Earticle

초록

영어

This study examines how news frames (individual vs. structural attribution) and issue proximity (domestic vs. overseas) in coverage of undocumented immigrants are associated with the emotional expression of online comments, drawing on cognitive appraisal theory and intergroup threat theory. We collected 4,515 news articles on undocumented immigrants published on the Naver news platform from January 2015 to December 2024, together with 137,732 reader comments. News frames were classified with a KPF-BERT-based classifier and comment emotions with a KcELECTRAbased classifier, after which we conducted macro-level time-series trend analyses and micro-level cluster-robust logistic regressions. The main findings are as follows. First, individual-attribution frames were concentrated in domestic issues, whereas structural-attribution frames were distributed relatively neutrally with respect to proximity, revealing an asymmetric coupling between individual-attribution narratives and domestic events in Korean news coverage of undocumented immigrants. Second, the emotional profile of comments shifted toward intensified hostile emotions (anger and disgust) and attenuated sympathetic emotions (sadness and compassion) as well as anxiety, with the onset of the COVID-19 pandemic detected as a key inflection point. Third, the main effect of the individual-attribution frame on hostile emotions was not significant; instead, this frame was negatively associated with sadness. Fourth, comments on articles using structural-attribution frames were significantly more likely to express sadness and compassion. Fifth, with respect to the proximity conditioning of frame–emotion associations, the association between the individual-attribution frame and hostile emotions was not strengthened in domestic issues, whereas the positive association between the structural-attribution frame and compassion was stronger in domestic issues. These results indicate that the associations between news frames and comment emotions vary not only with narrative attributes but also with an issue's spatial proximity. In short, the association between structural-attribution framing and the expression of compassion in comments was pronounced in spatially proximate domestic issues.

한국어

본 연구는 미등록 이주민 관련 뉴스 프레임(개인 귀인/구조 귀인)과 이슈 근접성(국내/해외)이 댓글의 감정 표출과 갖는 연관성을 인지 평가 이론과 집단 간 위협 이론에 기반하여 분석하였다. 2015년 1월부터 2024년 12월까지 네이버 뉴스 플랫폼에 게재된 미등록 이주민 관련 기사 4,515건과 댓글 137,732건을 분석하여, KPF-BERT 기반 프레임 분류와 KcELECTRA 기반 감정 분류를 수행한 후, 거시 수준의 시계열 추세 분석과 미시 수준의 군집 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인 귀인 프레임은 국내 이슈에 집중된 반면 구조 귀인 프레임은 근접성에 비교적 중립적으로 분포하였으며, 이러한 분화는 한국 언론의 미등록 이주민 보도에 내재한 편 향을 드러냈다. 둘째, 댓글의 감정은 적대 정서(분노·혐오)의 강화와 동정 정서(슬픔·연민) 및 불안의 약화라는 방향으로 재편되어 왔으며, 코로나19 팬데믹 시점이 핵심 변곡점으로 탐지되었다. 셋째, 개인 귀인 프레임의 적대 정서에 대한 주효과는 유의하지 않았으며, 오히려 동정 정서 중 슬픔과 부적으로 연관되는 것으로 나타났다. 넷째, 구조귀인 프레임이 사용된 기사의 댓글에서는 슬픔과 연민이 나타날 확률이 유의하게 높았다. 다섯째, 프레임-감정 연관의 근접성 조건화에서, 개인 귀인 프레임의 적대 정서 연관은 국내 이슈에서 강화되지 않은 반면, 구조 귀인 프레임과 연민의 정적 연관은 국내 이슈에서 더 강하게 나타났다. 이러한 결과는 구조적 요인을 조명한 기사의 댓글에서 동정 정서가 더 자주 관찰되는 양상이 공간적으로 가까운 국내 이슈에서 두드러졌음을 보여준다. 즉, 뉴스 프레임과 댓글 감정의 연관이 서사적 속성만으로 결정되지 않고 이슈의 공간적 근접성이라는 맥락 조건에 따라 달라지는 조건부적 현상임을 시사한다.

목차

요약
1. 서론
2. 문헌 검토
3. 방법
1) 기사 관련성 검증 및 필터링
2) 이슈 근접성 판별
3) 프레임 측정
4) 기사의 유인가(valence) 코딩
4. 분석 결과
5. 논의
6. 결론 및 제언
참고문헌
부록
Abstract

키워드

저자

• 시슈덕 [ Shu-De Shih | 중앙대학교 미디어커뮤니케이션학과 석사 ] 제1저자
• 이신행 [ Shin Haeng Lee | 중앙대학교 미디어커뮤니케이션학부 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국소통학보 [Journal of Speech, Media & Communication Research]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-7752

• 수록기간

  2002~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 802 DDC 800