHNP 0.095
26 Germany 58 Life extension 49.532 Nuclear Safety Commission 0.084
27 Disuse 56 Point out 46.835 The prosecution 0.083
28 Expert 56 KEPCO 44.481 Germany 0.076
29 KEPCO 55 KHNP 43.354 Criticism 0.075
30 Life extension 55 Criticism 43.127 Carbon neutrality policy 0.074
31 Kori 54 Nuclear Safety Commission 42.734 Kori 0.069
32 Criticism 54 Carbon neutrality policy 35.165 Politics 0.068
33 Nuclear Safety Commission 53 Kori 34.911 KEPCO 0.067
34 Politics 50 Cost of fuel 34.532 Investigation 0.065
35 Cost of fuel 47 Germany 33.608 Russia 0.059
36 Point out 46 Ministry of Industry 28.43 Cost of fuel 0.048
37 Carbon neutrality policy 46 Russia 28.114 Disuse 0.047
38 The light of the sun 45 Disuse 23 The light of the sun 0.036
39 Russia 44 The light of the sun 19.949 Ministry of Industry 0.032
40 National task 44 National task 10.987 National task 0.024