[LLM/정치학] Chebrolu et al (2025) 개인적 이야기, 정치 토론을 유도하다: 정치적 무관심층을 위한 새로운 길

개인적 이야기, 정치 토론을 유도하다: 정치적 무관심층을 위한 새로운 길

정치는 민주주의 사회에서 필수적인 요소지만, 많은 사람들이 정치 토론을 피합니다. 인터넷에서 특히 이러한 경향이 두드러지는데, 미국의 한 연구에 따르면 성인 3명 중 1명은 친구와 정치 이야기를 전혀 하지 않으며, 70%는 소셜 미디어에서 정치적인 내용을 거의 혹은 전혀 게시하지 않는다고 합니다.

왜 그럴까요? 연구자들은 사람들이 정치 토론을 꺼리는 이유로 지식 부족, 갈등 회피, 그리고 정치 시스템과의 거리감 등을 꼽습니다. 정치적 논쟁이 감정적으로 과열되거나, 공격적인 댓글이 오가다 보면, 평범한 사람들은 굳이 참여하고 싶지 않다는 생각이 들기 마련이죠.

그렇다면, 어떻게 하면 정치적 무관심층도 정치 토론에 참여하게 만들 수 있을까요?
'개인적인 이야기(퍼스널 내러티브)'가 그 해결책이 될 수 있다!
이 연구에서는 사람들의 경험을 담은 개인적인 이야기가 정치 토론에 어떻게 영향을 미치는지 분석했습니다. Reddit(레딧)이라는 소셜 미디어 플랫폼에서 수백만 개의 댓글을 조사한 결과, 정치적 무관심층이 정치적으로 활발한 사람들보다 개인적인 이야기를 더 자주 사용한다는 사실이 밝혀졌습니다. 또한, 개인적인 이야기는 정치적 무관심층이 정치 토론을 시작하고, 지속적으로 참여하도록 유도하는 역할을 한다는 것도 확인되었습니다.

이번 글에서는 연구 방법과 핵심 결과를 자세히 살펴보겠습니다.

🔍 연구 방법: 어떻게 분석했을까?

이번 연구에서는 사람들이 정치 토론에서 개인적인 이야기를 얼마나 자주 사용하는지, 그리고 그것이 정치적 무관심층(PDIs)의 참여를 증가시키는지를 분석했습니다. 하지만 단순히 몇 개의 댓글을 살펴보는 것이 아니라, 수백만 개의 데이터를 체계적으로 분석해야 했습니다. 그렇다면 연구자들은 어떤 방식으로 데이터를 모으고, 분석했을까요? 이 과정을 차근차근 설명해 보겠습니다.

---

1️⃣ 연구 대상: 어떤 데이터를 분석했을까?

연구의 첫 번째 단계는 분석할 데이터를 수집하는 것입니다. 연구자들은 사람들이 자유롭게 정치 이야기를 나누는 대표적인 온라인 공간인 **Reddit(레딧)**을 선택했습니다. Reddit에는 특정 주제별로 운영되는 "서브레딧(subreddit)"이라는 게시판들이 있으며, 그중에서 정치와 관련된 483개의 서브레딧을 선별했습니다. 예를 들면 다음과 같은 서브레딧이 포함되었습니다.

• 🗳️ r/politics (미국 정치 전반을 다루는 대표적인 서브레딧)
• 🏛️ r/conservative (보수 성향의 정치 토론 공간)
• 🌎 r/worldpolitics (세계 정치에 대한 논의)
• 💬 r/PoliticalDiscussion (건전한 정치 토론을 위한 커뮤니티)

이렇게 483개의 정치 관련 서브레딧에서 2020년부터 2021년까지 작성된 댓글 데이터를 수집했고, 여기서 총 26,285,619명의 사용자 데이터를 확보했습니다.

---

2️⃣ 연구 대상 그룹 나누기: 누가 정치적 무관심층일까?

모든 Reddit 사용자가 정치적으로 똑같이 활동적인 것은 아닙니다. 연구자들은 사용자들의 활동 패턴을 기준으로 두 개의 그룹을 만들었습니다.

✅ 1. 정치적으로 활발한 사용자 (Most Politically Active Users)

• 지난 12개월 동안 정치 서브레딧에서 가장 활발하게 활동한 사람들
• 전체 사용자 중 **상위 25%**에 해당하는 그룹
• 매일 정치 토론에 참여하는, 소위 "정치 덕후"라고 볼 수 있음

✅ 2. 정치적 무관심층 (Politically Disinclined Individuals, PDIs)

• 지난 12개월 동안 정치 토론에 거의 참여하지 않거나 아예 하지 않은 사람들
• 정치 서브레딧에서 활동량이 가장 적은 **하위 25%**에 해당하는 그룹
• 또는 정치 게시판에 이번에 처음 참여한 사용자 (Newcomers)
• 정치 토론이 익숙하지 않거나 관심이 없던 사람들

이렇게 두 그룹을 정리한 후, 각 그룹에서 매달 10,000개의 댓글을 무작위로 샘플링하여 분석을 진행했습니다.

---

3️⃣ 개인적인 이야기(Personal Narrative) 자동 분류: 어떻게 찾았을까?

이 연구의 핵심 질문 중 하나는 "정치적 무관심층이 정치적으로 활발한 사람들보다 개인적인 이야기를 더 자주 사용할까?" 입니다. 하지만 Reddit에는 수백만 개의 댓글이 있기 때문에 연구자들이 직접 모든 댓글을 읽고 분류할 수는 없습니다.

그래서 **AI 기반의 자동 분류 시스템(텍스트 분류기, Transformer-based classifier)**을 활용했습니다. 이 AI 모델이 Reddit 댓글을 분석하여 개인적인 이야기인지 아닌지를 자동으로 판별했습니다.

✔ 개인적인 이야기란?

개인적인 이야기는 보통 "내 경험상...", "나는 이런 일을 겪었어.", "내 친구도 그런 적이 있었어." 같은 식으로 자신의 경험을 바탕으로 이야기하는 댓글을 의미합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

✅ 개인적인 이야기 댓글 예시

"나는 트럭 운전사인데, 일주일에 60시간 이상 일해. 팀스터 노조 덕분에 급여는 괜찮지만, 근무 시간이 줄어들면 생활이 어려울 거야."

"내가 대학생이었을 때는 학비 대출이 큰 부담이었는데, 요즘은 더 심해진 것 같아."

이런 댓글은 정치 이슈에 대한 개인적인 경험을 공유하는 방식이죠.

반면, 일반적인 정치적 의견이나 정보 전달만 있는 댓글은 개인적인 이야기로 보지 않습니다.

🚫 비개인적인 댓글 예시

"미국의 의료 시스템은 개혁이 필요하다."

"바이든 정부의 세금 정책이 문제라고 생각한다."

이제 AI 모델이 어떻게 개인적인 이야기를 분류했는지 살펴볼까요?

---

✔ AI 모델 훈련 과정

연구자들은 **딥러닝 기반 AI 모델(BERT 기반의 Transformer 모델)**을 활용하여, Reddit 댓글이 개인적인 이야기인지 아닌지를 분류하는 모델을 만들었습니다.

1. 기존 연구 모델 활용

이미 다른 연구자들이 개인적인 이야기를 감지하는 AI 모델을 개발한 사례가 있었는데, 연구진은 그중에서도 Falk & Lapesa (2022) 모델이 가장 적절하다고 판단하여 이를 기반으로 추가 훈련을 진행했습니다.

2. 데이터 라벨링 작업

AI 모델을 훈련하려면 **정확한 정답(라벨링된 데이터)**이 필요합니다. 연구자들은 다음 과정을 거쳐 데이터셋을 만들었습니다.

• 1,000개의 댓글 샘플링 → AI 모델이 '개인적인 이야기'라고 분류한 댓글 1,000개와 '아닌 댓글' 1,000개를 무작위로 수집
• 연구자가 직접 확인 → 두 명의 연구자가 직접 댓글을 검토하여 개인적인 이야기인지 아닌지를 수작업으로 다시 확인
• 최종 2,000개의 정확한 데이터셋 확보

이렇게 확보한 데이터셋을 이용해 AI 모델을 추가 훈련 (Fine-tuning) 하였습니다.

3. AI 모델 성능 평가

훈련된 AI 모델이 얼마나 정확한지 확인하기 위해 **교차 검증 (5-fold cross-validation)**을 진행했습니다.
결과적으로 **정확도 84%, 비개인적인 이야기 감지 정확도 97%**를 기록하여 우수한 성능을 보였습니다.

---

4️⃣ 정치적 무관심층(PDIs)의 정치 토론 참여 분석

이제 연구자들은 정치적 무관심층이 개인적인 이야기를 얼마나 자주 사용하는지, 그리고 개인적인 이야기가 실제로 더 많은 정치적 대화를 유도하는지를 분석해야 했습니다.

이를 위해 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression) 및 **랜덤 효과 모델(Random-effects Model)**을 활용했습니다.

✔ 분석 방법

1. 로지스틱 회귀 분석
   • 정치적 무관심층이 개인적인 이야기를 더 자주 사용하는지 확인
   • 개인적인 이야기가 더 많은 댓글을 유도하는지 분석
2. 랜덤 효과 모델
   • 특정 서브레딧(게시판)마다 다른 패턴이 있는지 분석
   • 시간이 지나면서 정치 토론 참여가 어떻게 변화하는지 추적

이러한 통계 분석을 통해 연구자들은 개인적인 이야기가 정치적 무관심층의 토론 참여를 유도하는 효과가 있다는 사실을 확인할 수 있었습니다.

---

🔍 연구 방법 요약

✔ Reddit의 정치 게시판 483개에서 26,285,619명의 사용자 데이터를 수집
✔ 정치적으로 활발한 사용자 vs. 정치적 무관심층(PDIs) 그룹 나누기
✔ AI 모델을 활용해 개인적인 이야기 댓글을 자동으로 분류
✔ 로지스틱 회귀 분석을 통해 정치적 무관심층의 참여 패턴 분석

이제 연구 결과가 어떻게 나왔는지 살펴볼까요? 😉