주의경제(attention economy)에서 미디어 수사학이 청중의 참여를 어떻게 형성하는지 이해하는 것은 중요하다. 본 연구는 YouTube에서 주요 뉴스 채널이 제공하는 도덕-정서적(moral-emotional) 틀짓기가 한국과 미국에서 사용자 행동에 미치는 영향을 살펴본다. 플랫폼의 멀티모달 특성을 포착하기 위해 썸네일 이미지와 비디오 제목을 결합하여 비전–언어 모델을 미세조정(fine-tuning)하는 방식의 멀티모달 도덕 감정 분류기(multimodal moral emotion classifier)를 개발한다. 이 모델은 양 언어의 인간 주석 멀티모달 데이터셋에서 학습되며, 주요 뉴스 매체의 약 400,000개 비디오에 적용된다. 우리는 참여의 세 가지 수준(조회수, 좋아요, 댓글)을 분석하며, 이는 헌신(commitment)이 증가하는 정도를 나타낸다. 결과는 타인비난(other-condemning) 수사—타인의 도덕성을 비판하는 도덕적 분노(moral outrage) 표현—가 문화 전반에서 모든 형태의 참여를 일관되게 증가시키며, 효과 크기는 수동적 시청에서 능동적 댓글 작성으로 갈수록 강화됨을 보여준다. 이러한 결과는 도덕적 분노가 특히 효과적인 정서 전략이며, 단지 주목을 끄는 데 그치지 않고 적극적 참여를 유도한다는 점을 시사한다. 또한 타인비난 수사의 잠재적 오용에 대한 우려를 논의하는데, 이러한 관행은 집단 내/집단 외(in-group/out-group) 구분을 강화함으로써 양극화를 심화시킬 수 있다. 향후 연구를 촉진하고 재현성(reproducibility)을 보장하기 위해, 우리는 한국어 및 영어 멀티모달 도덕 감정 분류기를 공개적으로 배포한다.

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