본 연구는 온라인 기사에 달린 댓글의 속성을 탐구하는 데 목적이 있다. 구체적으로 20대 대통령 선거(이하 대선) 기간 (2021년 11월 1일-2022년 2월 28일) 〈조선일보〉, 〈동아일보〉, 〈경향신문〉, 〈한겨레〉의 보도 기사와 함께 이에 달린 댓글 1만 7234개를 탐구 대상으로 삼고, 기사 특징에 따라 댓글의 유형이 달라지는지 연구하였으며 이와 함께 댓글의 속성에도 차이가 있는지 탐구하였다. 기존 연구들의 논의를 바탕으로, 기사의 특징에 대한 분석 유목(예, 헤드라인 특징, 기사 대상, 기사 유형, 기사 장르) 과 댓글의 분석 유목(예, 무례 댓글, 혐오 댓글)을 구성해 휴먼코딩으로 내용분석을 실시하였다. 본 연구는 댓글의 분석 유목을 온라인 미디어를 통한 상호작용에서 나타날 수 있는 반규범적인 언행으로, 특정 개인과 집단에게 해를 끼칠 수 있는 문제적인 표현 및 태도의 의미인 반시민성 개념을 바탕으로 구성하였으며, 이에 따라 본 연구는 탐구 대상이 된 댓글을 반시민적 댓글로 명명하였다. 분석결과, 기사의 헤드라인에 직접 인용구가 포함되었을 경우(예, 큰따옴표 유무), 무례과 혐오를 포함한 반시민적 댓글이 더 많이 달리는 것으로 도출되었다. 그리고 기사 내용의 주요 대상이 정치인이거나 대선 후보자 본인(예, 이재명, 윤석열 등)일 때에는 정치 혐오, 연령 혐오, 직업 혐오의 댓글 비중이 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 스트레이트 기사 유형에는 무례한 댓글 중 모욕적인 표현의 비중이 높았으며 혐오 댓글 중에는 정치, 직업, 연령 혐오가 많았다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 온라인 공간에서 기사의 특징에 따라 반시민적인 댓글이 어떻게 유도되는지 점검하고 이러한 반시민적 댓글을 감소시키기 위한 방향성에 대해 논의하였다.