earticle

영어

As consumption of online news increases and the public increasingly expresses its opinion through comments, comments play a crucial role in forming online public opinion. The purpose of this study is to examine the extent to which characteristics news stories on antismoking policy varies types of comments. The characteristics of news stories included news frames, source, and news sub-topics. Types of comments included rational/emotional expression and support for/opposition to antismoking policy. The results are the following: (1) thematic frame news had emotional comments(48.8%) more frequently than did episodic frame news(35.5%); (2) thematic frame news had presented comments about antismoking policy support(36.0%) more frequently than did episodic frame news(25.2%); (3) among the types of news frame(conflict, human interest, political importance, morality, and responsibility), conflict frame news had comments about antismoking policy support most frequently(31.2%); (4) news stories presenting expert sources had comments about antismoking policy support(30.2%) more frequently than those presenting non-expert sources did; and (5) there were no statistically significant differences in terms of the frequency of type of news sub-topics by support for/opposition to antismoking policy. Overall, the comments expressing support for antismoking policy were not frequent. The interpretations and implications of the findings are discussed in detail.

한국어

온라인 뉴스의 소비가 점차 증가하고, 공중은 댓글을 통해 자신들의 의견을 표현할 수 있게 됨에 따라, 댓글이 온라인 여론 형성에 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 ‘금연정책’이라는 이슈를 선정하여 금연정책 관련 기사의 속성에 따라 댓글의 유형이 어떻게 달라지는지를 알아보고자 하였다. 기사의 속성 유목으로서 ‘뉴스 프레임’, ‘정보원’, ‘하위 주제’ 항목을 선정하였으며, 댓글 유목은 ‘이성·감성 댓글’, ‘정책지지 댓글’로 선정하였다. 연구 결과, 첫 번째로 주제적 프레임 기사에서 감성 댓글의 빈도(63.5%)가 일화적 프레임 기사에서 감성 댓글의 빈도(48.8%)보다 높게 나타났으며, 둘째, 주제적 프레임 기사에서 정책지지 댓글의 빈도(33.5%)가 일화적 프레임 기사에서 정책지지 댓글의 빈도(23.8%)보다 높게 나타났다. 셋째, 뉴스 프레임의 유형(갈등, 인간적 흥미, 경제적 중요성, 도덕성, 책임)에서 정책지지 댓글의 빈도가 높은 프레임은 갈등프레임으로 나타났다(31.2%). 넷째, 전문적 정보원이 제시된 기사에서 정책지지 댓글의 빈도(36.0%)가 비전문적 정보원이 제시된 기사에 정책지지 댓글의 빈도(25.2%)보다 더 높게 나타났다. 마지막으로, 기사의 하위 주제에 따른 정책지지 댓글 간에는 유의미한 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 프레임과 정보원의 유형에 따라 정책 지지의 빈도가 달라지기도 하였지만, 전체적으로 정책지지 댓글의 빈도는 매우 낮았다.