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영어

This study examined how YouTube’s recommendation algorithm shaped political filter bubbles and echo chambers during the 2025 June 3 presidential election in South Korea. Using six keywords across progressive, conservative, and centrist orientations, we analyzed 483 channels and 10,740 recommendation links. The network showed low density but strong hub centrality, with recommendations concentrated on a few large channels. Greater recommendation depth increased apparent diversity but also raised the Gini coefficient, intensifying ideological clustering. Progressive networks had the highest cohesion and closure, indicating stronger filter bubble tendencies, often reinforced into echo chambers through repeated and reciprocal recommendations. ERGM analysis confirmed that political alignment, subscriber count, video volume, and traditional media affiliation significantly influenced link formation. Findings highlight the need for policy and platform-level measures to monitor and reduce recommendation bias, ensuring diversity and mitigating polarization during elections.

한국어

본 연구는 2025년 제21대 대통령 선거 상황에서 유튜브 추천 알고리즘이 정 치적 필터버블과 에코챔버 형성에 미치는 영향을 분석하였다. 진보･보수･중도 성향 6개 키워드를 기반으로 483개 채널과 10,740개 추천 관계를 수집･네트워 크 분석한 결과, 전체 구조는 낮은 밀도와 허브 중심성을 보였으며 추천이 소수 대형 채널에 집중되는 경향이 뚜렷했다. 추천 깊이가 깊어질수록 채널 수와 표 면적 다양성은 증가했으나 정보 집중도는 오히려 상승하여 동일 성향 채널로의 쏠림이 심화되었다. 정치 성향별로는 진보 네트워크의 응집성과 폐쇄성이 가장 높게 나타났으며, 반복 추천과 상호 연결을 통해 에코챔버 구조로 강화될 수 있 음을 확인하였다. ERGM 분석에서는 정치 성향 일치, 구독자 수 및 영상 수 등 이 추천 연결 형성에 유의하게 작용하여 알고리즘이 정치적으로 동질적인 정보 환경을 고착화할 수 있음을 시사한다. 이러한 결과를 통해 선거 시기 정보 다양 성 확보와 정치적 양극화 완화를 위해 추천 편향을 감시･완화하는 정책적 장치 와 플랫폼의 투명성 제고가 필요함을 제언한다.