미디어커뮤니케이션학과, 홍콩성시대학(City University of Hong Kong)과 Joint Research Symposium 2026 성료

▲ CityU–SKKU Joint Research Symposium 2026 미디어커뮤니케이션학과(학과장 이지영 교수)는 지난 1월 20일(화) 인문사회과학캠퍼스에서 홍콩성시대학(City University of Hong Kong)과 공동으로 Joint Research Symposium 2026을 성공적으로 개최하였다. 본 심포지엄은 “Connecting Scholars, Shaping the Future of Communication”을 주제로, 인공지능(AI) 시대 커뮤니케이션 연구의 이론적·방법론적 방향을 조망하기 위해 마련되었다. 이번 행사는 본교와 홍콩성시대학 간의 지속적인 학술 교류와 공동 연구 협력 강화를 목표로 기획된 국제 학술 심포지엄으로, 양교 미디어·커뮤니케이션 분야 교수진과 박사후 연구원, 대학원생들이 한자리에 모여 최신 연구 성과를 공유하고 향후 협력 가능성을 논의하였다. ▲ Shuhua Zhou 교수의 강연 심포지엄은 이지영 교수의 개회사로 시작되었으며, 홍콩성시대학 Shuhua Zhou 교수의 기조강연 “Understanding Human Perception of AI Communicators”와 Seungsu Lee 교수의 “Talking about politics with AI?”를 통해 인간–AI 상호작용, 디지털 휴먼, 정치 커뮤니케이션 등 AI 기반 커뮤니케이션 연구의 핵심 쟁점이 심도 있게 다뤄졌다. ▲ Seungsu Lee 교수의 강연 이어진 세션에서는 두 대학의 대학원생들이 각각 참여해 인간–AI 상호작용, 신뢰와 투명성, 챗봇 커뮤니케이션, AI 결과물 설명 방식, 헬스케어 AI 등 다양한 주제의 연구를 발표하며 차세대 연구자 간 활발한 학술 교류의 장을 마련하였다. 행사 말미에는 “Reconsidering Communication in the Age of AI: Theory, Method, and Collaborative Research Agendas”를 주제로 한 라운드테이블이 진행되었으며, 양교 교수진은 AI 시대 커뮤니케이션 연구의 향후 과제와 국제 공동연구의 확장 가능성에 대해 심도 있는 논의를 나누었다. ▲ 네트워킹 저녁식사 자리 미디어커뮤니케이션학과는 이번 Joint Research Symposium을 계기로 홍콩성시대학과의 협력 관계를 더욱 공고히 하고, AI 및 디지털 커뮤니케이션 분야에서의 국제 공동연구와 인재 교류를 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.

미디어커뮤니케이션학과 박사과정 이가항, 맹지선 학생 2025년 성균관대 인문사회과학 대학원생 논문대상 장려상 수상

성균관대학교 미디어커뮤니케이션학과 박사과정 이가항(지도교수: 백태현) 학생과 맹지선(지도교수: 백태현) 학생이 2025년 성균관대학교 인문사회과학 분야 대학원생 논문대상에서 각각 장려상을 수상했다. 이가항 학생은 “When Brands Whisper: A Computational Analysis of Consumer Responses to ASMR Advertising” 연구로 우수한 평가를 받았다. 맹지선 학생은 “The Emotional Dynamics of Mental Health Discourse on YouTube and How Digital Interactions Shape Collective Emotions” 연구로 학문적 기여를 인정받았다. 본 공모사업은 학문후속세대의 연구역량 강화와 창의적 연구자의 발굴을 목표로 시행되고 있다.

온라인 혐오 표현 피드백의 역설: 혐오 표현은 부정적 반응에 위축되지 않아

온라인 혐오 표현 피드백의 역설: 혐오 표현은 부정적 반응에 위축되지 않아 - 이재국 교수 연구진, 네이버 댓글 2500만 건 AI 모델 분석 온라인 공간을 오염시키는 혐오 표현은 부정적 반응이 있을 때 이에 위축되지 않고 오히려 더욱 증가한다는 사실이 밝혀졌다. 미디어커뮤니케이션학과 이재국 교수와 테크놀로지와민주주의연구소 유효선 박사가 네이버 댓글 2,500만 건을 수집해 딥러닝 모델로 분석한 결과, 온라인 혐오표현이 단순히 부정적인 평가만으로는 줄지 않는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 최근 Journalism & Mass Communication Quarterly에 게재됐다. JMCQ는 1924년 1호가 나온 이래 102년째 발간되고 있는 언론학계 최고(最古) 학술지이다. ▲ (왼쪽부터) 유효선 박사, 이재국 교수 연구 결과, 지난 2022년 대통령 선거 운동 기간 중 네이버뉴스에 달린 댓글 가운데 혐오 표현이 아닌 일반적인 댓글은 긍정적 평가가 있을 때 증가했으며 부정적 평가가 있을 때는 감소하는 모습을 보였다. 반면, 혐오 표현이 있는 댓글은 부정적 평가가 있을 때 줄지 않고 오히려 늘어났다. 선거와 같은 정치적 맥락에서 혐오표현의 목적이 주로 정치적 반대편에 대한 분노를 증폭시키고 공격을 가하려는 것이기 때문에 부정적 반응에 위축되기보다는 더욱 심각해지는 것으로 해석됐다. 이 연구는 웹크롤링 기법을 활용, 선거 투표일 이전 5개월 동안 주요 정당 대통령 후보 4명에 관련된 기사 33만여 건을 전수조사해 각 기사에 딸린 댓글을 모두 취합했다. 또한 수천만 건에 달하는 대규모 데이터를 분석하기 위해 딥러닝 기반 AI 모델을 자체적으로 개발, 구축했다. 한국어 혐오표현을 탐지하고자 개발된 KPHC(Korean Hate Speech Detection) 모델은 댓글과 같은 텍스트에 혐오표현이 포함돼 있는지 여부를 자동으로 판단한다. 딥러닝 모델 KPHC 개발과 관련된 논문은 지난해 다른 학술지 Language Resources and Evaluation에 게재된 바 있다. ▲ 네이버뉴스 댓글 작성자의 분포를 전체 댓글(그림1)과 혐오 표현(그림2)의 수에 따라 표현한 것 이 연구는 갈수록 심각해지고 있는 온라인 혐오 표현에 대처하는 방안을 어떻게 마련할지 그 방향을 제시한다는 점에서 큰 의미가 있다. 또한 이 연구는 한국에 고유한 사회, 정치적 환경과 그에 근거한 데이터를 활용해 국제 학술지에 게재함으로써 한국 사회의 문제와 그 대안 제시가 세계적 차원의 보편성을 획득했다는 의미도 지닌다. ※ 학술지: Journalism & Mass Communication Quarterly ※ 논문명: Negative feedback fuels hate speech: A deep learning analysis of 25 million news comments ※ 논문링크: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/10776990251343076

한국 사회 정치 양극화와 감정적 분열 네이버 댓글로 확인

한국 사회 정치 양극화와 감정적 분열 네이버 댓글로 확인 - 기사 33만 건, 댓글 3600만건 빅데이터 전수 조사 - 머신러닝과 네트워크 분석으로 언론 지형과 이용자 반응의 이념적 비대칭성 규명 한국 언론과 댓글 여론의 정치적 양극화 현상 및 감정적 분열 구조가 네이버 댓글 분석 연구로 밝혀졌다. 미디어커뮤니케이션학과 이재국 교수는 우리 대학과 미국 인디애나대, 카이스트 공동연구진과 함께, 2022년 한국 대통령 선거 기간 중 네이버 뉴스 플랫폼에서 수집된 약 33만 건의 기사와 3,692만 건의 댓글을 분석해 이 같은 결과를 확인했다. 이 연구는 최근 물리학 분야 국제 학술지 Physica A: Statistical Mechanics and its Applications에 게재되었다. ▲ (왼쪽 상단부터 시계방향) 이재국 교수, 유효선 박사, 김범준 교수, 이병휘 박사, 정하웅 교수 연구진은 기사나 댓글의 내용을 분석하지 않고 댓글 수와 공감·비공감 반응만으로 언론사의 정치 성향을 추정하는 새로운 방법을 제시했다. 그 결과, 보수와 진보 성향의 언론사들이 명확히 양분되어 군집을 이뤘으며, 댓글 작성자의 정치 성향 역시 이원적으로 분포해 있었다. 특히 정치적으로 극단적인 이용자일수록 댓글 활동이 더 활발했으며, 같은 기사에 댓글을 단 이용자들 간의 네트워크는 유사한 성향을 공유하는 사람들끼리만 연결되는 ‘에코 챔버(Echo chamber)’ 구조를 나타냈다. ▲ 댓글 작성자 중에는 정치적으로 극단적인 이용자들이 많았으며(a), 이들의 댓글 활동이 활발한 것으로 나타남(b). x축에서 –1은 진보, +1은 보수를 의미함. ▲ 정치적 성향이 비슷한 이용자들끼리 같은 뉴스에 댓글을 다는 양극화된 네트워크를 확인함. 댓글에 대한 감정 반응에서도 차이가 뚜렷했다. 보수 진영 이용자는 자기 진영에 공감을, 상대 진영에는 강한 비공감을 표현한 반면, 진보 진영 이용자는 중도 성향의 이용자에게 더 많은 반응을 보이는 비대칭적 감정 극단화 양상이 확인되었다. 연구진은 이를 “감정의 네트워크 구조 자체가 진영에 따라 비대칭적으로 구성되어 있다”고 해석했다. 또한 댓글 반응 패턴만을 활용해 뉴스 기사의 정치 성향을 예측하는 머신러닝 모델을 개발한 결과, 기사 텍스트 없이도 높은 정확도를 보였다. 이는 이용자의 집합적 반응만으로도 언론 지형을 효과적으로 추론할 수 있음을 시사한다. 이번 연구는 통계물리학의 정량 분석과 미디어 이론이 결합된 학제 간 협업 사례로, 온라인 공간의 이념적 분열이 단지 ‘의견 차이’가 아니라 ‘감정 구조의 단절’로 작동하고 있음을 과학적으로 입증했다. 연구진은 “정치적 양극화가 심화되는 시대, 데이터 기반 분석을 통해 공론장의 작동 메커니즘을 이해하고, 민주적 소통 구조 설계에 기여해야 한다”고 강조했다. 연구진에는 우리 대학 이재국, 김범준 교수와 유효선 박사, 인디애나대 이병휘 박사, 카이스트 정하웅 교수가 참가했다. ※ 학술지: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications ※ 논문명: Network analysis reveals news press landscape and asymmetric user polarization ※ 논문링크: https://doi.org/10.1016/j.physa.2025.130842