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새로운 디지털 미디어 환경에서 이용자들의 뉴스 선택은 앞에서 논의한 바와 같이 콘텐츠의 출처와 다른 이용자들의 추천 행위 등의 몇 가지 요인에 의해 영향을 받는다고 볼 수 있다. 사이언스지에 게재된 Bakshy et al.[9]에 의하면 페이스북 이용자들이 여러 가지 이념적인 관점을 접하는데 가장 큰 문제점은 뉴스피드에서 자신의 성향과 비슷한 정보를 노출하는 페이스북의 알고리즘에 의한 필터링이 아닌 개인의 선택이다. 즉 페이스북 이용자들이 어떠한 콘텐츠를 선택하느냐에 따라 다양한 관점에 노출되는 과정에 장애가 발생할 수 있다는 것이다.

이러한 현상을 설명할 수 있는 ‘선택적 노출’이란 개념은 이용자가 자신의 생각이나 태도와 일치하는 정보만을 받아들이고 불일치한 정보는 배제하는 경향을 의미한다. 뉴스콘텐츠 소비 과정에서는 기존 미디어 환경에서도 정치 성향에 맞는 정보만을 선택적으로 소비하는 경향이 존재했으나 인터넷상에서는 그러한 현상이 더 심화하는 것으로 밝혀졌다[10]. 더구나 콘텐츠 선택권이 더 다양해진 소셜미디어 환경에서는 이전보다 현격한 선택적 정보 노출과 의견의 극화 현상을 유발하고 있다[11].

선택적 노출의 현상은 인지 부조화 이론[12]으로 설명할 수 있다. 이 이론은 개인들이 인지 부조화로 인한 심리적 불편감을 줄이기 위하여 기존 태도에 반하는 메시지를 기피하는 경향이 있다. 인지 부조화에 의한 선택적 노출 현상은 선행연구들에 의해 검증되어 왔다[13][14]. 1956년부터 1996년까지의 16개의 연구에 대한 메타분석 결과, 인지 부조화는 선택적 노출과 관련이 있고 개인들은 기존 신념과 유사한 정보를 선택하려는 동기를 가진 것으로 드러났다[15].

Iyengar&Hahn의 연구[10]에 의하면, 온라인 뉴스의 이용자들이 자신의 기존 정치적 신념과 일관된 정보에 대해 선택적으로 노출을 하는 경향이 강하게 나타났으며, 이러한 현상은 연성뉴스보다 경성뉴스콘텐츠에서 강하게 나타났다. 다른 연구에서도 이용자들이 자신의 기존 의견을 강화시키는 정보에는 노출되지만 반대되는 정보는 거부하는 분석 결과를 보여주었다[16]. Knobloch-Westerwick&Meng의 연구[17] 에서는 온라인상에서 자신의 의견과 일치하는 이슈에 대하여 읽는 시간은 자신의 의견과 일치하지 않는 이슈에 노출되는 시간보다 36% 정도 긴 것으로 나타났다. Stroud[18]는 선택적 노출의 결과에 대해 NAES(National Annenberg Election Survey)를 분석하여 정치적 양극화 현상을 초래한다는 것을 밝혔다. 또한, 한국에서 34개의 뉴스 제공 기관과 트위터 유저들의 패턴을 분석한 결과[2]는 정파성과 세대 간의 선택(generational selectivity)은 트위터에서 다른 의견에 대한 노출의 확률을 줄임으로써 양극화를 촉진시킨다는 것을 밝혔다.

하지만 정치 성향에 따른 뉴스콘텐츠에 대한 선택적 노출의 경향이 모든 연구에서 일관되게 발견된 것은 아니다. 일부 연구에서는 선택적 노출의 효과의 일관성에 대하여 의문점을 제기하였으며, 선택적 노출이 의식적 동기에 의하여 명확하게 발생했다고 보기 어렵다는 지적을 하기도 했다.

디지털 미디어 환경에서 정보 유용성에 주목한 일부 연구들은 선택적 노출 현상이 발생하지 않을 것이라고 주장했다. 그럼에도 불구하고, Hart et al.[14]의 선택적 노출 효과에 대한 300여 개의 관련 논문 메타분석 결과에서는 그 경향이 강하지는 않지만 실제로는 어느 정도 나타나고 있음을 밝혔다.

본격적으로 소셜미디어상의 뉴스콘텐츠 소비과정에서 정치 성향에 따른 선택적 노출의 효과를 검증한 기존 연구에서는, 뉴스 출처에 대한 정보만 제공했을 경우 보수적인 사람은 Fox news를 선호하고 진보적인 사람은 MSNBC를 선호한다고 밝혔다[8]. Hwang[19]의 연구에서는 트위터 이용자들의 이념 성향에 따라 조선일보와 동아일보의 보수적 언론사와 경향신문과 한겨례 신문의 진보적 언론사에 대한 선택적 노출과 팔로우 양상을 분석하였다.

이러한 논의를 바탕으로 이 연구에서는 페이스북 이용자의 기사 선택 과정에서 뉴스 출처의 정치 성향에 따른 선택적 노출과 관련해 다음과 같은 연구 가설을 제시하였다.

연구 가설 1-1: 뉴스 출처의 정치 성향을 유추할 수 있는 뉴스 출처가 제시된 조건에서, 이용자는 자신의 정치 성향과 유사한 뉴스 출처의 기사를 선호할 것이다.

연구가설 1-2: 뉴스 출처의 정치 성향을 유추할 수 있는 뉴스 출처가 제시된 조건에서, 이용자는 자신의 정치 성향과 유사한 뉴스 출처의 기사에 대하여 관심도가 높을 것이다.

전통적인 미디어에서 뉴스 의제 설정의 권한은 주로 편집자들에게 있었고 그들의 가치판단에 따라 이슈의 중요성이 결정되었다. 하지만 현재의 미디어 환경에서는 여러 미디어에서 디지털 플랫폼에 콘텐츠를 동시에 제공하고 이용자들이 선택적으로 이용하며 내용에 대한 다양한 의견을 공유하기도 한다. 뉴스의 가치를 판단하고 결정하는 권한이 언론으로부터 이용자들에게로 옮겨간 현상을 관찰할 수 있다.

페이스북의 인스턴트 아티클과 노티파이, 트위터의 모멘트, 스냅쳇의 디스커버리 등 하나의 공간 안에서 다양한 뉴스 매체의 기사를 접하는 것이 가능해졌고, 이용자들은 해당 콘텐츠에 대하여 추천 혹은 ‘좋아요’ 등의 ‘지지(endorsement)'를 통하여 자신 혹은 타인의 콘텐츠에 대한 호감도를 표현하는 것이 활발해졌다. 이러한 온라인상의 뉴스 추천 기능은 이용자들이 기사를 얼마나 많이 봤는지, 어떤 기사가 가장 인기가 많았는지, 또한 이용자들이 뉴스를 어떻게 평가하는지 등의 정보를 제공한다. 추천의 형식은 엄지손가락을 위로 올리거나 내리거나 하는 방식, 1에서 5까지의 별로 표시하는 방식, 또는 1에서 100까지의 척도로 표시하는 방식 등이 있다.

소셜미디어상의 사회적 지지 요소는 이용자들의 뉴스 선택에 있어 영향을 줄 수 있는데, 대부분 온라인상의 추천 표시가 시스템상에서 가장 눈에 잘 띄는 공간에 제공되기 때문이기도 하다. 특히 이러한 다른 이용자의 추천으로 인한 인기 뉴스콘텐츠는 트위터나 페이스북과 같은 소셜미디어와의 연계를 통하여 리트윗이나 공유의 형태로 많이 나타난다. 이 같은 현상은 이용자들의 뉴스 선택에 있어 전통적인 매체와는 다르게 정치 엘리트나 언론인들의 파워 보다는 기사 추천이라는 새로운 형식으로 일반 이용자들의 영향력이 중요한 요소로 등장했음을 의미한다.

이러한 변화는 디지털 미디어 환경의 상호작용적 속성과 데이터 알고리즘의 발전으로 인하여 해당 기사의 총조회 수, 특정 기간 가장 인기가 높았던 뉴스 스토리들, 혹은 이용자들의 뉴스 기사에 대한 평가 등을 게재하는 것이 수월해지면서 가속화되었다[7][8]. Knobloch-Westerwick et al.의 연구[6]에서는 기사 평균 순위의 추천에 노출된 실험 참가자들이 통제집단에 비하여 해당 뉴스를 더 많이 선택하도록 유도하였으며, 더 오랫동안 기사에 노출되게 하는 데 강한 영향을 미친다는 것을 발견하였다.

사회적 추천의 효과는 기존 미디어 환경에서도 검증되었는데. 뉴스 이용자는 타인에 의한 뉴스 추천 혹은 뉴스 순위와 같은 정보 효용(information utility)을 이용하여 콘텐츠를 선택한다는 것을 밝혔다. 예를 들면, Sundar&Nass[5]는 뉴스 이용자는 뉴스가 다른 사람들에 의하여 많이 선택되었다고 보이는 정보를 더 선호한다는 것을 발견했다. 뉴스 이용자는 전통적인 뉴스 매체의 편집자가 엄격한 기준에 의해 선정한 뉴스를 제공하는 것처럼, 다른 이용자들의 추천 역시 뉴스의 대표성이 있는 것으로 판단하고 이는 선택의 과정에 영향을 미친다.

Thorson의 연구[7]에서는 뉴스 추천 엔진(News recommendation engine)은 특정 뉴스콘텐츠에 대하여 대중의 지지(public endorsement)를 증명하는데, 이러한 기능은 소비자들이 어떤 뉴스에 노출될 것인지를 결정할 수 있다고 주장했다. Yang[20]은 한국 온라인 뉴스 이용자들의 뉴스 선택을 로그 데이터를 통하여 분석하였다. 분석 결과 노출된 기사의 절반은 ‘인기기사’의 목록을 통한 접근이었으며, ‘인기기사’의 노출 시간은 전체 노출 시간 중 58%에 달했고, 이를 통한 기사에의 노출은 더 오랫동안 읽도록 유도하였다.

온라인상에서 수나 양적인 추천이 이용자들에게 영향을 미치는 것은 일종의 편승효과 메커니즘이다. 편승효과의 휴리스틱 단서의 효과는 이용자들이 다른 이들에 대한 지지가 개인의 효용에 대한 예측이 가능할 것이라는 전제에 기인한다[5]. 또한, 개인이 다른 사람들의 태도가 자신의 의사 결정에 유용할 것이라고 판단하고, 많은 사람들이 어떤 태도에 대하여 지지한다면 그들을 따라가는 것이 필요하다고 믿는 경향을 전제한다[8].

이러한 이론적 주장은 온라인 뉴스의 중요도 혹은 선호도에 관한 몇몇 경험적 연구의 발견에 대한 설명을 제공한다[6][7][8]. 특히 메싱과 웨스트우드의 연구에서는 사회적 지지를 통한 추천의 효과가 선택적 노출의 효과보다 뉴스 선택에 있어 더 결정적인 요인임을 밝혔다[8].

이러한 논의를 바탕으로 이 연구에서는 페이스북상의 뉴스콘텐츠 소비에서 타 이용자들의 사회적 지지가 이용자들의 뉴스 선택에 중요한 요인일 것으로 예측하며 다음과 같은 연구 가설을 제시했다.

연구가설 2-1: 사회적 지지(좋아요)가 제시되는 뉴스 콘텐츠의 조건에 노출될 때, 이용자는 사회적 지지가 높은 뉴스 콘텐츠를 선호할 것이다.

연구가설 2-2: 사회적 지지(좋아요)가 제시되는 뉴스 콘텐츠에 노출될 때, 이용자는 사회적 지지가 높은 뉴스에 대한 관심도가 높을 것이다.

지금까지 논의한 뉴스 출처의 정치 성향에 근거한 선택적 노출과 타 이용자의 사회적 지지의 효과는 두 요인이 동시에 나타났을 때 그 상대적 영향력이 다르게 나타날 수 있다. Messing&Westwood[8]는 이용자에게 뉴스 출처의 정치 성향만 노출시킨 조건과 타 이용자의 사회적 지지만을 노출시킨 조건, 그리고 두 요인을 동시에 제시한 조건을 비교하여 이용자들의 뉴스 선택에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 그 결과, 뉴스 출처의 정치 성향만 제시된 조건에서는 개인의 이념 성향에 따라 뉴스 기사를 선호하였지만, 사회적 지지의 조건을 함께 제시했을 때는 선택적 노출의 효과가 완화되는 결과를 보였다. 즉, 당파성에 따른 선택적 노출의 효과보다는 타 이용자의 사회적 지지의 효과가 더 강한 영향력을 보였다.

이는 기존의 전통적인 매체에 비하여 여러 가지 요소들이 함께 제공되는 온라인 혹은 소셜미디어 환경에서 이용자들은 휴리스틱 단서로써 사회적 지지의 요소를 더 적극적으로 활용하기 때문으로 해석된다. 이 같은 결과는 앞으로의 소셜미디어 내의 정치적 정보의 노출에 있어서 이용자들이 자신의 이념적 성향과 관련 없이도 다양한 정보에 노출될 가능성을 시사한다. 소셜 미디어 환경에서 이용자들은 사회적 추천(social recommendation) 기능을 자신의 의견을 표현하거나 정보의 가치를 판단하거나 오락적 목적으로 이용하게 된다. 이용자들은 사회적 추천을 참고하여 뉴스콘텐츠를 선택함으로써 잠재적으로 자신의 취향을 나타내기도 하고 직접적으로 자신의 의견을 표현하고 공유하는 도구로 사용하기도 한다.

소셜미디어상에서 사회적 지지의 효과가 관찰되는 경우가 많긴 하지만 성향에 따른 선택적 노출의 효과를 무시하기는 어렵다. 기존 연구에 의하면 페이스북 친구들에게 무작위로 정보가 노출될 경우, 보수와 진보적 성향의 사람들이 자신의 정치성향과 다른 콘텐츠에 노출될 확률이 평균 42.5%로 도출되어 선택적 노출의 영향이 유의미하지만 그렇지 않은 경우도 다수에서 나타나 좀 더 체계적인 연구가 필요하다는 것을 알 수 있었다[9].

Hahn et al.[2]의 연구에서는 트위터에서 페이스북의 ‘좋아요’와 유사한 ‘리트윗’의 사회적 지지의 요소가 있음에도 불구하고, 여전히 이용자가 기존의 정치 성향에 따른 선택적 노출의 효과가 크게 나타나고 이에 따른 정치적 양극화의 심화 현상이 발견되었다. 이처럼 소셜미디어 환경에서 두 요소의 상대적 영향력에 관해서는 연구마다 일치하지 않는 결과들이 존재한다. 따라서 두 가지 조건이 동시에 노출될 때, 뉴스 출처의 정치 성향의 효과와 다른 이용자의 사회적 지지의 효과가 상대적으로 어떻게 다르게 나타날지는 더 심도 있는 분석이 필요하다. 이러한 논의를 바탕으로 이 연구에서는 페이스북상의 뉴스 출처의 정치 성향과 다른 이용자의 사회적 지지가 동시에 제시될 때 뉴스 선택 과정에서 그 영향이 어떻게 다르게 나타날지 탐구하기 위해 다음과 같은 연구 문제를 설정하였다.

연구 문제 1: 뉴스 출처의 정치 성향과 사회적 지지(좋아요 수)가 동시에 제시되는 뉴스콘텐츠에 노출될 때, 이용자는 어떠한 뉴스콘텐츠를 선호할 것인가?

앞서 제시한 연구 가설과 연구 문제를 검증하기 위해서 페이스북과 유사한 형태의 뉴스콘텐츠를 제작하여 실험을 진행하였다. 실험은 Iyengar&Hahn[10], 그리고 Messing& Westwood[8]의 연구를 토대로 설계하였다. 실험 자극물을 위해 페이스북 환경에서 뉴스 제목을 4가지로 조작하여 제작하였다: 2(정치 성향: 보수/진보) X 2(사회적 지지: 좋아요 수 높음/낮음). 이 4개의 같은 뉴스 스토리로 구성된 하나의 세트를 세 가지 조건으로 다르게 구성하고 실험 참가자들을 무작위로 나누어 한 조건에 노출되게 하였다: ① 뉴스 출처만 제시된 조건, ② 사회적 지지(좋아요 수)만 제시된 조건 ③ 출처와 좋아요 수가 함께 제시된 조건. 실험 조작을 위한 뉴스의 주제는 실험참여자의 사전 태도가 뚜렷하지 않은 경제 뉴스를 경성뉴스로 생활 뉴스를 연성뉴스로 선정하였다. 경성뉴스와 연성뉴스의 구분은 기존 유사한 실험에서 수행하지 않은 것으로 좀 더 현실적인 함의를 도출하기 위해 이 연구에서 추가로 포함한 것이다. 조작된 뉴스는 실제 해당 뉴스 출처의 기사의 제목을 인용하였다.

실험은 서울지역의 대학에 재학 중인 남녀 대학생과 대학원생을 대상으로 약 한 달에 걸쳐 진행되었다. 실험참여자들은 강의실에서 약 20분 동안 연구자가 실험 처치를 위해 작성한 4개의 뉴스 스토리 제목에 노출된 후 사후 설문을 하는 방식으로 진행되었다. 참가자는 4개의 뉴스 제목을 읽고 자신이 보고 싶은 뉴스를 선택한 후, 각 뉴스에 대한 관심도, 자신의 정치 성향, 뉴스 출처의 정치 성향에 대한 인식, 소셜미디어 이용, 그리고 인구통계학적 문항에 답하였다. 실험에 참가한 학생은 남학생 40명, 여학생 92명으로 총 132명이었으며, 세 가지 실험 조건별로 40명 이상의 피험자들이 무작위로 배정되었다(조건 ①=44명, 조건 ②=43명, 조건 ③=45명).

실험 참가자들의 평균연령은 21.99세로 조사되었다(SD = 1.62, Max = 26, Min = 19). 월평균 가정의 소득 수준은 평균 4.04(SD = 2.41)으로 나타났다(④ 400만원에서 499만원 이하).

실험 자극물은 연구의 목적에 맞도록 뉴스 출처의 정치 성향이 보수 혹은 진보인 것, 타 이용자의 사회적지지, 즉 좋아요 수가 높게 혹은 낮게 조작, 제작하였다. 보수적인 성향의 뉴스 출처는 조선일보와 중앙일보, 진보적인 성향의 뉴스 출처는 경향신문과 한겨례 신문을 이용하였다.

사회적 지지의 정도는 기존의 연구[8]를 참고하여 낮은 사회적 지지는 0부터 70까지의 좋아요 숫자, 높은 사회적 지지는 100부터 40,000까지의 좋아요 숫자를 이용하였다. 실험참여자들에게는 각각 할당된 조건의 경성뉴스(정치, 경제 등)와 연성뉴스(연예, 생활 등)를 제시하였는데, 이는 연구 가설과 문제로 제시하지는 않았지만, 뉴스의 타입에 따라 선택 과정이 다르게 나타날 수 있기 때문이다.

뉴스콘텐츠 형식은 좌측 하단과 우측 상단에 페이스북 로고를 표시하였으며, 인터페이스는 실제 페이스북 환경과 유사하게 조작하였다. 모든 참여자는 4개의 뉴스 스토리에 노출되었고, 실험 자극물은 무작위로 나뉜 세 그룹의 참가자들에게 각각 다른 조건으로 제시되었다: ① 뉴스 출처만 표시된 조건 (보수적 뉴스 출처가 2개 + 진보적 뉴스 출처 2개), ② 사회적 지지 조건 (좋아요 수가 높은 뉴스 2개 + 낮은 뉴스 2개), ③ 정치 성향과 사회적 지지가 함께 표시된 조건 (보수적 출처/사회적지지 높은, 보수적 출처/사회적지지 낮은, 진보적 출처/사회적지지 높은, 진보적 출처/사회적지지 낮은 스토리 각 1개씩) (그림 1-3 참고).

Fig. 1. 
Experimental Condition 1

Fig. 2. 
Experimental Condition 2

Fig. 3. 
Experimental Condition 3

(1) 뉴스 기사의 선택 및 관심도

참가자들이 노출된 네 가지 뉴스 제목 중 어떤 것을 읽고 싶어 하는지 측정하기 위하여 “귀하께서는 앞서 보신 기사 중 어떤 것을 읽고 싶습니까?”의 항목을 질문하여 한 가지를 선택하도록 하였다. 기사의 선택에 대한 코딩은 참가자가 선택한 뉴스 출처의 정치 성향과 사회적 지지의 정도에 따라 그룹을 구분하여 입력하였다. 조선일보와 중앙일보를 보수적 출처로 ‘1’로 묶고, 경향신문과 한겨례 신문을 ‘2’의 진보적 출처로 묶어 각각 경성뉴스와 연성뉴스를 나누어 코딩하였다. 경성뉴스에서 보수적 출처의 기사를 선택한 참가자 27.7%. 진보적 출처를 선택한 참가자는 72.3%로 나타났다. 연성뉴스에서 보수적 출처를 선택한 참가자 47.5%, 진보적 출처를 선택한 참가자는 52.5%로 나타났다.

또한 ‘좋아요’로 대표되는 사회적 지지의 정도는 수치가 낮은 두 개의 기사를 ‘1’로 묶고, 수치가 높은 두 개의 기사를 ‘2’로 묶어서 각각 경성뉴스와 연성뉴스를 나누어 코딩하였다. 경성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스 기사를 선택한 참가자 54.5%, 사회적 지지가 높은 기사를 선택한 참가자는 45.5%로 나타났다. 연성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스 기사를 선택한 참가자 30.7%, 사회적 지지가 높은 뉴스 기사를 선택한 참가자는 69.3%로 나타났다.

네 가지 뉴스에 각각에 대한 관심도를 측정하기 위하여 “귀하께서는 다음의 기사에 어느 정도 관심이 갔습니까?”, “귀하께서는 다음의 기사에 어느 정도 주목하였습니까?”의 두 가지 항목을 이용하여 리커트 10점 척도(1=‘매우 관심 없음’, 10=‘매우 관심 있음’)로 측정하였다. 관심도의 측정 중 보수적 성향의 뉴스 출처에 대한 관심도, 진보적 성향의 뉴스 출처에 대한 관여심를 알아보기 위해서, 경성뉴스의 네 가지의 기사에서 보수적 성향의 뉴스 출처인 조선일보와 중앙일보(M=5.02, SD=1.64, Cronbach's alpha=.88), 진보적 성향의 뉴스 출처인 경향신문과 한겨례 신문(M=5.58, SD=1.59, Cronbach's alpha=.76)의 평균을 이용하였다. 마찬가지로 연성뉴스의 네 가지의 기사에서 보수적 성향의 뉴스 출처인 조선일보와 중앙일보(M=5.72, SD=1.31, Cronbach's alpha=.61), 진보적 성향의 뉴스 출처인 경향신문과 한겨례 신문(M=5.61, SD=1.58, Cronbach's alpha=.74)의 평균을 이용하였다.

또한, 관심도의 측정 중 사회적 지지가 낮은 기사에 대한 관여도와 사회적 지지가 높은 기사에 대한 관여도를 알아보기 위해서, 경성뉴스의 네 가지의 기사에서 사회적 지지의 숫자가 낮은 두 기사(M=5.51, SD=1.53, Cronbach's alpha=.81)와 높은 두 기사(M=5.18, SD=1.71, Cronbach's alpha=.76)의 평균 관심도를 이용하였다. 연성뉴스도 마찬가지로 네 가지의 기사에서 사회적 지지의 숫자가 낮은 두 기사(M=5.36, SD=1.54, Cronbach's alpha=.79)와 높은 두 기사(M=6.12, SD=1.66, Cronbach's alpha=.70)의 평균 관심도를 이용하였다.

(2) 개인의 정치 성향

개인의 정치 성향 측정 문항은 기존의 연구를 참고하여 작성하였다. 이념 성향에 대해서는 경제적 이슈와 사회적 이슈에 대하여 리커트 10점 척도(1 = ‘매우 강한 보수’, 10 = ‘매우 강한 진보’)를 이용하여 측정하고, 개인의 평균적인 정치적 이념 성향에 대하여 경제적 이슈에 대한 성향과 사회적 이슈에 대한 성향의 평균값을 이용하였다(M=5.63, SD=1.75, Cronbach's alpha=.86).

개인의 정치 성향을 또 다른 방식으로도 측정하였는데(노정규 & 민영, 2012), 보수집단에 대한 호감도와 진보집단에 대한 호감도에 관해 각각 다섯 문항씩 리커트 10점 척도(1=‘매우 그렇지 않다,’ 10=‘매우 그렇다’)를 이용하여 질문하였다. 구체적으로 보수집단에 대한 호감도의 측정은 “귀하께서 느끼시는 보수정당에 대한 호감도는 어느 정도 되십니까,” “귀하께서는 다른 사람이 보수적인 사람들을 비판하면 본인에 대한 개인적인 비난처럼 느껴지십니까,” “귀하께서는 보수적인 사람들에 대해 이야기할 때 본인을 보통 그들보다는 우리라고 표현하십니까,” “귀하께서는 많은 측면에서 보수주의자의 특성을 가지고 계십니까,” “정치적으로 보수적인 정치인의 성공은 귀하의 성공과도 같습니까?”의 문항을 측정하였다(M=3.76, SD=1.94, Cronbach's alpha=.91). 진보집단에 대한 호감도의 측정도 유사하게 질문을 구성하여 측정하였다(M=4.12, SD=1.58, Cronbach's alpha=.82).

연구 가설과 연구 문제를 검증하기 전에 실험 처치가 제대로 이루어졌는지를 확인하기 위한 분석을 실시하였다. 먼저, 실험 처치물을 읽은 참가자에게 ‘귀하께서 보신 Facebook의 뉴스 기사에서 기사별로 다른 요소는 무엇입니까’라는 항목을 질문했다(① 신문사, ② ‘좋아요’, ③ 신문사, ‘좋아요’). 뉴스 출처만 제시된 첫 번째 그룹 전체 44명 중 93.2%가 ① 신문사로, 사회적 지지 수치만 제시된 두 번째 그룹 전체 43명 중 93%가 ② ‘좋아요’로, 두 가지 다 제시된 마지막 그룹 전체 45명 중 94.5%가 ③ 신문사, ‘좋아요’로 답하여 조건 처치는 성공적인 것으로 나타났다.

또한, 뉴스 출처의 정치 성향에 대한 인식을 확인하기 위하여 분석을 실시하였다. 뉴스 출처의 정치 성향에 대한 인식은 보수적 성향의 언론사인 조선일보와 중앙일보, 진보적 성향의 언론사인 경향신문과 한겨례 신문에 대하여 리커트 10점 척도(1=‘매우 강한 보수’, 10=‘매우 강한 진보’)를 이용하여 측정하였다. ‘귀하께서는 조선일보의 정치 성향은 어느 정도가 된다고 생각하십니까?’의 문항에 대하여 평균은 3.52, 표준편차는 1.96으로 나타났다. 중앙일보는 평균 4.31, 표준편차 1.96으로 나타났고, 경향신문은 평균 6.31, 표준편차는 1.80, 마지막으로 한겨례 신문은 평균 7.01, 표준편차 1.92로 나타났다. 따라서 조선일보와 중앙일보는 비교적 보수적 성향의 뉴스 출처로, 경향신문과 한겨례 신문은 비교적 진보적 성향의 뉴스 출처로 인식하는 것으로 나타나 실험 처치는 성공적인 것으로 분석되었다.

연구 가설 1-1, “뉴스 출처의 정치 성향을 유추할 수 있는 뉴스 출처가 제시된 조건에서, 이용자는 자신의 정치 성향과 유사한 뉴스 출처의 기사를 선호할 것이다”를 검증하기 위하여, 4가지 뉴스 중 참가자가 읽어보고 싶다고 답한 스토리의 출처가 보수적인지 진보적인지에 따라 두 그룹으로 코딩하고 그룹 간 참가자 개인의 정치 성향이 어떻게 다르게 나타나는지 비교하였다. 이를 위해 독립표본 t-test를 실시하고 추가로 효과의 크기(Cohen's d)를 측정하였으며 검증한 내용은 다음 <표 1>과 같다.

실험결과 경성뉴스에서 뉴스 출처 정치 성향의 조건에 노출됨에 있어서 보수적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 정치 성향 평균은 4.54로 다소 보수적이고, 표준편차는 2.16이었다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 정치 성향의 평균은 5.69로 다소 진보적이었으며, 표준편차는 1.47로 나타났다. 이 두 집단 간의 정치 성향 차이인 -1.16이 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 -2.06, 자유도는 42, 유의확률은 0.045로 그 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다(Cohen's d = 0.63).

연성뉴스에서 뉴스 출처의 정치 성향의 조건에 노출됨에 있어서 보수적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 정치 성향의 평균은 5.52이었고 표준편차는 1.82이었다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 정치 성향의 평균은 5.18이었고 표준편차는 1.72이었다. 이 두 집단 간의 정치 성향의 차이인 0.34가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 0.64, 자유도는 42, 유의확률은 0.526으로 그 차이가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

추가적으로, 개인의 보수적 정치 성향과 진보적 정치 성향에 따라 뉴스 선택의 차이가 유의미한지 검증하기 위하여 종속변인을 보수집단에 대한 호감과 진보집단에 대한 호감으로 각각 t-test를 실시하였고 검증한 내용은 다음 <표 2>와 <표 3>과 같다.

먼저 앞의 <표 2>를 보면, 보수적 집단에 대한 호감도와 뉴스 선택 정도의 차이를 검증한 경성뉴스에서, 보수적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 보수적 정치 성향의 평균은 5.09, 표준편차는 2.37로 나타났다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 보수적 정치 성향의 평균은 3.79, 표준편차는 1.68로 나타났다. 이 두 집단 간의 보수적 정치 성향의 차이인 1.30이 통계적으로 유의미한지 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 2.06, 자유도는 42, 유의확률은 0.046으로 그 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다(Cohen's d = 0.63).

연성뉴스에서 보수적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 보수적 정치 성향의 평균은 4.73, 표준편차는 2.04로 나타났다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 보수적 정치 성향의 평균은 3.63, 표준편차는 1.79로 나타났다. 이 두 집단 간의 보수적 정치 성향의 차이인 1.10이 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 1.90, 자유도는 42, 유의확률은 0.064로 그 차이가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

다음으로 진보적 집단에 대한 호감도와 뉴스 선택 정도의 차이를 검증한 경성뉴스에서, 보수적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 진보적 정치 성향의 평균은 4.05, 표준편차는 2.07으로 나타났다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 진보적 정치 성향의 평균은 4.29, 표준편차는 1.54로 나타났다. 이 두 집단 간의 진보적 정치 성향의 차이인 -0.24가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 -0.43, 자유도는 42, 유의확률은 0.668로 그 차이가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

연성뉴스에서, 보수적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 진보적 정치 성향의 평균은 4.02, 표준편차는 1.74로 나타났다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 피험자의 진보적 정치 성향의 평균은 4.42, 표준편차는 1.66으로 나타났다. 마찬가지로 이 두 집단 간의 진보적 정치 성향의 차이인 -0.4가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 -0.78, 자유도는 42, 유의확률은 0.439로 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

즉 뉴스 출처의 정치적 성향을 유추할 수 있는 기사에 노출될 때, 참가자는 개인의 정치 성향에 따라 뉴스 기사를 선택하여 연구 가설 1-1은 부분적으로 채택되었다. 특히 경성뉴스의 선택에서, 보수적 성향이 있는 개인들은 자신의 정치 성향에 따라 뉴스 기사를 선택했지만, 진보적 성향이 있는 피험자는 자신의 정치 성향에 따른 뉴스 기사를 선택하지 않았다. 하지만 연성뉴스에서는 보수적 성향과 진보적 성향에 따른 효과가 유의미하게 나타나지 않았다.

연구 가설 1-2를 검증하기 위하여 참가자 개인의 정치 성향 변수와 보수적 출처의 뉴스, 진보적 출처의 뉴스 각각에 관한 관심도 사이의 상관관계 분석을 시행하였다. 경성뉴스와 연성뉴스를 나누어 분석을 하였는데, 먼저 개인의 정치 성향은 모든 출처의 뉴스에 관한 관심도에 있어 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이지 않았다: 보수적 경성 뉴스(r=.03, p=.774), 보수적 연성 뉴스(r=-.12, p=.226), 진보적 경성 뉴스(r=.04, p=.666), 진보적 연성 뉴스(r=.12, p=.253). 따라서 연구 가설 1-2는 기각되었다.

연구 가설 2-1, “사회적 지지(좋아요)가 제시되는 뉴스콘텐츠의 조건에 노출될 때, 이용자는 사회적 지지가 높은 뉴스콘텐츠를 선호할 것이다”를 검증하기 위하여 경성뉴스와 연성뉴스 각각 사회적 지지 조건에 노출된 집단의 일 표본 t-test를 실시하였다. 일 표본 t-test의 검정 값은 1.5로 사회적 지지가 낮은 뉴스의 선택 값인 1과 사회적 지지가 높은 뉴스의 선택 값인 2의 평균으로 사회적 지지의 높고 낮음에 대한 차이가 나타나지 않는 경우로 가정했다. 추가로 사회적 지지의 효과를 명확하게 파악하기 위하여 효과의 크기(Cohen's d)를 측정하였다.

실험결과 경성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스를 선택한 참가자는 26명, 사회적 지지가 높은 뉴스 출처를 선택한 참가자는 17명이었다. 이들이 선택한 뉴스콘텐츠의 사회적 지지 조건의 선택 값 평균은 1.40(두 조건의 중앙값 1.5)이고, 사회적 지지가 낮은 것을 선택한 사람이 높은 것을 선택한 사람보다 많았으며 그 차이는 9명이었다. 참가자의 사회적 지지에 따른 선택의 차이가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t검증을 실시한 결과, t값은 -1.39, 자유도는 42, 유의확률은 0.173으로 그 차이가 통계적으로 유의미하지 않게 나타났다.

연성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스를 선택한 참가자는 13명, 사회적 지지가 높은 뉴스를 선택한 참가자는 30명이었다. 이들이 선택한 뉴스콘텐츠의 사회적 지지 선택 값의 평균은 1.70이고, 사회적 지지가 높은 것을 선택한 사람이 낮은 것을 선택한 사람보다 많았으며 그 차이는 17명이었다. 참가자의 사회적 지지에 따른 선택의 차이가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t검증을 실시한 결과, t값은 2.79, 자유도는 42, 유의확률은 0.008으로 그 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다(Cohen's d = 0.86).

연구 가설 2-2, “사회적 지지(좋아요)가 제시되는 뉴스콘텐츠에 노출될 때, 이용자는 사회적 지지가 높은 뉴스에 대한 관심도가 높을 것이다”를 검증하기 위하여 사회적 지지가 낮은 뉴스와 높은 뉴스에 대한 관심도의 평균을 비교하는 대응표본 t-test를 실시하였고 검증한 내용은 아래 <표 4>와 같다.

실험결과 경성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 5.51, 표준편차는 1.53이었고, 사회적 지지가 높은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 5.18, 표준편차는 1.71로 나타났다. 두 집단 간의 t 검증을 실시한 결과, t 값은 1.59, 자유도는 87, 유의확률은 0.115로 그 차이는 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

연성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 5.36, 표준편차는 1.54이었고, 사회적 지지가 높은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 6.13, 표준편차는 1.66으로 나타났다. 두 집단 간의 t 검증을 실시한 결과, t값은 -3.22, 자유도는 87, 유의확률은 0.002로 그 차이가 통계적으로 매우 유의미하게 검출되었다.

즉, ‘좋아요’로 대표되는 사회적 지지가 높은 기사에 대한 관심도가 낮은 기사에 대한 관여도보다 높을 것이라는 연구 가설 2-2역시 연구 가설 2-1과 같은 방향으로 부분적으로 채택되었다. 경성뉴스에서는 뉴스콘텐츠에 나타난 사회적 지지의 높고 낮음의 정도에 따른 뉴스 관여도의 차이는 나타나지 않았다. 하지만 연성뉴스에서는 사회적 지지가 높게 나타난 뉴스가 낮은 뉴스보다 관여도가 높게 나타난다는 것이 밝혀졌다.

연구 문제 1, “뉴스 출처의 정치 성향과 사회적 지지(좋아요)가 동시에 제시되는 뉴스콘텐츠에 노출될 때, 이용자는 어떠한 뉴스콘텐츠를 선호할 것인가”를 검증하기 위한 항목이었다. 이를 검증하기 위하여 개인의 정치 성향과 사회적 지지의 높고 낮음에 따른 선택에 대하여 독립표본 t-test와 일 표본 t-test를 실시하였다. 일 표본 t-test는 앞선 검증과 마찬가지로 검정 값은 1.5이며 이는 사회적 지지가 낮은 뉴스의 선택 값인 1과 사회적 지지가 높은 뉴스의 선택 값인 2의 평균으로 사회적 지지가 높고 낮음에 대한 차이가 나타나지 않는 경우이다. 추가로 효과의 크기(cohen's d)를 측정하였다.

정치 성향과 사회적 지지의 조건이 동시에 제시된 조건 중 경성뉴스에 노출된 집단을 살펴보았고, 우선 정치 성향 변인에서 보수적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 정치 성향의 평균은 4.25, 표준편차는 1.66으로 나타났다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 정치 성향의 평균은 6.15, 표준편차는 1.42로 나타났다. 이 두 집단 간의 정치 성향의 차이인 -1.90이 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 -3.81, 자유도는 43, 유의확률은 0.000으로 그 차이가 통계적으로 매우 유의미한 것으로 나타났다(Cohen's d = 1.23).

다음으로 정치 성향과 사회적 지지가 동시에 제시된 집단의 사회적 지지에 따른 효과를 검증하였다. 사회적 지지가 낮은 뉴스를 선택한 사람은 22명, 사회적 지지가 높은 뉴스를 선택한 사람은 23명이었다. 이들이 선택한 뉴스의 사회적 지지 평균은 1.51, 표준편차는 0.51으로 나타났다. 사회적 지지가 높은 것을 선택한 사람이 낮은 것을 선택한 사람보다 많았으며 그 차이는 1명이었다. 참가자의 사회적 지지에 따른 선택의 차이가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t검증을 실시한 결과, t값은 0.147, 자유도는 44, 유의확률은 0.883으로 그 차이가 통계적으로 유의미하지 않았다.

다음으로 정치 성향과 사회적 지지의 조건이 동시에 제시된 조건 중 연성뉴스에 노출된 집단을 살펴보았다. 우선 정치 성향의 변인에서, 보수적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 정치 성향의 평균은 5.37, 표준편차는 1.67로 나타났다. 진보적 뉴스 출처를 선택한 참가자의 정치 성향의 평균은 5.85, 표준편차는 1.71로 나타났다. 이 두 집단 간의 정치 성향의 차이인 -0.48이 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t 값은 -0.93, 자유도는 43, 유의확률은 0.356으로 그 차이가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

다음으로 연성뉴스에서 사회적 지지에 따른 효과를 검증하였다. 사회적 지지가 낮은 뉴스를 선택한 사람은 14명, 사회적 지지가 높은 뉴스를 선택한 사람은 31명이었다. 이들이 선택한 뉴스의 사회적 지지 평균은 1.69, 표준편차는 0.47으로 나타났다. 사회적 지지가 높은 것을 선택한 사람이 낮은 것을 선택한 사람보다 많았으며 그 차이는 17명이었다. 참가자의 사회적 지지에 따른 선택의 차이가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t검증을 실시한 결과, t값은 2.71, 자유도는 44, 유의확률은 0.010으로 그 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다(Cohen's d = 0.82).

추가로 정치 성향과 사회적 지지가 동시에 제시된 조건에서, 사회적 지지의 높고 낮음의 차이를 명확히 밝히기 위하여 뉴스 관심도의 차이를 분석하였고 이는 <표 5>와 같다. 우선 경성뉴스에서 사회적 지지가 낮은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 5.44, 표준편차는 1.48이었고, 사회적 지지가 높은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 5.58, 표준편차는 1.55로 나타났다. 두 집단 간의 사회적 지지의 높고 낮음에 따른 뉴스 관심도의 차이가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 -0.42, 자유도는 44, 유의확률은 0.680으로 그 차이는 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다.

연성뉴스에서는 사회적 지지가 낮은 뉴스에 대한 관여도의 평균은 5.53, 표준편차는 1.28이었고, 사회적 지지가 높은 뉴스에 대한 관심도의 평균은 6.73, 표준편차는 1.30으로 나타났다. 두 집단 간의 사회적 지지의 높고 낮음에 따른 뉴스 관심도의 차이가 통계적으로 유의미한가를 알아보기 위하여 t 검증을 실시한 결과, t값은 -4.06, 자유도는 44, 유의확률은 0.000으로 그 차이는 통계적으로 매우 유의미한 것으로 나타났다.

종합적으로 연구 문제 1의 결과 뉴스출처의 정치성향과 사회적 지지가 뉴스 기사에 동시에 제시될 때, 경성뉴스에서는 정치성향에 따른 선택적 노출의 효과가 통계적으로 유의미하게 나타났고 연성뉴스에서는 ‘좋아요’로 대표되는 사회적 지지의 높고 낮음의 효과가 유의미하게 나타났다.