베스트 리플이 적극적 독자에게 미치는 영향 -동조 현상에 대한 고찰

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목차
1 서론
2 네이트의 연혁과 베스트 리플에 대한 정의
3 기사 선정 과정과 베스트 리플에 대한 통계
3.1 기사 선정 과정
3.2 베스트 리플에 대한 통계와 유형 분류
3.2.1 베스트 리플에 대한 통계와 유형 분류
3.2.2 ‘댓글의 댓글’에 대한 통계와 유형 분류
4 베스트 리플에 나타난 동조 현상
4.1 베스트 리플에 나타난 동조 현상
4.2 베스트 리플에 따른 ‘댓글의 댓글’에 나타난 동조현상
5 결론

참고문헌
참고자료 (기사원문)

본문내용
3. 기사 선정 과정과 베스트 리플에 대한 통계
3.1 기사 선정 과정

앞서 제시한 적극적 독자의 정의에 따르면, 적극적 독자의 수는 댓글의 수와 비례한다. 따라서 댓글이 많은 기사가 적극적 독자가 받은 영향력을 조사하는 데에 적합하다. 2009년 5월 1주차부터 2010년 5월 2주차까지 1년을 기준으로 잡고, 그 기간 동안 네이트 뉴스에 올라온 기사들 중 한 주당 가장 많은 댓글이 달린 기사 두 개씩을 선정하였다. 그 결과로 선정 된 기사들을 정치, 사회, 연예, 스포츠로 분류하여 각 분야에서 최다 댓글의 기사, 총 4개의 기사를 추려냈다. 하지만 정치 기사는 김대중 전대통령 서거소식으로 단순 애도를 표현한 댓글이 주를 이뤘으며, 스포츠 기사는 벤쿠버 동계 올림픽에서의 쇼트트랙 실격에 관한 것이라 기사 자체의 소재 상 댓글에 다양한 반응이 나타나 있지 않았기에 최종적으로 이 2개를 제외한 나머지 2 개의 기사(재범사태, 여성 군복무제)를 선정하게 되었다.
특정 기사를 선정하여 그 기사들에 대한 베스트 리플 자체의 내용을 분석한다. 이 과정에서 베스트 리플로 선정된 댓글이 기재된 시간과 기사가 사이트 전면에 게시된 시간의 연관성을 파악한다. 그리고 베스트 리플에 대한 ‘댓글의 댓글’을 분석해, 베스트 리플에 관한 실질적인 의견, 기사 소재 자체에 관한 맹목적인 동의와 반대, 상관없는 내용, 단순비방과 욕설로 분류해 이 댓글들이 베스트 리플에 대한 동조현상을 일으키는지를 파악한다. 또한 동조현상에 대한 정확한 정의와 원인 등을 파악하기 위하여 지금 이미 조사되어있는 논문들과 문헌들을 참고한다.

3.2 베스트 리플에 대한 통계와 유형 분류

3.2.1. 베스트 리플에 대한 통계와 유형 분류
베스트 리플의 내용을 분석한 결과, 6개의 베스트 리플 중 5개가 이성적으로 판단된 내용이라기 보다는 감정적으로 치우쳤으며 선정적으로 표현된 경향이 있었다. 베스트 리플로 선정 이유가 내용과는 무관하다는 판단 하에, 베스트 리플의 선정 과정을 다시 탐색해 보았다. 그 결과 베스트 리플은 댓글이 기제된 시간의 영향을 받는 것으로 밝혀졌다. 첫 번째 기사( ‘여성도 군대 가자’…여성계-학계-정치권 논의 봇물)는 2009년 10월 13일 10시 45분에 게시되었고, 첫 번째 댓글은 같은 날 11시 01분에 달렸으며, 세 개의 베스트 리플 모두 같은 날 11시06분, 11시 06분, 11시11분에 달렸다. 두 번째 기사 ((단독)한국비하논란 재범, 결국 2PM 자진탈퇴 “죄송합니다”)는 2009년 9월 8일 12시 32분에 게시되었고, 첫 번째 댓글은 같은 날 12시 36분에 달렸으며, 세 개의 베스트 리플 모두 같은 날 12시38분, 12시 38분, 12시41분에 달렸다.

3.2.2. ‘댓글의 댓글’에 대한 통계와 유형 분류
베스트 리플에 찬성하는 댓글들은 동조의견, 베스트 리플에 대하여 비판하는 의견은 반대의견으로 분류했다. 그리고 새로운 대안을 제시하거나 감정적인 논쟁, 비방 등 베스트 리플의 의견과 관련이 없는 댓글 내용은 기타의견으로 나누어 분석했다. 더불어 같은 사람이 똑같은 내용의 댓글을 반복해서 다는 경우는 모두 한 번으로 계산하여 사진상 나와있는 댓글의 댓글 수가 아닌 실질적인 총 댓글 수를 파악하여 분석하였다. (소수점 첫째 자리에서 반올림)
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