폭력적인 정파적 적대감은 미국 민주주의에서 점차 커지는 우려 사항이지만, 정파적 엘리트가 정치적 폭력을 지지하게 만드는 데 미치는 역할은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 이는 여론에 대한 그들의 상당한 영향력을 고려할 때 특히 문제적이다. 정파적 엘리트의 폭력을 위협하는 수사(레토릭)가 반대 정파에 대한 폭력 지지에 어떤 영향을 미치는가? 양측의 정파적 엘리트가 전하는 폭력적 메시지가 잠재적으로 치명적인 영향을 미칠 수 있는 광범위한 청중에게 도달하는 소셜미디어에 주목하여, 그러한 메시지가 반대 정파에 대한 폭력 지지에 어떻게 영향을 주는지 탐구한다. 정파적 여론 지도(partisan opinion leadership) 이론과 집단 간 갈등(inter-group conflict)에 대한 통찰을 바탕으로, (폭력적 수사 vs. 비폭력적 수사; 동계(同黨) 엘리트 vs. 반대 정당 엘리트)라는 2×2 설계의 사전등록(pre-registered) 설문 실험을 전국 인구를 반영하는 표본에 대해 수행한다. 그 결과, 동계 엘리트(그러나 반대 정당 엘리트는 아님)의 폭력적 수사가 정치적 폭력에 대한 지지를 증가시키며, 정파들이 엘리트의 폭력적 수사를 상쇄하지 못한다는 점을 입증한다. 나아가 공포가 폭력적 수사의 영향을 매개한다는 사실을 보여, 공포조성(fearmongering)을 통해 정치적 폭력 지지를 형성하는 데 폭력적 수사가 역할을 한다는 점을 강조한다. 이 논문은 정파적 엘리트의 폭력적 수사가 정치적 폭력에 대한 지지에 미치는 영향을 검토한 초기 연구 중 하나로서, 정파성, 감정과 정치, 그리고 정치 커뮤니케이션 분야에서 우리의 지식을 진전시킨다.

입법부 내에서 입법자들 사이의 네트워크는 정치와 정책 수립을 형성한다. 입법 네트워크에 관한 선행 연구에서는 입법자들 사이의 관계를 동일한 의회 또는 원(院)에서 근무하는 사람들로부터 정의해 왔다. 국가 수준에서 입법 커뮤니케이션에 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀진 온라인 정보 네트워크는 개별 입법 기관에 의해 구속되지 않는다. 본 연구는 미국 50개 주의 4천 명이 넘는 입법자들에 대한 독창적 자료를 수집하고, 이들 사이의 Twitter 상 연결 양상을 분석한다. 우리는 트위터 네트워크의 세 가지 유형—팔로워, 리트윗, 멘션—을 살펴본다. 또한 이러한 네트워크를 기술하고, 관계(연결)의 형성과 관련된 입법자들의 두드러진 속성들 간 관계를 추정한다. 그 결과 네트워크는 대체로 지리적 및 정당적 구분을 따라 조직되어 있으며, 정체성 관련 속성—즉 성별과 인종—은 연결 형성과 강한 연관성을 보이는 것으로 나타났다.

일반 시민들 사이의 폭력적 적대감이 미국의 민주주의를 약화시키고 있다. 소셜미디어는 정치적 반대자에 대한 폭력을 위협하는 수사(言辭)를 유발하는 원인으로 지목되며, 오프라인 정치 폭력과도 연루되어 왔다. 본 연구는 Twitter(트위터)에 초점을 맞추어 그러한 수사를 식별하는 방법을 제안하고, 그와 관련된 실질적 패턴을 조사한다. 2020년 대통령선거를 둘러싼 데이터 세트를 사용하여, 폭력적 트윗이 오프라인의 갈등적 정치와 밀접하게 동행하며, 특히 의사당 습격(Capitol Riot) 직전에 해당하는 며칠 동안 최고조에 이른다는 점을 보여준다. 이러한 트윗은 남성 및 비공화당 정치인보다 여성과 공화당 정치인을 더 자주 겨냥한다. 폭력적 트윗은 드물지만, 통신 네트워크를 통해 광범위하게 확산되어 네트워크의 변방에 있는 폭력 사용자와 직접적인 연이 없는 사람들까지 도달한다. 이 논문은 온라인에서 표현되는 폭력적 당파적 적대감을 이해하는 데 있어 최초의 시도로서, 당파성, 갈등적 정치, 정치 커뮤니케이션 분야에 기여한다.

폭력적인 정파적 적대감은 미국 민주주의에서 점차 커지는 우려 사항이지만, 정파적 엘리트가 정치적 폭력을 지지하게 만드는 데 미치는 역할은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 이는 여론에 대한 그들의 상당한 영향력을 고려할 때 특히 문제적이다. 정파적 엘리트의 폭력을 위협하는 수사(레토릭)가 반대 정파에 대한 폭력 지지에 어떤 영향을 미치는가? 양측의 정파적 엘리트가 전하는 폭력적 메시지가 잠재적으로 치명적인 영향을 미칠 수 있는 광범위한 청중에게 도달하는 소셜미디어에 주목하여, 그러한 메시지가 반대 정파에 대한 폭력 지지에 어떻게 영향을 주는지 탐구한다. 정파적 여론 지도(partisan opinion leadership) 이론과 집단 간 갈등(inter-group conflict)에 대한 통찰을 바탕으로, (폭력적 수사 vs. 비폭력적 수사; 동계(同黨) 엘리트 vs. 반대 정당 엘리트)라는 2×2 설계의 사전등록(pre-registered) 설문 실험을 전국 인구를 반영하는 표본에 대해 수행한다. 그 결과, 동계 엘리트(그러나 반대 정당 엘리트는 아님)의 폭력적 수사가 정치적 폭력에 대한 지지를 증가시키며, 정파들이 엘리트의 폭력적 수사를 상쇄하지 못한다는 점을 입증한다. 나아가 공포가 폭력적 수사의 영향을 매개한다는 사실을 보여, 공포조성(fearmongering)을 통해 정치적 폭력 지지를 형성하는 데 폭력적 수사가 역할을 한다는 점을 강조한다. 이 논문은 정파적 엘리트의 폭력적 수사가 정치적 폭력에 대한 지지에 미치는 영향을 검토한 초기 연구 중 하나로서, 정파성, 감정과 정치, 그리고 정치 커뮤니케이션 분야에서 우리의 지식을 진전시킨다.

입법부 내에서 입법자들 사이의 네트워크는 정치와 정책 수립을 형성한다. 입법 네트워크에 관한 선행 연구에서는 입법자들 사이의 관계를 동일한 의회 또는 원(院)에서 근무하는 사람들로부터 정의해 왔다. 국가 수준에서 입법 커뮤니케이션에 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀진 온라인 정보 네트워크는 개별 입법 기관에 의해 구속되지 않는다. 본 연구는 미국 50개 주의 4천 명이 넘는 입법자들에 대한 독창적 자료를 수집하고, 이들 사이의 Twitter 상 연결 양상을 분석한다. 우리는 트위터 네트워크의 세 가지 유형—팔로워, 리트윗, 멘션—을 살펴본다. 또한 이러한 네트워크를 기술하고, 관계(연결)의 형성과 관련된 입법자들의 두드러진 속성들 간 관계를 추정한다. 그 결과 네트워크는 대체로 지리적 및 정당적 구분을 따라 조직되어 있으며, 정체성 관련 속성—즉 성별과 인종—은 연결 형성과 강한 연관성을 보이는 것으로 나타났다.

일반 시민들 사이의 폭력적 적대감이 미국의 민주주의를 약화시키고 있다. 소셜미디어는 정치적 반대자에 대한 폭력을 위협하는 수사(言辭)를 유발하는 원인으로 지목되며, 오프라인 정치 폭력과도 연루되어 왔다. 본 연구는 Twitter(트위터)에 초점을 맞추어 그러한 수사를 식별하는 방법을 제안하고, 그와 관련된 실질적 패턴을 조사한다. 2020년 대통령선거를 둘러싼 데이터 세트를 사용하여, 폭력적 트윗이 오프라인의 갈등적 정치와 밀접하게 동행하며, 특히 의사당 습격(Capitol Riot) 직전에 해당하는 며칠 동안 최고조에 이른다는 점을 보여준다. 이러한 트윗은 남성 및 비공화당 정치인보다 여성과 공화당 정치인을 더 자주 겨냥한다. 폭력적 트윗은 드물지만, 통신 네트워크를 통해 광범위하게 확산되어 네트워크의 변방에 있는 폭력 사용자와 직접적인 연이 없는 사람들까지 도달한다. 이 논문은 온라인에서 표현되는 폭력적 당파적 적대감을 이해하는 데 있어 최초의 시도로서, 당파성, 갈등적 정치, 정치 커뮤니케이션 분야에 기여한다.

미국의 하위 국가 정부는 COVID-19 팬데믹 대응의 여러 측면에서 선도적인 역할을 해왔다. 주(州)들 간 정부 활동의 변이는 비교 가능한 환경에서 대응 양상을 분석할 수 있는 기회를 제공한다. 본 연구는 주(州) 공직자들 가운데 공통적이고도 정보성이 높은 활동, 즉 주 입법자들이 Twitter에서 팬데믹에 대해 보인 관심을 다룬다. 우리는 입법자들의 팬데믹 관심이 해당 입법자의 주에서의 환자 수, 새 사망자에 대한 전국적 집계, 그리고 해당 입법자의 주에서 통과된 팬데믹 관련 공공정책의 수와 강하게 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한 팬데믹 지표에 대한 반응의 정도는 정당에 따라 유의미하게 다르며, 공화당이 평균적으로 더 약한 반응을 보였다. 마지막으로, 민주당과 공화당 입법자들이 팬데믹에 대해 게시한 트윗의 내용에는 유의미한 차이가 있음을 확인하였는데, 민주당은 보건 지표와 그 영향에 초점을 맞추는 반면, 공화당은 사업에 대한 영향과 경제 개방에 초점을 맞추는 것으로 나타났다.

대규모 언어 모델은 정치 담론에 점차적으로 적용되고 있으나, 문화적으로 기반을 둔 성별 민감성을 탐지하는 능력은 아직 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구에서는 대한민국 국회 회의록 1,222개 발화에 대해 성별 민감성을 6,024개 발화에 걸쳐 주석 처리한 벤치마크 데이터셋 KOGENT를 제안한다. 각 발화는 편향, 차별 또는 포용의 맥락적 지표를 바탕으로 성별 민감성이 높은 경우와 낮은 경우로 라벨링되며, 대상 집단에 대해 태깅된다. KOGENT는 1948년부터 2024년까지의 한국 입법 세션을 포괄한다. 주석 신뢰도는 이중 코딩과 중재를 통해 확보되었으며, 높은 코더 간 일치도를 산출하였다. 발화를 성별 민감성으로 라벨링하는 과업에서 GPT-4.1은 F1-score 87.5%(제로샷)와 91.2%(18-shot)를 달성하였고, GPT-4o는 각각 90.4%와 91.1%를 나타냈다. 도메인 내 예시를 포함하면 모델 성능이 향상되었으나, 두 모델 모두 비평과 불평등의 강화 간의 구별, 문화적으로 특수한 용어, 그리고 확장된 맥락을 다루는 데 한계가 관찰되었다. 본 연구 결과는 KOGENT가 한국 정치 담화에서 성별 민감성을 분석하기 위한 견고한 벤치마크로서 유용하며, 다언어 LLM의 사회문화적 정합성을 평가하는 데 활용될 수 있음을 보여준다.

본 연구에서는 저자 소속이 학술 담론에 어떻게 영향을 미치는지 조사하고, 저자 관점을 파악하는 데 있어 소속을 효과적인 대리 변인으로 제안한다. 이를 통해 연구 주제는 무엇인지, 국가가 어떻게 구성되는지, 그리고 어떤 현실이 우선시되는지를 이해하고자 한다.사례 연구로 팔레스타인을 선택하여 OpenAlex 데이터베이스에서 수집한 29,536편의 영어 학술 논문에 대해 BERTopic과 구조적 주제 모델링(Structural Topic Modelling, STM)을 적용한다. 연구 결과, 국내 저자는 의료, 교육, 환경과 같은 실용적이고 지역적인 이슈에 초점을 두는 반면, 해외 저자는 법적·역사적·지정학적 논의를 강조하는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 우리의 해석에 따르면 전쟁과 위기에 대한 경험적 근접성이 반영된 것이다. 또한 BERTopic은 더 큰 어휘적 뉘앙스를 포착하는 반면, STM은 공변량을 고려한 비교를 가능하게 하여 소속이 주제의 강조와 어떻게 연관되는지에 대한 보다 깊은 통찰을 제공함을 확인하였다. 본 연구는 이 프레임워크를 대표성 부족 국가들로 확장할 것을 제안하며, 향후 연구로 10월 7일 이후 가자에 초점을 둔 연구를 포함하고자 한다.