국내 미디어 환경에서의 숏폼 콘텐츠 담론 변화 분석: 언론 기사와 학술·학위 논문 비교(2020–2025)
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초록
본 연구는 2020년부터 2025년까지 국내 언론 기사와 학술·학위 논문을 대상으로 의미연결망분석을 적용하여 숏폼 콘텐츠 담론의 변화와 구조적 특성을 분석하였다. 이를 통해 국내 미디어 환경에서 언론과 학계가 숏폼 콘텐츠를 어떠한 방식으로 구성하고 해석하는지 비교·분석하였다. 분석결과, 언론 담론은 플랫폼, 인공지능, 콘텐츠 확산 등 기술·산업 활용 중심의 구조를 형성하지만, 학계 담론은 이용자 경험, 행동 의도, 효과 검증을 중심으로 한 분석 구조를 구축한 것으로 나타났다. 또한 연도별 비교 분석결과, 언론 담론은 오락 중심 인식에서 기술 기반 활용 중심으로 변화하는 경향을 보였으며, 학계 담론은 점차 이론 중심의 설명 구조를 발전시키는 양상을 나타냈다. 이러한 결과는 디지털 미디어 환경에서 숏폼 콘텐츠 담론의 지식 생산 구조가 서로 다르게 형성되고 있음을 보여주며, 숏폼 콘텐츠 담론의 발전 과정을 체계적으로 이해하는 데 기초 자료를 제공한다.
Abstract
This study examines changes in discourse on short-form content in South Korea from 2020 to 2025 using semantic network analysis of news articles and academic publications. It explores how media and academic communities construct and interpret short-form content within a shared media environment differently. Findings show that news discourse emphasizes technological and industrial utilization, including platforms, artificial intelligence, and content diffusion, whereas academic discourse focuses on user experience, behavioral intention, and effect verification. A yearly comparative analysis further confirms that news discourse has shifted from an entertainment-oriented framing to technology-based applications, while academic research has gradually developed theory-driven explanatory frameworks. The findings reveal structural differences in knowledge production and contribute to a systematic understanding of the evolution of discourse on short-form content in digital media environments.
Keywords:
Short-Form Content, BigKinds, Research Information Sharing Service, Text Mining, Semantic Network Analysis키워드:
숏폼, 빅카인즈, 학술연구정보서비스, 텍스트 마이닝, 의미연결망분석Ⅰ. 서 론
숏폼(short-form) 콘텐츠는 모바일 기반 플랫폼 환경의 확산과 알고리즘 추천 시스템의 고도화 속에서 급속히 성장한 영상 커뮤니케이션 형식이다. 유튜브 쇼츠(Shorts), 틱톡(TikTok), 인스타그램 릴스(Reels) 등을 중심으로 국내 미디어 이용의 주요 양식으로 정착하였으며, 단순한 영상 길이의 축소를 넘어 플랫폼 중심 유통 구조와 데이터 기반 추천 체계, 이용자 참여 방식의 변화와 결합한 미디어 현상으로 이해되고 있다[1]-[3].
최근 숏폼 콘텐츠는 오락적 소비를 넘어 정보 전달, 마케팅, 교육, 공공 커뮤니케이션 등 다양한 영역으로 확장되고 있다. 이에 따라 숏폼은 산업 전략, 플랫폼 경쟁, 정책 의제와 연계된 사회적 담론의 대상이 되는 동시에, 이용자 경험과 효과 검증의 연구 대상으로 학문적 논의가 축적되는 이중적 위치를 점하고 있다. 동일한 미디어 현상을 둘러싸고 언론과 학계는 각기 다른 목적과 논리 구조 속에서 숏폼을 해석하고 의미화해 왔다[4]-[6].
본 연구는 이러한 차이를 국내 미디어 환경의 담론 생산 구조 차원에서 접근한다. 여기서 국내 미디어 환경이란 플랫폼 기반 유통 체계, 언론 보도 구조, 학문적 연구 생산 체계, 기술·제도적 조건이 상호작용하는 담론 형성의 구조적 맥락을 의미한다. 숏폼 콘텐츠는 이 환경 속에서 단순한 콘텐츠 형식이 아니라, 사회적 인식과 학문적 해석이 교차하는 담론적 구성물로 기능한다. 따라서 숏폼을 둘러싼 담론의 변화와 발전 경향을 분석하는 것은 국내 미디어 환경의 구조적 특성과 지식 생산 양식을 이해하는 데 중요한 단서를 제공한다.
그동안의 선행연구는 숏폼 콘텐츠의 이용 특성, 효과성, 산업적 의미를 중심으로 개별 영역을 분석하는 데 주로 초점을 두어 왔다. 또한 일부 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 언론 담론의 경향을 분석한 바 있으나, 동일한 시기 언론과 학계 담론을 통합적으로 비교하고, 키워드 변화와 의미연결망 구조를 활용하여 장기적 발전 경로를 실증적으로 검토한 연구는 제한적이었다. 특히 2020년 이후 숏폼 논의가 급격히 확산한 시기를 포괄하여 담론 구조의 전환 양상을 체계적으로 분석한 연구는 충분히 축적되지 않았다.
이에 본 연구는 2020년부터 2025년까지의 국내 언론 기사와 학술·학위 논문을 분석 대상으로 설정하고, 텍스트 마이닝 기반 의미연결망분석을 활용하여 숏폼 콘텐츠 담론의 구조와 변화·발전 경향을 비교·분석하고자 한다. 구체적으로 언론과 학계에 나타난 주요 키워드의 연도별 변화와 의미연결망 구조의 중심성·군집 특성을 검토함으로써, 숏폼 담론이 어떠한 개념을 중심으로 조직되고 어떠한 경로를 통해 발전해 왔는지를 규명한다.
본 연구의 목적은 단순한 담론 차이의 제시에 그치지 않는다. 언론 담론과 학계 담론이 형성하는 구조적 특성과 발전 경로를 비교함으로써, 숏폼 콘텐츠가 국내 미디어 환경에서 어떠한 사회적·학문적 의미 체계를 구축해 왔는지를 통합적으로 이해하고자 한다. 이는 숏폼을 둘러싼 정책·산업 전략과 학문 연구의 상호 연계 가능성을 탐색하는 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의를 지닌다.
한편, 본 연구는 2024 글로벌문화콘텐츠학회 동계 학술대회에서 발표한 연구[7]를 분석 기간의 확장과 자료 보완을 통해 심화·확장한 것이다.
Ⅱ. 이론적 배경
2-1 미디어 환경의 변화와 숏폼 콘텐츠
미디어 환경의 변화는 숏폼 콘텐츠의 등장과 확산을 이해하는 핵심적 맥락으로 논의됐다. 전통적인 매체 중심 구조는 디지털 기술의 발전과 함께 개인화와 이동성을 중심으로 재편되었으며, 특히 모바일 기반 온라인 동영상 플랫폼이 미디어 산업 전반을 주도하는 구조로 전환되었다[1],[3],[8]. 이러한 구조 변화는 콘텐츠의 생산·유통·소비 방식뿐 아니라, 미디어 현상을 해석하고 의미화하는 담론 형성 방식에도 중요한 영향을 미쳐 왔다.
스마트폰의 보편화와 모바일 네트워크 환경의 고도화는 미디어 이용 구조를 포털 중심 체계에서 플랫폼 중심 체계로 전환하는 계기로 작용하였으며, 이용자 데이터 기반 맞춤형 콘텐츠 소비를 일상화하였다. 특히 유튜브는 콘텐츠 규모와 광고 시장 점유율 측면에서 지배적 플랫폼으로 자리 잡으며, 국내 온라인 동영상 이용에서도 핵심적 위치를 차지하고 있다[1],[2],[5],[6]. 이러한 플랫폼 중심 환경은 숏폼 콘텐츠의 확산을 가속하는 동시에, 언론 보도와 학문 연구에서 숏폼을 주요 분석 대상으로 부각시키는 구조적 조건으로 작용하였다.
이와 같은 환경 속에서 언론사는 유튜브를 핵심 유통 채널로 활용하며 디지털 뉴스룸과 뉴미디어 전담 조직을 중심으로 숏폼 영상 제작과 유통을 강화해 왔다[9]-[12]. 또한 이용자들이 장시간 영상 콘텐츠에 대한 피로감을 경험하고, 짧고 간결한 콘텐츠 소비를 선호하게 되면서 숏폼은 새로운 핵심 콘텐츠 형식으로 부상하였다[13],[14]. 이러한 변화는 언론이 숏폼을 미디어 트렌드이자 산업적 자원으로 인식하고, 이를 적극적으로 담론화하는 배경으로 작용하였다.
숏폼 콘텐츠는 일반적으로 60초 이내의 짧은 영상 길이와 9:16 세로형 화면 비율을 특징으로 하며, 이동 중 소비와 반복 시청에 최적화된 구조를 지닌다. 이러한 형식적 특성은 이용자의 참여와 공유를 촉진하고, 알고리즘 기반 추천 시스템과 결합하여 높은 체류 시간과 확산 효과를 형성한다[1],[2],[4],[5]. 동시에 이러한 기술적·형식적 특성은 학계에서 숏폼 콘텐츠의 이용 효과, 태도 형성, 행동 변화 등을 분석하는 실증 연구 흐름을 촉진하는 요인으로 작용하였다.
최근에는 숏폼 콘텐츠가 오락 중심 소비를 넘어 뉴스 이용 방식에도 영향을 미치고 있다는 점이 주목된다. 숏폼 기반 뉴스 소비 비율이 지속적으로 증가하고 있으며, 숏폼 콘텐츠는 주요 뉴스 유통 채널의 하나로 자리 잡고 있다[9]-[12]. 이는 숏폼 콘텐츠가 정보 유통과 여론 형성 과정에도 실질적인 영향을 미치며, 언론과 학계 담론의 핵심 분석 대상으로 정착했음을 시사한다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 디지털 기술 발전과 플랫폼 중심 구조의 재편은 숏폼 콘텐츠의 확산을 가능하게 한 환경적 조건일 뿐 아니라, 이를 둘러싼 언론과 학계 담론이 형성·전개되는 구조적 기반으로 작용해 왔다. 따라서 숏폼 담론의 변화와 발전 경향을 분석하기 위해서는 이러한 미디어 환경의 구조적 맥락을 전제로 한 접근이 필수적이다.
2-2 숏폼 관련 기존문헌 검토
숏폼 콘텐츠에 관한 선행연구는 대체로 개념 및 특성 연구, 이용자 효과 연구, 산업·저널리즘 맥락 연구, 그리고 최근의 담론 분석 연구로 구분할 수 있다. 이들 연구는 디지털 플랫폼 중심으로 재편된 국내 미디어 환경에서 숏폼 콘텐츠의 생산·유통·소비 양상을 다양한 관점에서 분석하며 관련 논의를 축적해 왔다.
먼저 개념 및 이론적 접근 연구에서는 숏폼 동영상 콘텐츠를 새로운 커뮤니케이션 형식으로 규정하고, 담론형·대화형 및 하향식·상향식 구조를 기준으로 유형화하였다[15]. 이러한 연구는 숏폼을 단순한 영상 분량 축소 현상이 아니라, 의미 형성과 참여 구조를 반영한 독자적 매체 형식으로 확장하여 이해했다는 점에서 이론적 의의를 지닌다. 그러나 이들 연구는 주로 형식적 특성과 유형 분류에 초점을 두어, 장기적 담론 변화나 사회적 의미 구조의 진화 과정까지 분석하는 데에는 한계를 보였다.
이용자 인식과 효과를 분석한 연구들은 숏폼 콘텐츠의 시청 편의성과 반복 소비 특성이 높은 이용률과 긍정적 태도, 구매 의도, 지속 이용 의도 형성에 영향을 미친다는 점을 실증적으로 제시하였다[16]-[18]. 이러한 연구들은 숏폼 이용 행위의 심리적·행동적 메커니즘을 규명하는 데 기여하였으나, 개별 이용자 수준의 분석에 집중함으로써 사회적 담론 구조의 형성과 변화 과정을 통합적으로 설명하는 데에는 한계를 지닌다.
한편, 저널리즘 및 산업 맥락 연구에서는 숏폼 뉴스가 기존 뉴스 콘텐츠와 차별화된 뉴스 가치와 서사 구조를 형성하며, 언론사의 디지털 전략과 산업 구조 변화에 큰 영향을 미치고 있음을 지적하였다[9]-[12]. 이는 숏폼 콘텐츠가 뉴스 생산 방식과 미디어 산업 재편에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 시사점을 제공하였으나, 담론 차원의 장기적 변화 양상에 대한 체계적 분석은 상대적으로 제한적이었다.
최근에는 텍스트 마이닝과 네트워크 분석 기법을 활용한 담론 분석 연구도 등장하고 있다. 국내 언론 기사를 대상으로 한 연구에서는 연도별 키워드 변화 분석을 통해 숏폼 담론이 콘텐츠·오락 중심 논의에서 공모전, 마케팅, 지역·정책 관련 이슈로 확장되는 양상을 보였음을 제시하였다[19]. 그러나 해당 연구는 분석 대상을 언론 담론에 한정하고, 학문적 담론과의 비교나 장기적 발전 경로에 대한 검토까지 확장하지는 못하였다.
기존 연구들은 숏폼 콘텐츠의 개념적 특성, 이용 효과, 산업적 의미를 중심으로 다양한 분석 성과를 축적해 왔다. 그러나 동일한 시기 국내 미디어 환경에서 언론과 학계 담론을 통합적으로 비교·분석하고, 키워드 변화와 의미연결망 구조를 활용하여 담론의 형성과 발전 경로를 장기적으로 검토한 연구는 제한적이었다. 특히 사회적 담론과 학문적 담론이 어떠한 구조적 차이를 형성하며 축적·진화해 왔는지를 실증적으로 규명한 연구는 충분히 축적되지 못하였다.
본 연구는 선행연구의 한계를 보완하기 위해 국내 언론 기사와 학술·학위 논문을 분석 대상으로 설정하고, 텍스트 마이닝 기반 의미연결망 분석을 활용하여 숏폼 콘텐츠를 둘러싼 사회적 담론과 학문적 담론의 구조와 변화 양상을 동일한 분석 틀에서 비교·분석하고자 한다. 특히 키워드 변화 분석과 의미연결망 구조 분석을 활용함으로써 숏폼 담론의 형성과 발전 경로를 체계적으로 검토하고, 기존 연구에서 충분히 다루어지지 않았던 담론 구조의 차이를 실증적으로 규명하고자 한다.
2-3 의미연결망 분석
텍스트 마이닝(Text Mining)은 뉴스 기사, 학술논문, 소셜 미디어 게시물 등 비정형 텍스트 자료로부터 핵심 개념과 의미 구조를 도출하는 분석 방법으로, 미디어 담론 연구에서 광범위하게 활용되고 있다. 특히 대규모 텍스트에 내재한 주제 분포와 의미 연결 양상을 체계적으로 파악하는 데 효과적인 방법론으로 평가된다. 이러한 분석 기법은 국내 미디어 환경에서 형성되는 담론의 구조와 변화 과정을 실증적으로 규명하는 데 적합하다[20].
의미연결망분석(Semantic Network Analysis, SNA)은 텍스트에 등장하는 단어 간 동시 출현(co-occurrence) 관계를 기반으로 의미 요소 간 연결 구조를 네트워크 형태로 분석하는 기법이다. 이는 단순한 빈도 분석을 넘어, 단어들이 형성하는 의미 맥락과 구조적 관계를 정량적으로 파악할 수 있다는 점에서 담론 분석에 효과적이다. 의미연결망은 단어를 노드(node), 단어 간 관계를 링크(link)로 구성하여 담론의 의미화 과정을 구조적으로 시각화한다[20]-[23]. 특히 이 방법은 담론 내 핵심 개념의 위계 구조와 의미 확산 경로를 동시에 분석할 수 있다는 점에서 장기적 담론 변화 연구에 적합한 분석 도구로 평가된다.
의미연결망분석에서는 단어의 중요성과 구조적 위치를 평가하기 위해 중심성(centrality) 지표를 활용한다. 연결중심성(degree centrality)은 특정 단어가 다른 단어들과 직접 연결된 정도를 의미하며, 매개중심성(betweenness centrality)은 네트워크 내에서 의미 흐름을 매개하는 역할을 반영한다. 근접중심성(closeness centrality)은 다른 단어들과의 평균 거리, 즉 접근성을 나타내며, 아이겐벡터중심성(eigenvector centrality)은 영향력 있는 단어와의 연결 관계를 고려한 상대적 중요성을 의미한다. 이러한 중심성 지표를 종합적으로 분석함으로써, 담론 내 핵심 개념의 위계 구조와 의미 영향력을 체계적으로 파악할 수 있다[20]-[22].
또한 네트워크 시각화와 군집 분석을 통해 유사한 의미 요소들이 형성하는 하위 구조를 도출함으로써, 담론 내부의 주제 구성과 의미 결합 방식을 입체적으로 분석할 수 있다[20],[22]. 군집 구조 분석은 담론이 어떠한 주제 영역을 중심으로 조직되고, 해당 영역들이 어떠한 방식으로 상호 연결되는지를 파악하는 데 유용하며, 담론 발전 경로의 구조적 특성을 해석하는 데 중요한 분석 틀을 제공한다.
한편, 기존 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 언론 기사에 나타난 숏폼 담론 변화를 분석한 바 있으나[19], 분석 대상을 언론 담론에 한정하고 빈도 및 연관어 분석에 집중함으로써 담론 구조의 심층적 관계와 의미 위계 체계를 충분히 규명하지 못했다는 한계를 지닌다. 이러한 한계를 보완하기 위해, 본 연구는 의미연결망분석을 중심으로 단어 간 관계 구조와 의미 네트워크를 분석하고, 국내 언론과 학계 담론을 동일한 분석 틀에서 비교·검토한다.
본 연구는 숏폼 콘텐츠를 국내 미디어 환경에서 형성된 담론의 집합적 결과물로 조망하고, 언론과 학계가 이를 어떠한 개념 체계와 언어적 구조를 통해 의미화해 왔는지를 네트워크 구조 차원에서 규명하고자 한다. 특히 중심성 분석과 군집 분석, 연도별 네트워크 비교를 활용함으로써 담론의 구조적 특성과 발전 경로를 통합적으로 해석한다. 이러한 접근은 숏폼 담론의 변화와 발전 경향을 체계적으로 분석하는 데 중요한 방법론적 기반을 제공한다.
Ⅲ. 연구 설계
3-1 분석대상 및 연구방법
본 연구는 2020년부터 2025년까지 국내 미디어 환경에서 형성된 숏폼 콘텐츠 담론의 구조와 변화 양상을 분석하기 위해 언론과 학계에서 생산된 텍스트 자료를 분석 대상으로 설정하였다. 언론 자료는 한국언론진흥재단이 운영하는 빅카인즈(BIG KINDS)[24]를 통해 수집하였으며, 전국 단위로 발행되는 104개 언론사의 기사를 포함하였다. 학계 자료는 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service, RISS)[25]를 활용하여 학술논문과 학위논문을 수집하였다.
언론 기사와 학술 문헌은 숏폼 담론을 생산·확산하는 주요 주체로서 사회적 인식과 학문적 해석 구조를 비교·분석하기에 적합한 자료로 판단된다. 분석 기간은 국내에서 숏폼 관련 논의가 본격화된 시점인 2020년 1월 1일부터 2025년 12월 31일까지로 설정하였다. 자료 수집을 위한 검색어는 ‘숏폼’으로 통일하여 관련 담론을 포괄적으로 수집하고 분석 대상의 일관성을 확보하고자 하였다.
분석 대상 자료는 총 38,473건으로, 언론 기사 38,029건과 학술·학위 논문 444편으로 구성되었다. 언론 자료는 기사 제목과 키워드 텍스트를 중심으로 수집하였으며, 빅카인즈의 본문 제공 제한을 고려하여 해당 텍스트를 기반으로 분석을 수행하였다. 학술 및 학위논문은 석사 258편, 박사 69편, 학술논문 117편으로 구성되었으며, 제목·키워드·초록 텍스트를 분석 대상으로 활용하였다. 연도별 자료 분포는 표 1에 제시하였다. 언론 기사는 사회적 담론의 형성과 확산 과정을 반영하는 자료이며, 학술·학위 논문은 이론적 논의와 실증 연구를 통해 학문적 담론을 형성하는 자료라는 점에서 서로 다른 담론 구조를 분석하는 데 적합하다. 다만, 언론 기사와 학술·학위 논문 간 자료 규모 차이를 고려하여 절대 빈도 비교보다는 의미연결망 구조와 중심성, 군집 특성 등 담론의 구조적 패턴을 중심으로 비교 분석을 수행하였다.
Annual distribution of collected data (2020–2025)
수집된 텍스트 자료는 R version 4.4.2 환경에서 KoNLP, igraph, tm, wordcloud 등 다양한 패키지를 활용하여 전처리 및 분석을 수행하였다. 전처리 과정을 거쳐 형태소 분석을 통해 명사를 중심으로 주요 단어를 추출하고, 조사·접속사 등 불용어(stopwords)를 제거하였다. 또한 동일 개념의 표기 차이를 최소화하기 위해 ‘AI’와 ‘인공지능’ 등 유의어를 통합하여 표준화하였다. 전처리 된 자료를 기반으로 빈도 분석을 통해 연도별 핵심 키워드를 도출하였으며, 단어 간 연결 관계는 동일 문서 내 공출현을 기준으로 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 구조의 안정성을 확보하기 위해 공출현 빈도 5회 이상인 관계만 분석에 포함하였다. 이후 중심성 지표를 활용하여 핵심 개념의 구조적 위치와 영향력을 분석하고, 네트워크 군집 구조를 파악하기 위해 Walktrap 알고리즘 기반 군집 분석을 적용하여 담론 내부의 하위 의미 구조를 도출하였다.
3-2 연구문제
본 연구는 2020년부터 2025년까지 국내 미디어 환경에서 형성된 숏폼 콘텐츠 담론의 변화와 발전 경향을 분석하기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.
연구문제 1. 2020년부터 2025년까지 국내 언론과 학계에 나타난 숏폼 관련 주요 키워드는 연도별로 어떠한 변화 양상을 보이는가?
연구문제 2. 2020년부터 2025년까지 국내 언론과 학계에 나타난 숏폼 담론의 의미연결망 구조는 연도별로 어떠한 특성을 가지며, 담론의 발전 경로에서 어떠한 구조적 차이를 보이는가?
Ⅳ. 분석결과
본 분석에 앞서 사전검사(pretest)를 실시한 결과, 검색어로 사용된 ‘숏폼’은 대부분의 문서에서 반복적으로 등장하는 핵심 키워드로서 네트워크 중심성을 과도하게 높이는 특성이 확인되었다. 이에 의미연결망의 세부 담론 구조를 분석하기 위해 해당 키워드를 분석에서 제외하였다.
4-1 키워드 분석결과
키워드 분석은 빈도 분석과 워드클라우드 분석을 통해 수행하였으며, 분석 결과는 표 2와 그림 1에 제시하였다.
Frequency analysis results of short-form content (2020–2025)
Word cloud of short-form content (2020–2025)*This figure is presented in Korean because it was generated using the Korean NLP(KoNLP) package in R.
언론에서는 ‘영상’, ‘콘텐츠’, ‘공모전’, ‘AI’, ‘틱톡’, ‘유튜브’, ‘네이버’, ‘글로벌’, ‘교육’ 등의 키워드가 상위 빈도로 나타났으며, 분석 기간 전반에 걸쳐 반복적으로 출현하였다. 학계에서는 ‘콘텐츠’, ‘동영상’, ‘틱톡’, ‘의도’, ‘광고’, ‘특성’, ‘이용’, ‘플랫폼’, ‘행동’ 등이 상대적으로 높은 빈도로 나타났다.
언론과 학계 모두에서 ‘콘텐츠’, ‘동영상/영상’, ‘틱톡’ 관련 키워드가 공통적으로 상위에 포함되었으며, 언론 자료에서는 플랫폼·기술·활용 관련 단어의 비중이 높게 나타났고, 학계에서는 이용자 인식 및 효과 관련 단어의 비중이 상대적으로 높게 나타났다.
2020년부터 2025년까지 국내 미디어 환경에서 형성된 언론과 학계의 숏폼 관련 연도별 빈도 분석 결과를 토대로 워드클라우드 분석을 수행하였다. 그 결과, 언론과 학계의 주요 키워드 분포 양상은 각각 그림 2와 그림 3에 제시하였다.
Yearly word cloud of short-form content in news articles*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
Yearly word cloud of short-form content in academic publications*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
먼저 언론 자료의 연도별 빈도 분석 결과, 2020년에는 ‘콘텐츠’, ‘TV’, ‘예능’ 관련 키워드가 상위에 포함되었다. 2021년에는 ‘틱톡’, ‘유튜브’, ‘MZ세대’ 관련 키워드의 출현 빈도가 증가하였다. 2022년에는 ‘콘텐츠’, ‘영상’, ‘틱톡’, ‘유튜브’, ‘공모전’이 주요 키워드로 나타났다. 2023년에는 ‘영상’, ‘공모전’, ‘콘텐츠’, ‘틱톡’, ‘AI’ 관련 키워드가 상위에 포함되었으며, 2024년에는 ‘영상’, ‘공모전’, ‘AI’, ‘콘텐츠’, ‘틱톡’의 출현 빈도가 크게 증가하였다. 2025년에는 ‘AI’, ‘영상’, ‘공모전’, ‘콘텐츠’, ‘카카오톡’ 관련 키워드가 가장 높은 빈도로 나타났다.
학계 자료의 연도별 빈도 분석 결과, 2020년에는 ‘콘텐츠’, ‘Z세대’, ‘경험’, ‘동영상’, ‘미디어’ 관련 키워드가 상위에 포함되었다. 2021년에는 ‘콘텐츠’, ‘동영상’, ‘틱톡’, ‘플랫폼’, ‘광고’ 관련 키워드의 출현 빈도가 증가하였다. 2022년에는 ‘콘텐츠’, ‘동영상’, ‘틱톡’, ‘유튜브’, ‘공모전’이 주요 키워드로 나타났다. 2023년에는 ‘콘텐츠’, ‘광고’, ‘특성’, ‘의도’, ‘동영상’ 관련 키워드가 상위에 포함되었으며, 2024년에는 ‘콘텐츠’, ‘의도’, ‘동영상’, ‘특성’, ‘틱톡’의 출현 빈도가 증가하였다. 2025년에는 ‘콘텐츠’, ‘특성’, ‘의도’, ‘이용’, ‘행동’ 관련 키워드가 상위에 포함되었다.
연도별 분석 결과, 언론 자료에서는 2020년 이후 ‘틱톡’, ‘유튜브’, ‘AI’, ‘공모전’ 관련 키워드의 출현 빈도가 지속적으로 증가하였으며, 학계 자료에서는 ‘콘텐츠’, ‘의도’, ‘특성’, ‘이용’, ‘행동’ 관련 키워드가 반복적으로 나타났다.
4-2 의미연결망 분석결과
2020년부터 2025년까지 국내 언론 보도를 대상으로 의미연결망 중심성 분석을 수행한 결과, ‘AI’, ‘영상’, ‘공모전’, ‘콘텐츠’, ‘네이버’, ‘카카오’가 주요 핵심 단어로 도출되었다 (표 3 참고). 연결중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성, 매개중심성 지표 전반에서 ‘AI’와 ‘영상’이 높은 값을 보였다.
Major keywords and centrality measures in news articles (2020–2025)
언론 의미연결망 구조는 ‘AI’, ‘영상’, ‘공모전’을 중심으로 형성되었으며, ‘네이버’, ‘카카오’, ‘광고’, ‘기술’, ‘활용’, ‘제작’, ‘홍보’ 등과 높은 연결성을 나타냈다(그림 4 참고).
Semantic network and cluster analysis of short-form content in news articles (2020–2025)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
군집분석 결과, 언론 네트워크는 네 개의 하위 군집으로 구분되었다. 군집1은 ‘AI’, ‘플랫폼’, ‘광고’, ‘기술’을 중심으로 구성된 AI 기반 플랫폼·광고 기술 활용 군집으로 나타났으며, 군집2는 ‘영상’, ‘콘텐츠’, ‘제작’, ‘홍보’를 중심으로 한 콘텐츠 제작·유통 및 홍보 군집으로 분류되었다. 군집3은 ‘공모전’, ‘수상작’, ‘개최’ 관련 단어로 구성된 공모전·이벤트 운영 군집으로, 군집4는 ‘MZ’, ‘세대’를 중심으로 한 MZ세대 중심 이용자 특성 군집으로 명명할 수 있다.
한편, 학계 논문을 대상으로 한 중심성 분석 결과, ‘콘텐츠’, ‘의도’, ‘특성’, ‘구매’, ‘틱톡’, ‘동영상’이 주요 핵심 단어로 나타났다(표 4 참고). 모든 중심성 지표 전반에서 ‘콘텐츠’와 ‘의도’가 가장 높은 값을 보였다.
Major keywords and centrality measures in academic publications (2020–2025)
학계 의미연결망 구조는 ‘콘텐츠’와 ‘의도’를 중심으로 형성되었으며, ‘만족’, ‘이용’, ‘태도’, ‘행동’, ‘광고’, ‘몰입’ 등의 단어와 높은 연결성을 나타냈다(그림 5 참고).
Semantic network and cluster analysis of short-form content in academic publications (2020–2025)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
군집분석 결과, 학계 네트워크 역시 네 개의 하위 군집으로 구분되었다. 군집1은 ‘콘텐츠’, ‘제작’, ‘몰입’, ‘행동’, ‘유튜브’, ‘영상’, ‘미디어’, ‘매개’를 중심으로 구성된 콘텐츠 제작·매개 구조 중심 군집으로 나타났으며, 군집2는 ‘이용’, ‘만족’, ‘지속’, ‘동기’를 중심으로 한 이용 지속성 및 만족도 분석 군집으로 분류되었다. 군집3은 ‘의도’, ‘동영상’, ‘틱톡’, ‘특성’, ‘방문’, ‘시청’ 등을 중심으로 형성된 플랫폼 특성 및 이용 의도 분석 군집으로, 군집4는 ‘콘텐츠’, ‘동영상’, ‘틱톡’, ‘특성’, ‘구매’, ‘소비’, ‘태도’, ‘광고’ 등을 중심으로 한 광고 효과 및 소비 행동 분석 군집으로 명명할 수 있다.
언론에서는 기술·플랫폼·활용 관련 단어를 중심으로 한 네트워크 구조가 형성되었으며, 학계에서는 이용자 인식 및 효과 관련 단어를 중심으로 한 네트워크 구조가 나타났다.
연도별 의미연결망 분석을 통해 2020년부터 2025년까지 국내 미디어 환경에서 형성된 언론과 학계의 숏폼 담론 구조 변화를 비교하였다.
2020년 언론 네트워크에서는 ‘콘텐츠’, ‘TV’, ‘예능’, ‘제작’이 중심 노드로 나타났다(그림 6 참고). 학계 네트워크에서는 ‘브랜딩’, ‘디자인’, ‘경험’, ‘동영상’이 주요 연결 단어로 도출되었다.
Semantic network structure of short-form content in news and academic publications (2020)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
2021년 언론 네트워크에서는 ‘틱톡’, ‘유튜브’, ‘릴스’, ‘MZ세대’가 중심적으로 연결되었다(그림 7 참고). 학계 네트워크에서는 ‘광고’, ‘만족’, ‘몰입’ 관련 단어들이 주요 노드로 나타났다.
Semantic network structure of short-form content in news and academic publications (2021)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
2022년 언론 네트워크에서는 ‘공모전’, ‘챌린지’, ‘정책’ 관련 단어들의 연결성이 높게 나타났다(그림 8 참고). 학계 네트워크에서는 ‘구매’, ‘행동’, ‘이용’ 관련 단어들이 중심적으로 연결되었다.
Semantic network structure of short-form content in news and academic publications (2022)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
2023년 언론 네트워크에서는 ‘홍보’, ‘지역’, ‘시상식’ 관련 단어들이 주요 노드로 나타났으며, 학계 네트워크에서는 ‘의도’, ‘특성’, ‘태도’, ‘매개’ 관련 단어들의 연결성이 증가하였다(그림 9 참고).
Semantic network structure of short-form content in news and academic publications (2023)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
2024년 언론 네트워크에서는 ‘AI’와 ‘영상’을 중심으로 한 연결 구조가 형성되었으며(그림 10 참고), 2025년에는 ‘카카오’, ‘웹툰’, ‘활용’ 관련 단어들의 연결성이 높게 나타났다(그림 11 참고). 학계 네트워크에서는 ‘의도’, ‘행동’, ‘가치’, ‘학습’ 관련 단어들이 주요 노드로 도출되었다.
Semantic network structure of short-form content in news and academic publications (2024)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
Semantic network structure of short-form content in news and academic publications (2025)*This figure is presented in Korean because it was generated using the KoNLP package in R.
연도별 분석 결과, 언론 자료에서는 플랫폼 및 기술 관련 단어를 중심으로 네트워크 구조가 변화하였으며, 학계 자료에서는 이용자 인식 및 효과 관련 단어를 중심으로 한 연결 구조가 지속적으로 형성되었다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 2020년부터 2025년까지 국내 언론 기사와 학술·학위 논문을 대상으로 의미연결망 분석을 적용하여 국내 미디어 환경에서 형성된 숏폼 콘텐츠 담론의 구조와 발전 경향을 비교·분석하였다. 이를 통해 동일한 미디어 현상을 둘러싼 사회적 담론과 학문적 담론이 어떠한 구조적 특성을 보이며 어떠한 경로로 발전해 왔는지를 실증적으로 규명하고자 하였다.
분석결과, 언론과 학계는 공통으로 숏폼을 플랫폼 중심 미디어 환경에서 확산한 핵심 콘텐츠 형식으로 인식하고 있었으나 담론의 조직 방식과 발전 경로에서는 뚜렷한 차이를 보였다. 언론 담론은 ‘영상’, ‘AI’, ‘플랫폼’, ‘공모전’ 등을 중심으로 기술·산업·제도적 활용과 연계된 확산형 네트워크 구조를 형성하였으며, 오락 중심 인식에서 출발하여 기술 기반 활용 및 공공 영역 확장으로 변화하는 경향을 나타냈다.
반면, 학계 담론은 ‘콘텐츠’, ‘의도’, ‘특성’, ‘이용’, ‘행동’, ‘효과’ 등의 개념을 중심으로 이용자 경험과 효과 변인을 연결하는 분석 중심 네트워크 구조를 형성하였다. 초기에는 이용 경험 탐색 중심의 연구가 주를 이루었으나 이후 효과 검증과 이론적 설명 모형 중심으로, 점진적으로 심화하는 발전 경로를 보였다. 이러한 차이는 키워드 분석, 네트워크 분석, 군집 분석 전반에서 일관되게 확인되었다.
숏폼 콘텐츠를 둘러싼 사회적 인식과 학문적 해석이 서로 다른 기능을 수행하고 있음을 보여준다. 언론 담론이 기술·산업 중심의 확산과 활용을 강조하는 반면, 학계 담론은 이용자 경험과 효과 메커니즘을 설명하는 분석적 기능을 수행한다. 이는 숏폼 콘텐츠 관련 정책 및 산업 전략 수립 과정에서 기술적 활용뿐 아니라 이용자 경험과 사회적 효과를 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다.
연도별 자료 분석 결과, 2023년 이후 언론과 학계 자료가 동시에 증가한 현상은 숏폼 콘텐츠가 일시적 유행을 넘어 국내 미디어 환경에 구조적으로 정착하고 있음을 보여준다. 이는 기술 발전과 플랫폼 전략 변화가 숏폼 담론 확산과 연구 축적을 동시에 촉진한 결과로 해석할 수 있다.
본 연구의 학문적 의의는 첫째, 국내 언론과 학계 담론을 동일한 분석 틀에서 비교함으로써 숏폼 담론의 구조적 특성과 발전 경향을 통합적으로 제시하였다는 점이다. 둘째, 키워드 분석과 의미연결망분석을 활용한 방법론을 통해 담론 형성과 변화 과정을 실증적으로 설명하였다는 점이다. 실천적 측면에서는 숏폼 콘텐츠 전략 수립 시 기술·산업 논리뿐 아니라 이용자 효과와 사회적 함의를 함께 고려할 필요성을 제시한다.
다만, 본 연구는 검색어를 ‘숏폼’으로 한정하고 국내 자료에 분석 대상을 제한하였으며 의미연결망 분석의 특성상 담론의 맥락적 의미를 충분히 반영하지 못한 한계를 지닌다. 향후 연구에서는 연관 키워드 확장, 해외 비교 분석, 감성 분석 및 토픽모델링 방법론 활용, 이용자 조사와의 검증 등을 통해 숏폼 담론 연구를 보다 심화할 필요가 있다. 그럼에도 본 연구는 2020-2025년 국내 미디어 환경에서 형성된 숏폼 콘텐츠 담론의 구조와 발전 경향을 체계적으로 정리하고 향후 관련 연구의 이론적·방법론적 확장을 위한 기초 틀을 제시하였다는 점에서 의의를 지닌다.
Acknowledgments
본 연구는 2025년도 중부대학교 학술연구비 지원으로 수행되었습니다.
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저자소개
2014년：중앙대학교 대학원 (광고학석사)
2019년：중앙대학교 대학원 (예술학박사)
2019년～2024년: 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 연구교수
2024년～현 재: 중부대학교 미디어커뮤니케이션학과 조교수
※관심분야：숏폼(Short-Form), 디지털 콘텐츠(Digital Content), 디지털 미디어(Digital Media), 미디어 담론(Media Discourse), 텍스트 마이닝(Text Mining), 의미연결망분석(Semantic Network Analysis)