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그림으로 읽는 연구 이야기

뉴스 마을의 메아리

— 뉴스는 ‘조현병’을 어떻게 이야기할까? 5년을 따라간 여행 —

? 조현병 뉴스는
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궁금한 게 생긴 연구자

한 연구자가 조용히 신문을 넘기다 문득 궁금해졌어요.
“뉴스는 ‘조현병’이라는 병을 어떤 목소리로 이야기할까? 무섭게? 아니면 따뜻하게?”
그런데 신문 기사가 너무 많아서, 한 사람이 다 읽는 건 도저히 불가능했답니다.

실제 연구: 김하나·박대근 교수와 김정호 연구자는 네이버뉴스의 ‘조현병’ 보도 5년치(2021.7~2026.7)가 어떤 프레임논조로 쓰이는지 알고 싶었습니다. 손으로 세는 건 불가능한 규모였죠.
22,666 개의 기사
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기사가 산더미처럼

5년 동안 쌓인 조현병 기사는 무려 2만 2천 개가 넘었어요.
하루에 백 개씩 읽어도 몇 년이 걸릴 양이었죠.
“이걸 어떻게 다 읽지?” 연구자는 좋은 생각을 떠올렸어요. 똑똑한 인공지능 친구들을 부르기로요!

실제 연구: 수집한 기사 22,666건 중 본문을 잘 뽑아낸 것이 22,461건(99%), 최종 분석 대상은 21,338건이었습니다.
읽는 중… 관련 있음 관련 없음
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척척 나눠주는 인공지능

인공지능 친구는 기사를 하나하나 읽으며 먼저 물었어요.
“이건 정말 조현병 이야기일까, 아니면 그냥 단어만 나온 걸까?”
그렇게 관련 있는 기사없는 기사를 두 바구니에 척척 나눠 담았답니다.

실제 연구: 인공지능(LLM)이 3단계로 판정했어요 — ①관련성 → ②논조 → ③프레임. 그 결과 관련 기사 12,909건(60.5%), 무관 8,429건(39.5%)으로 갈렸습니다.
🔍 일화적 안경 “이 사람 한 명이 이랬대!” 🌍 주제적 안경 “우리 사회는 왜 그럴까?” VS
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두 개의 마법 안경

뉴스에는 두 종류의 안경이 있었어요.
하나는 ‘일화적 안경’ — 사건 하나, 사람 한 명만 크게 비춰요.
다른 하나는 ‘주제적 안경’ — 배경과 사회 전체를 넓게 비추죠.
같은 일도 어떤 안경으로 보느냐에 따라 완전히 다르게 보였답니다.

실제 연구: 미디어 학자 아이엔가(Iyengar)의 이론이에요. 일화적(episodic) 프레임은 개인 탓으로, 주제적(thematic) 프레임은 사회 구조로 시선을 돌립니다.
🙂긍정 😐중립 😟부정
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기사의 목소리 색깔

인공지능은 기사마다 목소리 색깔도 칠했어요.
따뜻한 긍정, 담담한 중립, 그리고 겁을 주는 부정.
부정 기사가 많아지면, 사람들 마음속에 ‘부정적 인식’이라는 얼룩이 생겨요. — 병을 가진 사람을 무조건 무서워하게 되는 거죠.

실제 연구: 논조를 긍정·중립·부정으로 나눴고, 부정 논조는 곧 ‘부정적 인식’의 축이 됩니다. 조현병을 가진 대부분의 사람은 위험하지 않은데도 말이죠.
🔍 일화적 안경 73% 부정 🌍 주제적 안경 20%
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안경마다 다른 세상

그런데 놀라운 걸 발견했어요!
일화적 안경으로 쓴 기사는 무려 열에 일곱(73%)이 무섭고 부정적이었어요.
하지만 주제적 안경으로 쓴 기사는 다섯에 하나(20%)만 부정적이었죠.
같은 병을 이야기해도, 넓게 보면 훨씬 덜 무서웠던 거예요.

실제 연구: 일화적 프레임 5,376건 중 73%가 부정, 주제적 프레임 7,533건 중 20%만 부정. ‘일화적 → 부정적 인식’의 연결이 데이터로 또렷이 드러났습니다.
3,948 일화적-부정 기사 가장 큰 더미 😟
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가장 높이 쌓인 더미

모든 기사를 종류별로 쌓아 보니,
가장 높이 쌓인 건 슬프게도 ‘일화적-부정’ 더미였어요.
전체 조현병 기사 셋 중 하나(31%)가 여기에 속했죠.
가장 무섭게 그린 이야기가 가장 많았다는 뜻이에요.

실제 연구: 일화적-부정 버킷이 3,948건으로 단일 최대 — 관련 기사의 31%. 강력범죄 사건을 개인 탓으로 그리는 보도가 가장 흔했습니다.
월 872건! 2023년 여름, 큰 사건이 터진 날
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폭풍이 몰아친 날

평소에는 잔잔하던 뉴스가, 큰 사건이 터지면 갑자기 폭풍처럼 쏟아졌어요.
2023년 여름, 무서운 사건이 있던 달에는 부정적 인식 기사가 평소의 두세 배로 치솟았답니다.
사건은 지나가도, 사람들 마음의 얼룩은 오래 남았어요.

실제 연구: 2023년 8월 서현역·신림 흉기난동 시기에 부정적 인식 보도가 월 872건으로 정점을 찍었고, 2024년 부정적 인식 비중은 최고 41%까지 올랐다가 2025년 20%대로 완화됐습니다.
사건 신문 A 방송 B 인터넷 C 잡지 D
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모두가 한목소리

더 신기한 일이 있었어요.
큰 사건이 나면, 서로 다른 신문·방송·인터넷 뉴스가 약속이나 한 듯 비슷해졌어요.
마치 여러 악기가 어느새 같은 멜로디를 연주하듯이요. 이걸 ‘동조화’라고 불러요.

실제 연구: 사건기의 일화적-부정 보도는 매체 간 유사도가 0.599로, 평소 0.496보다 통계적으로 뚜렷이 높았습니다(95% 신뢰구간 0.588–0.610). 사건 국면에 보도가 수렴한 것입니다.
그대로 베끼기 (X · 0.6%) 🥽 같은 안경 끼기 (O)
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베낀 게 아니었어!

그렇다면 뉴스들이 서로 그대로 베낀 걸까요? 아니었어요!
글자를 똑같이 복사한 경우는 거의 없었어요(0.6%).
대신 저마다 따로 취재하면서도 모두 ‘똑같은 안경’을 꼈던 거예요.
생각의 방향이 저절로 하나로 모인, 더 깊은 이야기였죠.

실제 연구: 아주 비슷한 교차매체 기사쌍 중 실제 텍스트 복제는 0.6%뿐, 5.2%는 어휘가 다른 ‘독립보도’였습니다. 동조화의 실체는 복사가 아니라 프레임의 의미적 수렴입니다.
🌍 넓게 보면, 세상은 덜 무서워요
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우리가 고를 수 있는 안경

이야기는 우리에게 살며시 알려줘요.
뉴스가 어떤 안경을 끼느냐에 따라, 우리가 이웃을 보는 마음도 달라진다는 걸요.
무섭게만 비추는 일화적 안경보다, 배경을 이해하는 따뜻한 주제적 안경을 함께 낀다면—
부정적 인식이라는 얼룩은 조금씩 옅어질 거예요. 🌱

연구의 결론: 조현병 강력범죄 보도는 사건기에 매체 간 동조화가 유의하게 급증하며, 그 실체는 문장을 베끼는 복제가 아니라 ‘부정적 인식 프레임의 의미적 수렴’입니다. 아이엔가 이론이 분포·시계열·동조화 전 층위에서 지지되었습니다.
끝 · The End 읽어주셔서 고맙습니다

더 깊이 알고 싶다면

이 동화는 실제 연구 ‘조현병 언론보도의 프레임·동조화 분석’을 쉽게 풀어 쓴 것이에요.
연구 원본과 미팅 자료는 포털에서 내려받을 수 있어요.

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