[포퓰리즘/커뮤니케이션] Tornberg and Chueri (2025) - misinformation과 극우정당을 비교정치적으로 비교해보자!
정당은 언제 거짓말을 하는가?
급진 우파 포퓰리즘과 허위정보 확산의 정치학
🔎 정치와 허위정보의 연결고리
허위정보(misinformation)는 단순한 인터넷 현상이 아니다. 정치적 이해관계와 맞물리면서 특정 정당과 지도자들이 허위정보를 전략적으로 활용하는 시대가 되었다. 그렇다면, 어떤 정당이 허위정보를 퍼뜨리는 경향이 더 강할까?
최근까지 허위정보 연구는 소셜미디어(SNS)상의 허위 뉴스 유통에 초점을 맞춰왔다. 그러나 최근 학계는 정치 엘리트들이 허위정보 확산의 핵심 동인이라는 점을 강조하기 시작했다. 정당과 정치인들은 허위정보를 단순히 소비하는 것을 넘어, 직접 생산하고 유포하는 주체가 된다는 것이다.
이에 대해, 암스테르담 대학교(University of Amsterdam)의 페터 턴베르그(Petter Törnberg)와 브리예 대학교(Vrije Universiteit)의 줄리아나 추에리(Juliana Chueri)는 논문 "When Do Parties Lie? Misinformation and Radical-Right Populism Across 26 Countries"에서 26개국 32백만 개의 트윗 데이터를 분석해 허위정보와 정당 이념의 관계를 탐구했다.
📌 연구의 핵심 질문
이 논문은 다음 세 가지 주요 질문을 던진다.
1️⃣ 포퓰리즘(populism)과 허위정보는 관련이 있는가?
2️⃣ 좌파 정당과 우파 정당 중 누가 더 허위정보를 퍼뜨리는가?
3️⃣ 급진 우파 포퓰리즘(Radical Right Populism)이 허위정보와 특히 깊은 연관이 있는가?
이 질문에 답하기 위해 연구진은 26개국 8,198명의 의원들이 6년 동안 트위터에서 공유한 3,200만 개의 트윗을 분석했다. 또한, 정당의 이념적 성향과 정책 방향을 파악하기 위해 Parlgov 데이터베이스, V-Dem 데이터베이스 등을 활용했다.
특히 연구진은 허위정보를 판별하기 위해 Media Bias/Fact Check(MBFC) 데이터베이스와 위키피디아 'Fake News' 리스트를 활용해, 정치인들이 허위정보를 담은 기사 링크를 얼마나 자주 공유하는지 측정했다.
🔬 연구 방법론 (Methods)
이 연구는 26개국 8,198명의 국회의원(parliamentarians)이 6년(2017–2022) 동안 작성한 32백만 개의 트윗을 분석하여 정당의 허위정보 확산 패턴을 검토하는 대규모 다국적 연구다. 기존 연구들이 소셜미디어 사용자들의 허위정보 소비에 집중했다면, 이 연구는 정치 엘리트가 허위정보를 직접 생산하고 확산하는 방식을 분석했다는 점에서 독창적이다. 이를 위해 연구진은 대규모 트위터 데이터와 여러 정치적 데이터베이스를 결합하여 허위정보와 정당 이념 간의 관계를 정량적으로 측정했다.
📌 1. 연구 데이터
이 연구는 세 가지 주요 데이터 소스를 결합하여 분석을 수행했다.
1) 트위터 데이터베이스 (Twitter Parliamentary Database)
✅ 32,000,000개(3,200만 개)의 트윗: 연구 대상 26개국 국회의원들이 6년 동안 작성한 모든 트윗을 수집했다.
✅ 트위터 API를 활용한 실시간 데이터 수집: 연구진은 트위터의 스트리밍 API(Twitter Streaming API)를 활용하여 연구 기간 동안 의원들이 게시한 트윗을 실시간으로 수집했다.
✅ 8,198명의 국회의원(26개국): 각국에서 트위터 계정을 보유한 모든 국회의원을 대상으로 삼았다.
이 데이터베이스는 특정 정당에 소속된 의원들이 공유한 모든 게시물을 포함하므로, 개별 사용자의 허위정보 소비가 아니라 정당 차원에서 허위정보를 유포하는 패턴을 분석할 수 있도록 한다.
2) 정당 및 정치적 특성 데이터
정당의 정치적 성향을 분석하기 위해 연구진은 Parlgov 데이터베이스와 V-Dem(Varieties of Democracy) 데이터베이스를 결합했다.
🔹 Parlgov 데이터베이스
- 연구 대상 국회의원들의 소속 정당 정보를 제공
- 정당이 정부에 참여했는지 여부(여당 vs. 야당) 포함
🔹 V-Dem(Varieties of Democracy) 데이터베이스
- 정당의 포퓰리즘 지수(Populism Index)
- 정당의 이념적 위치(좌파-우파 스펙트럼, 1~10점 척도)
- 정당의 내부 결속력(cohesion)과 개인주의(personalization) 정도
이 데이터베이스를 결합함으로써, 연구진은 단순한 트윗 분석을 넘어 정당의 정치적 특성이 허위정보 확산과 어떻게 연관되는지를 심층적으로 검토할 수 있었다.
3) 허위정보 데이터베이스
연구진은 트위터에서 공유된 기사(URL)들이 허위정보인지 여부를 판단하기 위해 두 개의 주요 외부 데이터베이스를 사용했다.
🔹 Media Bias/Fact Check (MBFC) 데이터베이스
- 뉴스 사이트의 사실성(factuality) 점수를 제공하는 글로벌 뉴스 감시 기관
- 기사 출처를 “매우 낮음(very low)” ~ “매우 높음(very high)” 다섯 단계로 평가
- 연구진은 MBFC 데이터를 활용해 의원들이 공유한 기사 링크의 신뢰도를 평가
🔹 위키피디아 ‘Fake News’ 리스트
- 특정 뉴스 웹사이트가 가짜 뉴스(fake news) 출처로 분류되었는지 확인하는 오픈소스 데이터베이스
연구진은 의원들이 공유한 트윗에서 기사 링크(총 1,802만 개의 URL)를 추출한 뒤, 해당 출처가 MBFC 및 위키피디아 가짜 뉴스 리스트에 포함된 미디어인지 확인했다. 이를 통해 각 정당이 허위정보를 얼마나 자주 공유하는지를 수치화했다.
📌 2. 허위정보 측정 방법 (Factuality Score Calculation)
연구진은 의원들이 공유한 기사 링크의 신뢰도를 평가하기 위해 **허위정보 점수(factuality score)**를 개발했다.
1️⃣ 트위터에서 공유된 모든 URL(1,802만 개) 수집
2️⃣ 트위터의 자동 URL 단축(t.co) 문제 해결 → 원본 URL로 변환
3️⃣ 기사 출처를 MBFC 및 위키피디아 데이터베이스와 매칭
4️⃣ 기사 출처의 신뢰도를 다음과 같이 점수화
신뢰도 수준점수
| 매우 낮음 (Very Low) | 0.00 |
| 낮음 (Low) | 0.25 |
| 중간 (Medium) | 0.50 |
| 높음 (High) | 0.75 |
| 매우 높음 (Very High) | 1.00 |
5️⃣ 각 정당이 공유한 기사들의 평균 점수를 계산하여 허위정보 점수를 산출
이 점수는 0(완전히 허위정보) ~ 1(완전히 신뢰할 수 있는 정보) 사이의 값을 가지며, 특정 정당의 허위정보 확산 경향을 정량적으로 비교할 수 있도록 했다.
📌 3. 분석 방법 (Statistical Analysis)
연구진은 다층 회귀 분석(multilevel regression analysis) 기법을 사용하여 허위정보 확산에 영향을 미치는 주요 요인을 분석했다.
1) 다층 회귀 분석 (Multilevel Regression Model with Random Intercepts)
- 연구 대상 국가들이 서로 다른 미디어 환경과 정치 제도를 가지고 있기 때문에, 국가별 차이를 통제하기 위해 ‘무작위 국가 절편(random country intercepts)’을 포함한 다층 회귀 모델을 사용했다.
- 종속 변수(Dependent Variable): 각 정당의 허위정보 점수(Factuality Score)
- 독립 변수(Independent Variables):
- 포퓰리즘 지수 (0–1)
- 좌우 이념 성향 (1–10)
- 급진 우파 포퓰리즘 여부 (Radical Right Populism)
- 정당의 정부 참여 여부 (여당 vs. 야당)
- 정당의 내부 결속력(cohesion)과 개인주의(personalization) 정도
2) 주요 가설 검증 방법
연구진은 다음과 같은 세 가지 주요 가설을 검증했다.
📌 H1: 포퓰리즘 정당일수록 허위정보를 더 많이 퍼뜨릴 것이다.
📌 H2: 우파 정당일수록 허위정보를 더 많이 퍼뜨릴 것이다.
📌 H3: 급진 우파 포퓰리즘 정당이 가장 많은 허위정보를 퍼뜨릴 것이다.
이 가설을 검증하기 위해 **포퓰리즘과 좌우 이념의 상호작용(interaction effects)**을 포함한 회귀 분석을 수행했다.
🔎 주요 연구 결과: 급진 우파 포퓰리즘과 허위정보의 강한 연관성
1️⃣ 포퓰리즘 일반은 허위정보와 직접적으로 연관이 없다
기존 연구에서는 포퓰리즘이 일반적으로 허위정보와 연관이 있을 것이라는 가설이 많았다. 왜냐하면, 포퓰리즘은 본질적으로 **"순수한 국민(the pure people) vs. 부패한 엘리트(the corrupt elite)"**의 대립 구도를 형성하며 기존 주류 언론과 민주주의 기관을 불신하기 때문이다.
하지만 이 연구에서는 단순한 포퓰리즘 성향은 허위정보 확산과 직접적인 상관관계가 없었다. 즉, 좌파든 우파든 포퓰리즘 정당이라고 해서 반드시 허위정보를 더 많이 퍼뜨리는 것은 아니라는 것이다.
2️⃣ 우파 정당이라고 해서 허위정보를 더 퍼뜨리는 것은 아니다
우파 정당과 좌파 정당을 비교했을 때, 단순한 좌-우 이념 스펙트럼만으로는 허위정보 확산을 설명할 수 없었다.
즉, 우파 정당이라고 해서 더 많은 허위정보를 퍼뜨린다고 볼 수 없으며, 급진적인 성향이 없는 보수주의 정당(Conservative parties)에서는 허위정보 확산 패턴이 뚜렷하게 나타나지 않았다.
3️⃣ 그러나 급진 우파 포퓰리즘 정당은 허위정보 확산과 강한 연관성을 보였다
✅ 결론적으로, 급진 우파 포퓰리즘(Radical Right Populism)이 허위정보 확산과 가장 강한 연관성을 보였다.
🔹 급진 우파 포퓰리즘 정당들은 전통적 민주주의 기관(언론, 사법부, 선거제도)에 대한 적대감을 표현하면서 허위정보를 전략적으로 활용하는 경향이 강했다.
🔹 급진 우파 정당이 아닌 일반적인 보수 정당(Conservative parties)에서는 이런 패턴이 나타나지 않았다.
🔹 급진 우파 포퓰리스트 정당들은 언론을 신뢰하지 않는 유권자층을 타겟팅하면서 허위정보를 퍼뜨려 정치적 이익을 얻는 구조를 형성하고 있었다.
👉 즉, 허위정보 문제는 단순히 '우파'가 아니라 '급진 우파 포퓰리즘'과 깊은 연관이 있다.
📍 대표적 사례:
- 미국의 도널드 트럼프(Donald Trump): 선거 사기 주장 및 언론 불신 조장
- 브라질의 자이르 보우소나루(Jair Bolsonaro): 코로나19 관련 허위정보 유포
- 영국 브렉시트(Brexit) 캠페인: EU 탈퇴를 위한 과장된 정보 및 허위 사실 유포
📊 허위정보 확산의 기제: 급진 우파 포퓰리즘은 왜 허위정보를 퍼뜨릴까?
🔍 연구진은 급진 우파 포퓰리즘 정당들이 허위정보를 확산하는 이유를 세 가지 핵심 전략으로 설명한다.
📌 1. 주류 언론을 ‘적’으로 규정하고 대체 미디어를 구축
- 급진 우파 포퓰리스트들은 기존 주류 언론을 **"부패한 엘리트의 도구"**라고 공격하며, 자신들만의 대체 미디어 생태계를 구축
- 유튜브, 트위터, 텔레그램 등 소셜미디어를 적극적으로 활용하여, 검증되지 않은 뉴스 및 허위정보를 유포
📌 2. 정치적 동원과 지지층 결집
- 허위정보를 이용해 지지층의 분노를 유발하고, 기존 정치 시스템을 무너뜨릴 수 있는 강력한 정치적 동력으로 활용
- "엘리트는 국민을 속이고 있다"라는 내러티브를 통해 기존 제도를 불신하게 만듦
📌 3. 미디어 환경과 상호작용: ‘클릭베이트 정치’
- 소셜미디어는 자극적이고 감성적인 콘텐츠를 확산시키는 특징이 있음
- 급진 우파 포퓰리스트들은 이러한 알고리즘을 적극 활용해 허위정보를 확산시키며 정치적 영향력을 극대화
🔮 연구가 제기하는 시사점: 허위정보는 정치 전략의 일부
📌 이 연구는 허위정보 문제를 단순한 ‘온라인 뉴스’ 문제가 아니라, 정치적 전략과 연결된 문제로 봐야 한다는 점을 강조한다.
✔ 허위정보 확산을 막기 위해서는 단순한 팩트체크(Fact-checking)가 아니라, 정치적 맥락을 고려한 대응이 필요하다.
✔ 허위정보가 급진 우파 포퓰리즘의 정치 전략의 일부라면, 이를 저지하기 위해서는 민주주의 제도의 회복과 언론 신뢰 회복이 필수적이다.
✔ 소셜미디어 플랫폼은 허위정보 확산을 촉진하는 환경을 제공하며, 이에 대한 플랫폼의 책임과 정책적 대응이 필요하다.
✅ 결론적으로, 허위정보는 단순한 ‘가짜 뉴스(fake news)’ 문제가 아니라, 정치적 의도를 가진 집단이 적극적으로 활용하는 ‘정치 전략’임을 명확히 보여주는 연구다.