토픽모델링을 활용한 생성형 AI 의제 분석: 뉴스 기사와 온라인 커뮤니티 게시글을 중심으로

이각명; 권상희

doi:10.36494/JCAS.2025.03.42.1.5

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이각명 (성균관대학교) 권상희 (성균관대학교)

저널정보: 사이버커뮤니케이션학회 사이버커뮤니케이션학보 사이버커뮤니케이션 학보 제42권 제1호

발행연도: 2025.3

수록면: 5 - 51 (47page)

DOI: 10.36494/JCAS.2025.03.42.1.5

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본 연구는 의제설정 이론을 이론적 틀로 삼아, 토픽모델링 기법을 활용하여 생성형 AI라는 새로운 기술을 중심으로, 뉴스미디어와 소셜미디어 간 의제설정효과와 상호작용을 분석하였다. 특히 생성형 AI 관련 의제가 뉴스미디어에서 설정된 후, 소셜미디어를 통해 확산되고 재구성되는 과정을 실증적으로 검토하였다. ‘생성형 AI’를 주요 키워드로 설정하여 2023년 1월 1일부터 2024년 3월 31일까지 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레신문, 경향신문 등 5개 신문사에서 총 3615건의 뉴스 기사를 수집하였으며, 에펨코리아(FMKorea) 온라인 커뮤니티에서 562건의 게시글을 수집하였다. LDA 분석을 통해 뉴스 미디어에서는 ‘기술과 기업 활동’, ‘실제 응용’, ‘사회 뉴스’의 세 가지 주요 의제와 16개의 세부 토픽이 도출되었으며, 소셜 미디어에서는 ‘기술과 기업 활동’, ‘경제와 정치 뉴스’, ‘글로벌 이슈’, ‘실제 응용’의 네 가지 주요 의제와 16개의 세부 토픽이 도출되었다. 연구 결과, 뉴스 미디어와 소셜 미디어 간의 의제설정이 상호작용하며, 특히 기술과 기업 활동에 대한 관심이 두드러짐을 확인하였다. QAP 분석을 통해 뉴스 미디어와 소셜 미디어 의제 간에 통계적으로 유의미한 상관관계가 존재하며, 생성형 AI 관련 의제설정 효과가 입증되었다. 또한, 뉴스 미디어 간 의제 보도의 유사성과 의제수렴 경향이 발견되었다. 본 연구는 생성형 AI 분야에서 의제설정 이론의 적용 가능성을 검증하고, 향후의 정보 커뮤니케이션, 정책 수립, 인공지능 산업 발전 등에 가치 있는 참고 자료로 활용될 것을 기대한다.

This study employs agenda-setting theory as theoretical framework and utilizes topic modeling methods to analyze analyze the agenda-setting effects and interactions between news media and social media with a focus on generative AI as a new technology. Specifically, the study empirically examines how generative AI-related agendas are established in news media and subsequently disseminated and reconstructed through social media. ‘Generative AI’ was designated as the primary keyword for this analysis, and data were collected from a total of 3,615 news reports from five newspapers(Chosun Ilbo, JoongAng Ilbo, Dong-A Ilbo, Hankyoreh, and Kyunghyang Shinmun) as well as 562 posts from the online community FMKorea between January 1, 2023, and March 31, 2024. Through LDA analysis, three major agendas (‘Technology and Corporate Activities’, ‘Practical Applications’, and ‘Social News’) and 16 topics were identified in news media. In social media, four major agendas (‘Technology and Corporate Activities’, ‘Economy and Political News’, ‘Global Issues’, and ‘Practical Applications’) and 16 topics were identified. This study found the interaction between news media agenda and social media agenda, with a notable focus on technology and corporate activities. As a result of QAP correlation analysis between news reports and posts, it was found that there was a statistically significant positive correlation between the news media agendas and social media agenda, confirming the agenda-setting effect related to generative AI. Additionally, similarities in agenda reporting and a tendency towards agenda convergence were found among news media. This study verifies the applicability of agenda-setting theory in the context of generative AI and is expected to serve as a valuable reference for future research in information communication, policy formulation, and the development of the AI industry.

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