낭만과 열정사이

정당은 언제 거짓말을 하는가?급진 우파 포퓰리즘과 허위정보 확산의 정치학🔎 정치와 허위정보의 연결고리허위정보(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..

보도의 인과적 귀속: 팔레스타인 보도에서 원인 생략 편향 분석뉴스 기사의 헤드라인은 독자가 기사를 어떻게 해석할지에 큰 영향을 미쳐요. 그런데, 특정 사건에 대한 인과적 귀속(causal attribution)이 일관되게 생략된다면 어떻게 될까요? 특히 분쟁 보도에서는 이런 생략이 뉴스의 편향성을 반영할 수 있어요. 이 연구에서는 팔레스타인 보도에서 원인 생략 편향(missing cause bias)이 얼마나 존재하는지를 분석했어요.연구 개요연구진은 뉴스 헤드라인에서 인과적 구성이 어떻게 표현되는지를 분석했어요. 이를 위해 세 개의 주요 뉴스 매체인 CNN, BBC, Al Jazeera(AJ)의 이스라엘-팔레스타인 갈등 관련 헤드라인을 수집하고 비교했어요. 또한 우크라이나-러시아 전쟁과 비교하여, 뉴스 ..

인공지능이 작성한 뉴스, 인구통계 정보가 영향을 미칠까?요즘 인공지능(Large Language Models, LLMs)이 생성하는 텍스트가 점점 인간의 글과 비슷해지고 있어요. 그런데, 만약 우리가 프롬프트(입력 문구)에 특정한 인구통계 정보(나이, 성별, 국적, 소득 수준 등)를 포함하면, 생성된 뉴스 기사에 어떤 영향을 미칠까요? 이 연구에서는 그 궁금증을 해결하기 위해 실험을 진행했어요.연구 개요연구진은 LLM을 사용해 제목과 요약만 제공한 상태에서 뉴스 기사를 생성하도록 했어요. 이때, 프롬프트에 인구통계 정보를 포함했지만, 모델이 해당 정보를 직접적으로 언급하지 않도록 지시했어요. 예를 들어, "이 기사는 30대 남성이 작성한 것처럼 생성하세요"라고 입력하지만, 결과물에는 ‘30대 남성’이라는..