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Abstract

Contents

Ⅰ. Introduction 19

1. Research Background 21

1.1. The Age of AI News 21

1.2. The Age of Smartphone 23

1.3. Unified News Application 25

1.4. Development of Agenda Setting Theory 27

2. Research Necessity and Purpose 29

2.1. Research Necessity 29

2.2. Research Purpose 32

3. Research Question 34

Ⅱ. Literature Review 37

1. Agenda Setting Theory 37

1.1. Definition of Agenda Setting Theory 39

1.2. Development Process of Agenda Setting Theory 42

1.3. Effect of Agenda Setting Theory 45

1.4. Function of Agenda Setting Theory 47

1.5. Research Status of Agenda Setting Theory 48

1.6. Analysis of the Agenda Setting in TouTiao APP 57

2. Agenda Setting Theory in the Age of AI news 58

2.1. Definition of AI 58

2.2. AI News Principle 60

2.3. Research Status of AI News 78

3. Visual Perception Theory 81

3.1. Definition of Visual Perception Theory 81

3.2. Reading Attention and Reading Memory 82

3.3. Visual Perception Theory and News Communication 84

3.4. Research Status of Visual Perception Theory 85

Ⅲ. Methodology 87

1. Research Subject 87

2. Research Technique 91

3. Research Tool 97

4. Research Stages 98

4.1. Subjects 99

4.2. Experimental Stimulus 99

4.3. Main Variables and Analytical Indicators 104

4.4. Experimental Procedures 106

5. Data Acquisition 107

Ⅳ. Results 110

1. Descriptive Statistics 110

2. Experimental Stimulus Indicators 110

2.1. Areas of Interest(AOI) 110

2.2. Fixation Duration(FD) 112

2.3. Fixation Count(FC) 114

2.4. Visit Duration(VD) 115

2.5. Visit Count(VC) 116

2.6. Heat Map 117

3. Hypothesis Testing 118

3.1. Hypothesis Testing on Reading Attention 119

3.2. Hypothesis Testing on Judgment of Importance 139

Ⅴ. Conclusion 147

1. Discussion 147

1.1. Discussion on Agenda Setting Function of TouTiao APP 148

1.2. Audiences' Visual Perceptual Behavior in the Age of AI News 153

2. Summary 155

Ⅵ. Limitations and Perspectives 161

Reference 166

Korean Reference 166

Chinese Reference 169

English Reference 172

개요 188

Appendices 193

Appendix 1. 193

Appendix 2. 200

Table 1. Difference between Traditional and Social Media 41

Table 2. Five Stages of AI News 60

Table 3. News Literacy 76

Table 4. Areas of Interest(Statistics of Experimental Stimuli A and B) 111

Table 5. Fixation Duration(Statistics of Experimental Stimuli A and B) 113

Table 6. Fixation Count(Statistics of Experimental Stimuli A and B) 114

Table 7. Visit Duration(Statistics of Experimental Stimuli A and B) 115

Table 8. Visit Count(Statistics of Experimental Stimuli A and B) 116

Table 9. Paired Samples Statistics of Fixation Duration 119

Table 10. Paired Samples Test of Fixation Duration 119

Table 11. Paired Samples Statistics of Fixation Count 120

Table 12. Paired Samples Test of Fixation Count 120

Table 13. Paired Samples Statistics of Visit Duration 121

Table 14. Paired Samples Test of Visit Duration 121

Table 15. Paired Samples Statistics of Visit Count 121

Table 16. Paired Samples Test of Visit Count 121

Table 17. Paired Samples Statistics of Fixation Duration 123

Table 18. Paired Samples Test of Fixation Duration 123

Table 19. Paired Samples Statistics of Fixation Count 124

Table 20. Paired Samples Test of Fixation Count 124

Table 21. Paired Samples Statistics of Visit Duration 125

Table 22. Paired Samples Test of Visit Duration 125

Table 23. Paired Samples Statistics of Visit Count 126

Table 24. Paired Samples Test of Visit Count 127

Table 25. Paired Samples Statistics of Fixation Duration 128

Table 26. Paired Samples Test of Fixation Duration 128

Table 27. Paired Samples Statistics of Fixation Count 129

Table 28. Paired Samples Test of Fixation Count 129

Table 29. Paired Samples Statistics of Visit Duration 130

Table 30. Paired Samples Test of Visit Duration 130

Table 31. Paired Samples Statistics of Visit Count 131

Table 32. Paired Samples Test of Visit Count 131

Table 33. Paired Samples Statistics of Fixation Duration 132

Table 34. Paired Samples Test of Fixation Duration 132

Table 35. Paired Samples Statistics of Fixation Count 132

Table 36. Paired Samples Test of Fixation Count 133

Table 37. Paired Samples Statistics of Visit Duration 133

Table 38. Paired Samples Test of Visit Duration 133

Table 39. Paired Samples Statistics of Visit Count 133

Table 40. Paired Samples Test of Visit Count 134

Table 41. Paired Samples Statistics of Fixation Duration 134

Table 42. Paired Samples Test of Fixation Duration 135

Table 43. Paired Samples Statistics of Fixation Count 135

Table 44. Paired Samples Test of Fixation Duration 135

Table 45. Paired Samples Statistics of Visit Duration 136

Table 46. Paired Samples Test of Visit Duration 136

Table 47. Paired Samples Statistics of Visit Count 136

Table 48. Paired Samples Test of Visit Count 136

Table 49. Paired Samples Statistics of Fixation Duration 137

Table 50. Paired Samples Test Fixation Duration 137

Table 51. Paired Samples Statistics of Fixation Count 137

Table 52. Paired Samples Test Fixation Count 138

Table 53. Paired Samples Statistics of Visit Duration 138

Table 54. Paired Samples Test of Visit Duration 138

Table 55. Paired Samples Statistics of Visit Count 138

Table 56. Paired Samples Test of Visit Count 139

Table 57. Results of Correlation Analysis between Memory and Importance 140

Table 58. First Order List 141

Table 59. Second Order List 142

Table 60. Third Order List 142

Table 61. Fourth Order List 143

Table 62. Fifth Order List 144

Table 63. Sixth Order List 145

Table 64. Description of the Six News Items 146

 4차산업혁명의 대표적인 기술인 AI는 사회 전반에 지대한 영향을 끼치고 있으며 이는 미디어 산업도 예외가 아니다. 시청자와 독자들의 뉴스 소비행태도 AI가 추천하는 뉴스 중심으로 소비되고 있는 등 과거의 전통매체 시대와는 다른 행태를 보이고 있다. 이에 따라 취재와 보도 중심의 언론사보다 기존 언론사가 제공하는 뉴스들을 개인 맞춤형으로 나열하고 제시하는 뉴스 큐레이션이 훨씬 더 중요한 시대가 되었다. 한국에서는 네이버와 같은 모바일 앱상에서 뉴스를 소비하는 독자가 갈수록 늘고 있으며, 중국에서도 진르터우탸오 같은 뉴스 큐레이션 앱을 사용해 뉴스를 소비하는 것이 일반적이다.

본 논문의 연구 목적은 전통매체인 신문과 방송에서 나타나는 의제 설정 기능이 새로운 미디어인 스마트미디어 상의 뉴스큐레이션 앱에서도 나타날 것인지를 검증하는 것이다. 의제 설정 기능은 미디어에서 중요하다고 강조하는 뉴스, 즉 미디어 의제를 사용자들도 중요한 의제로 받아들인다는 미디어 효과이론이다. 본 연구에서는 중국의 가장 대표적인 뉴스 앱인 TouTiao APP상에서 미디어의 의제 설정 기능이 어떻게 나타나는지를 시선추적 실험과 설문조사를 통해 검증했다.

본 논문에서 다루고 있는 주요 미디어 이론은 의제 설정(Agenda Setting)이론이다. 1972년 미국의 커뮤니케이션 과학자 McCombs와 Shaw가 제안한 이 이론은 대중매체가 사건이나 의견에 대해 중요하다고 다루면 사람들 또한 그 사건이나 의견을 중요하다고 인지한다는 이론이다. 너무나 당연한 이론이지만 그동안 이 이론은 모바일 미디어 등 새로운 미디어가 나타나면서 많은 도전을 받고 있다.

본 연구는 시선추적 실험 장치를 사용하여 모바일 앱상에 큐레이션 된 미디어 의제에 대한 시선 주목도를 측정하고, 이 주목도와 뉴스의 중요도에 대한 관계를 설문조사를 통해 밝히고자 했다. 본 실험에 사용된 뉴스 자극으로는 정치나 문화 등 민감한 뉴스가 아닌 가치 중립적인 경제뉴스 12개를 선정하여 임의로 순서와 사진 등을 조작하여 사용했다. 기존 연구에 따르면 경제뉴스가 다른 뉴스들에 비교해 가치 중립적이라는 결과들이 있기 때문이다.

실험 장비로는 토비(Tobii)사의 모니터방식 측정 장치를 사용해 중국의 대표적인 터우탸오앱을 시뮬레이션으로 구현했다. 실험 자극은 화면상에 시뮬레이션 된 앱상에 뉴스를 6개씩 배열해 두 세트를 구현해 사용했다. 실험에서 측정하고자 하는 주요 변인으로는 첫째 사진의 위치를 들 수 있는데, 사진의 위치는 헤드라인 윗쪽, 아래쪽의 두 가지로 조작하여 사용하였다. 두 번째로는 제목의 순서인데 앱상의 상단, 중간, 하단의 세 가지 순서를 무작위로 바뀌도록 해 사용하였다. 셋째로는 댓글의 수가 많은 경우와 그렇지 않은 경우의 두 가지 상태의 실험 자극을 사용했으며 마지막으로 언론사의 유명도를 유명한 경우와 알려지지 않은 경우로 구분한 두 가지 자극을 사용했다.

예비조사를 거친 후 본 실험에 참가한 피험자는 총 40명이었으며 시선추적 측정 실험 후 설문조사를 통해 뉴스에 대한 인지도와 중요도를 측정하는 방식으로 실험을 진행하였다.

본 실험에서 사용된 시선추적 데이터는 피험자의 응시시간(Fixation Duration), 응시 개수(fixation count), 방문시간(Visit duration), 방문횟수(visit count), 동공사이즈(Pupil size) 등 다양하지만 본 논문에서는 주로 응시시간, 응시 개수, 방문시간, 방문 개수 등 네 가지 데이터를 사용해 분석하였다.

40명의 피험자를 대상으로 진행한 실험에서 최종적으로 7명의 불량표본은 제외하고 총 33명(16명은 남성, 17명은 여성)의 피험자가 가설의 검증에 사용되었으며 분석 방법은 각 변인별 관심 영역(Area of Interest, AOI)을 18개의 영역으로 구분해 연구가설에 따라 대응 평균비교 검증을 사용했다.

연구문제 1은 피험자들이 텍스트 뉴스보다 이미지가 함께 들어간 뉴스를 더 많이 주목하는지, 그리고 이미지가 함께 들어간 뉴스를 더 많이 주목한다면 사후 측정에서도 그 뉴스를 더 중요하다고 생각하는지를 검증했다. 실험 결과를 대응표본 T 검증을 통해 분석한 결과, 피험자들은 이미지가 상단에 있으면 가장 많이 주목하고, 이미지가 아래에 있으면 최상단의 문자뉴스를 가장 많이 주목하는 것으로 나타났다. 중요도를 질문한 결과, 주목도와 마찬가지로 이미지가 상단에 있을 때 가장 중요하다고 생각하고, 이미지가 하단에 있을 때는 최상단에 있는 텍스트 뉴스가 더 중요한 것으로 나타났다. 이는 시청자의 의제설정에서 뉴스의 배열순서가 뉴스편집 형식 영향보다 크다는 것으로 해석할 수 있다.

연구문제 2는 텍스트 뉴스끼리, 그리고 이미지가 들어간 뉴스끼리 주목도와 중요도를 비교하여 차이가 있는지, 즉 배열순서의 효과를 검증했다. 대응 표본 T 검증 결과 텍스트 뉴스끼리 주목도 차이를 비교하면 상단에 있는 뉴스가 하단에 있는 뉴스보다 주목도가 높은 것으로 나타났다. 이미지가 있는 뉴스끼리 주목도를 비교한 결과도 마찬가지로 상단에 있는 뉴스의 주목도가 더 높은 것으로 나타났다. 실험 후 설문조사 결과 중요도에 대한 인식도 주목도와 마찬가지로 나타나 뉴스의 순서와 주목도, 중요도가 상관관계가 있음을 발견할 수 있었다.

연구문제 3은 댓글이 많이 달린 뉴스와 그렇지 않은 뉴스의 주목도와 중요도에 차이가 있는지를 검증하였다. 분석결과 댓글은 뉴스의 주목도와 중요도에 통계적으로 유의미한 차이가 발견되지 않아 가설이 모두 기각되었다.

연구문제 4는 언론사의 인지도나 유명도가 피험자의 주목도와 중요도 인식에 영향을 미치는지를 검증하였다. 분석결과 언론사의 유명도는 뉴스의 주목도에 있어서 유명한 언론사일수록 많이 주목하는 것으로 나타났다. 그러나 중요도에서는 언론사의 유명도가 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않아 가설이 부분적으로 채택되었다.

이상의 연구결과를 요약하면 연구문제 1과 연구문제 2는 기존 의제 설정 기능 이론이 모바일 미디어의 뉴스큐레이션에서도 그대로 나타난다는 사실을 확인할 수 있었으며 댓글이나 언론사의 유명도 등은 부분적으로만 효과가 나타나는 것으로 분석되었다.

즉 이번 실험과 데이터 분석에 있어서, 뉴스의 주목도에 영향을 주는 요소로 볼 때, 뉴스의 배열은 뉴스에 대한 시청자의 주목도에 가장 현저한 영향을 주었다(뉴스의 편집 형식, 댓글, 언론사의 유명도에 비교해). 또한, 뉴스의 배열순서는 뉴스의 중요도 판단에도 영향을 주는 것으로 분석되었다(뉴스의 편집 형식, 댓글 수, 언론사의 유명도에 비교해). 따라서 본 연구결과 중국의 뉴스 큐레이션 앱인 터우탸오에서도 의제 설정 기능이 나타나는 것으로 결론지을 수 있다. 에서 중점적으로 논의한 TouTiao APP의 의제 설정은 충분히 검증되었다. 즉 뉴스 앱에서 인공지능 알고리즘에 따라 뉴스를 배열하는 것은 대중의 관심을 효과적으로 끌 수 있을 뿐만 아니라 뉴스의 중요도에 대한 대중의 판단도 이끌어내는 중요한 미디어로서의 기능을 한다는 것을 알 수 있다.