SNS 뉴스 전파행동의 특성: 가짜뉴스 식별, 인식, 대응행동을 중심으로

1. 서 론

오보의 역사를 되새겨보면 가짜뉴스의 역사는 신문의 역사만큼이나 오래된 것이다. 하지만 오늘날 세계가 고민하는 가짜뉴스 이슈는 2016년 미국 대선, 영국의 브렉시트를 계기로 유럽, 호주, 남미, 아시아 등 지구촌 곳곳으로 확산된 것이다(하재식, 2019). 유럽은 가짜뉴스와의 전쟁을 선포하고 소셜 미디어 중심으로 가짜뉴스 대응책을 마련해 왔고(이승희, 2018. 4. 3) 우리 정부 역시 불신과 불안을 조장하는 가짜뉴스를 중대한 범죄행위로 여겨 왔다(김현구, 2020. 1. 30). 그러나 다양한 노력에도 불구하고 팬데믹 상황 속에서 가짜뉴스의 폐해는 줄어들지 않고 있다. 세계보건기구(WHO)는 코로나19가 전 세계로 확산되면서 허위정보가 범람하고 있으며 그에 따라 대중이 괴담과 사실을 분간하기 어려운 실정이라고 진단했다(하채림, 2020. 2. 3).

가짜뉴스가 비극을 불러올 정도로 부정적 현상을 증폭시키는 데에는 잘못된 정보를 빠르게 퍼뜨리는 SNS에서 그 원인을 찾기도 한다(Augey & Alcaraz, 2019). 물론 가짜뉴스 폐해는 언론사부터 개개인까지 다양한 요인이 얽혀있기 있기 때문에 SNS에만 화살을 돌리는 것은 문제가 있다. 하지만 소셜 미디어는 누구나 자유롭게 뉴스를 작성, 배포, 공유할 수 있는 특징이 있고 그 결과 언론사부터 이용자 개인까지 언론 생태계 전반에 많은 변화가 일어났다. 소셜 미디어가 우리 삶의 일부가 되고 진짜와 가짜를 구별하기 어려운 가짜뉴스 시대가 되면서 공중이 이에 어떻게 대응해야 할지에 대한 사회적 결정의 필요성도 높아지고 있다(Busby, 2017).

가짜뉴스에 노출되는 수용자도 감소하지 않고 있다. 한국언론진흥재단이 실시한 2017년 조사에서 가짜라고 판단되는 뉴스를 직접 받거나 본 적이 있다는 응답자가 32.3%였는데(오세욱, 박아란, 2017), 같은 기관이 실시한 2020년 조사에서는 가짜뉴스라고 인식한 정보를 전달받은 경험이 있다는 사람이 41.0%로 증가했다(박아란, 이나연, 오현경, 2020). 이 같은 결과는 많은 대책에도 불구하고 가짜뉴스 문제가 해결되지 않고 있음을 보여준다.

가짜뉴스가 쏟아지고 가짜뉴스를 실제로 접하는 미디어 이용자가 증가하는 만큼 가짜뉴스 현상, 문제점, 그리고 대처방안을 논의하는 연구가 다양하게 진행될 필요가 있다. 이미 가짜뉴스 정의, 가짜뉴스 관련 법적 제도적 규제, 이용자 현황과 수용태도 등에 있어서는 활발한 논의가 전개되는 중이다. 하지만 가짜뉴스 노출 경험이 증가하는 상황에서 가짜뉴스 전파행동에 대한 연구는 여전히 부족한 상황이다. 가짜뉴스 확산에서 SNS 영향이 크다는 점을 고려하여 본 연구는 SNS를 통한 가짜뉴스 전파행동의 특성을 탐구하는 것을 주목적으로 하였다.

가짜뉴스는 진실하지 않은 내용을 전달하거나, 사실인 것처럼 보도하거나, 실제로 존재하지 않는 사안을 기사 형태로 제공하는 정보로서 타인을 속이기 위해 의도적으로 생산하고 유통하는 잘못된 정보를 의미한다(김세환, 황용석, 2019). 이 때 가짜뉴스 제작이나 가짜뉴스 전파에 관여한 사람의 경우 본인이 전파하고 있는 뉴스가 가짜라는 것을 알면서 전파한다. 하지만 그 외의 사람들은 일반적인 언론 보도라고 생각하며 공유 및 전달한다고 할 수 있다. 따라서 가짜뉴스 전파행동의 특성을 이해하기 위해서는 우선 일반적으로 뉴스나 정보를 주변에 전파하는 특성이 무엇인지를 이해하고 이를 가짜뉴스 문제와 연결해서 접근할 필요가 있다.

이를 위해 본 연구는 세 단계로 나누어 진행되었다. 첫째, 그동안 선행연구들이 전파행동으로 주목한 요인을 폭넓게 검토하고 전파행동의 기본적 특성을 정리하였다. 둘째, 선행연구를 통해 도출된 추가 요인들이 SNS 뉴스 전파행동에 미치는 영향을 분석하였다. 셋째, 분석 결과를 바탕으로 가짜뉴스 전파행동의 특성과 그것의 사회적 함의를 논의하였다.

2. 선행연구

3. 연구문제

저널리즘 분야 뿐 아니라 정치 캠페인 그리고 여론이라는 큰 차원에서 가짜뉴스는 중요한 화두가 되었다. 가짜뉴스에 대한 사회의 관심과 우려가 커짐에도 불구하고 가짜뉴스에 대한 법적 규제는 쉽지 않다.

우선 가짜뉴스에 대한 규제는 표현의 자유를 침해한다는 기본적인 우려가 있고, 둘째 가짜뉴스란 무엇인가라는 정의가 불확실하기 때문에 규제 대상이 불분명하여 규제에 대한 사회적 합의가 쉽지 않다. 법적 규제가 어려운 상황에서 가짜뉴스의 폐해를 줄이기 위해서는 가짜뉴스 전파행동을 다양한 관점에서 살펴보고 그 결과를 문제 해결을 위해 공유하는 것이 필요하다.

선행 연구 결과 전파행동 요인으로서 누가 전파하는가(Who), 무엇을 전파하는가(What), 왜 전파하는가(Why)의 세 차원이 도출되었다. 본 연구는 인구사회학적 속성과 뉴스 전파행동 간의 기본적 특성을 검토하고, 선행연구를 통해 도출된 몇 가지 추가 요인의 영향을 분석하였다.

첫째, 누가 전파하는가(Who)의 차원에서는 뉴스에 대한 지식, 뉴스에 대한 대응행동이 전파행동에 어떤 영향을 미치는지에 주목하였다. 선행 연구에서는 개인이 잘 알고 있다고 생각하는 정보에 대해 전파하는 경향이 높았으나 이는 주관적 지식이기 때문에 실제 지식과 차이가 있을 수 있다. 잘 알고 있다고 생각하여 전파한 경우에도 실제는 부정확한 정보일 수 있기 때문이다. 따라서 이슈에 대한 실제 지식과 전파행동의 관계를 추가로 검토하여 지식과 전파행동의 특성을 살펴볼 필요가 있다.

개인의 성향 가운데 사실 확인 동기가 높고, 뉴미디어를 이용해 메시지의 생산과 소비를 비판적으로 할 수 있는 사람은 활발한 전파행동을 하는 경향이 있었다(염정윤, 정세훈, 2019). 이를 볼 때 루머나 가짜뉴스를 전달받은 후 나타나는 대응행동은 개인차가 있을 수 있다. 따라서 가짜뉴스에 대한 구체적인 대응행동에 따라 전파행동이 달라지는지 추가로 살펴볼 필요가 있다.

둘째, 무엇을 전파하는가(What)의 차원에서는 미디어 신뢰 문제에 주목하였다. 선행연구에 따르면 화제성, 현출성, 유용성, 부정성 등과 같은 메시지 특성은 전파행동을 촉진한다는 것이 대체로 일치된 견해이다. 하지만 신뢰성이 전파의 필수 조건인지 여부에 대해서는 엇갈리는 결과가 나오고 있기 때문에 추가 연구가 필요하다.

오늘날 SNS 상에서 뉴스를 제공하는 사람은 전문 언론인부터 불특정 다수까지 매우 다양하다. 따라서 본 연구에서는 기존 언론사 뉴스에 대한 신뢰뿐 아니라 SNS를 통해 전파되는 다양한 출처의 뉴스에 대한 신뢰가 전파행동에 어떠한 영향을 미치는지도 살펴보고자 한다.

셋째, 왜 전파하는가(Why)의 차원에서는 뉴스 확산의 사회적 영향에 대한 고려가 전파행동과 관련이 있는지 주목하였다. 뉴스를 전파하는 동기는 재미와 즐거움부터 공동체의 이익을 위한 차원까지 매우 다양하다. 공동체의 이익이 중요한 전파 동기가 된다면 가짜뉴스가 공동체에 미치는 영향, 즉 가짜뉴스가 사회에 미치는 부정적 영향에 인식도 전파 동기와 관계가 있는지 살펴볼 필요가 있다. 가짜뉴스가 우리 사회에 끼치는 부정적 영향을 심각하게 인식하고 있는 사람이 뉴스 전파 활동을 많이 한다면 가짜뉴스 확산은 감소하고 가짜뉴스의 폐해를 드러내는 뉴스가 활발히 유통될 것으로 기대할 수 있다.

이를 바탕으로 연구문제를 제시하면 다음과 같다.

• ∙ 연구문제 1: SNS를 통한 뉴스 전파행동의 기본 특성은 무엇인가?
• ∙ 연구문제 2: 가짜뉴스 식별 능력과 SNS 뉴스 전파행동은 어떤 관계가 있는가?
• ∙ 연구문제 3: 가짜뉴스 대응행동과 SNS 뉴스 전파행동은 어떤 관계가 있는가?
• ∙ 연구문제 4: 뉴스 신뢰와 SNS 뉴스 전파행동은 어떤 관계가 있는가?
• ∙ 연구문제 5: 가짜뉴스의 부정적 영향에 대한 인식과 SNS 뉴스 전파행동은 어떤 관계가 있는가?

4. 연구방법

1) 연구방법 개관

가짜뉴스 전파행동의 특성을 검토하기 위해 본 연구는 한국사회과학조사(Korea Academic Multimode Open Survey for Social Sciences, 이하 KAMOS)의 데이터를 분석에 사용하였다. KAMOS는 교육부 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 18세 이상 국민 패널을 구축한 후 정부 승인통계 수준의 데이터를 수집하고 2016년부터 사회과학분야 전반에 대한 융합 데이터를 연구자에게 공개해 왔다(http://kmos.ezshosting.com/).

본 연구는 KAMOS가 2019년 5∼6월에 온라인으로 수집한 데이터 가운데 △뉴스 전파경험, △뉴스 전파행동, △미디어 신뢰, △뉴스 식별 능력, △뉴스 사회적 영향 평가, △가짜뉴스 대응행동 등의 문항을 분석하였다. 전체 응답자 1,500명 가운데 역코딩이 포함된 문항에서 동일 번호를 반복 응답하여 불성실한 응답자로 분류된 52명을 제외하고 1,448명의 데이터를 분석했다. 성, 연령, 학력, 지역 등 응답자의 기본 속성은 (<표 1>)과 같다.

<표 1>

응답자의 기본속성(n=1,448, %)

2) 주요 변인 측정

본 연구에서는 첫째, 인구사회학적 속성을 중심으로 뉴스 전파행동의 기본적인 특성을 검토하고, 둘째, 가짜뉴스에 대한 식별능력, 부정적 영향 인식, 대응행동 등 가짜뉴스 노출에 따른 경험이 SNS를 통한 뉴스 전파행동에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 위한 주요 변인의 측정 방법과 기술통계 결과는 다음과 같다(<표 2> 참조).

<표 2>

주요 변인의 기술통계(n=1,448)

(1) 뉴스 전파행동

뉴스 전파행동이란 자신이 접한 뉴스를 구두나 SNS 등을 이용해 퍼뜨리는 것을 말한다. 본 연구는 개인 간 가짜뉴스가 주로 유통되는 채널이 SNS라고 보았기 때문에 SNS를 통한 뉴스 전파행동에 초점을 두었다. 따라서 뉴스 전파행동은 “귀하께서는 SNS나 메시징 서비스를 경유한 뉴스(트위터, 페이스북, 밴드, 인스타그램, 카카오톡, 각종 단톡방 등)에서 제공하는 뉴스를 주변 지인에게 SNS나 메시징 서비스를 이용해 공유하거나 전달하신 경험이 있으십니까?”로 질문하고 응답은 ① 전혀 그렇지 않다, ② 별로 그렇지 않다, ③ 대체로 그렇다, ④ 매우 그렇다의 4점 척도로 측정했다.

(2) 가짜뉴스 식별

본 연구는 주관적 지식수준이 아닌 실제 지식수준이 전파행동에 영향을 미치는지 살펴보기 위해 가짜뉴스 식별능력을 측정하였다. 뉴스의 내용을 얼마나 잘 알고 있다고 스스로 평가하느냐가 주관적 지식수준이라면, 실제 지식수준은 응답자의 답변을 통해 응답자의 지식수준을 객관적으로 측정한 결과를 말한다. 뉴스의 내용을 정확히 알고 있을 때 응답자는 뉴스의 진위를 식별할 수 있다. 가짜뉴스 식별은 가짜뉴스를 현실로 보지 않는 수준을 말한다(Balmas, 2014). 식별 능력을 측정하기 위해 본 연구는 SNU팩트체크 자료를 이용했다. SNU팩트체크(http://factcheck.snu.ac.kr/)는 ① 전혀 사실 아님, ② 대체로 사실 아님, ③ 절반의 사실, ④ 대체로 사실, ⑤ 사실, ⑥ 판단 유보 등 6개로 나누어 검증내용을 판정한다.

본 연구에서는 조은희(2019)의 식별방법을 차용하여 SNU팩트체크가 ‘명백한 거짓’으로 판정한 3개의 가짜뉴스 헤드라인(△“한반도기는 조총련이 만들었다” △“최저 임금이 올라 9급 공무원보다 아르바이트생의 수입이 더 많다” △“세월호 희생자들이 천안함 희생자들보다 보상을 많이 받았다”)을 응답자에게 제시한 후 가짜 여부를 식별하도록 했다. 응답은 ① 사실, ② 대체로 사실, ③ 거짓 반 사실 반, ④ 대체로 거짓, ⑤ 거짓 가운데 하나를 선택하도록 하였다. 가짜뉴스에 대해 ① 거짓, ② 대체로 거짓으로 답한 응답자들은 식별능력이 있다고 보고 1점을, 그 외 응답은 0점으로 코딩하였다.

(3) 가짜뉴스 대응행동

뉴스를 접했을 때 능동적으로 검색하여 정보가 보완됐다고 생각하는 사람, 자신의 생각을 주변에 적극적으로 알리는 사람은 전파행동도 활발히 할 가능성이 있다. 가짜뉴스 대응행동은 △가짜뉴스 사이트에 대한 정확한 사실을 알기 위해 추가정보를 찾아본다, △가짜뉴스가 있는 사이트, SNS, 단톡방 등에 정확한 정보나 내 의견을 밝힌다는 두 개 문항으로 질문하였다. 응답은 ‘전혀 그렇지 않다’부터 ‘매우 그렇다’까지 4점 척도로 측정했다.

(4) 뉴스 신뢰

뉴스 신뢰는 크게 두 가지 방향으로 측정하였다. 첫째, 언론사 뉴스에 대한 신뢰 정도를 “귀하께서는 일반적으로 언론사의 보도에 대해서 어느 정도 신뢰하십니까? 신뢰하지 않으십니까?”로 질문하였다. 둘째, SNS를 통해 접할 수 있는 뉴스에 대한 신뢰 정도를 “귀하는 다음의 SNS나 메시징 서비스를 경유한 뉴스(트위터, 페이스북, 밴드, 인스타그램, 카카오톡, 각종 단톡방 등)를 얼마나 신뢰하는 편이십니까?”로 질문하였다. 세부적으로 △언론사나 언론사에 속한 기자 개인이 제공하는 뉴스, △분야별 전문가가 제공하는 뉴스, △주변 지인이 제공하는 뉴스, △불특정 개인이 제공하는 뉴스 등 네 개의 제공자로 나누어 측정했다. 응답은 ‘전혀 신뢰하지 않는다’부터 ‘매우 신뢰한다’까지 4점 척도로 측정했다.

(5) 부정적 영향 인식

가짜뉴스가 우리 사회에 미치는 영향에 대해 어떻게 생각하느냐에 대한 응답을 부정적 영향 인식으로 보았다. 질문은 조은희(2019) 문항을 차용하여 △가짜뉴스는 사회에 대한 증오와 혐오를 부추긴다 △선거 결과를 왜곡한다 △여론이 특정 방향으로 왜곡된다 △우리사회의 민주주의를 후퇴시킨다의 네 문항으로 하였다. 응답은 ‘전혀 그렇지 않다’부터 ‘매우 그렇다’까지 4점 척도로 측정했다. 신뢰도 분석 결과 △여론이 특정 방향으로 왜곡된다를 제외할 경우 크론바흐 알파 값이 .476에서 .620으로 상승함에 따라 해당 문항을 제외하고 세 개 문항을 분석에 활용했다.

(6) 기타 인구사회학적 속성

인구사회학적 속성으로 성, 연령, 학력, 지지정당, 정치성향을 측정했다. 이 가운데 지지정당은 “다음 중 어느 정당을 지지하십니까?”로 질문하고 응답은 조사 당시 활동 정당인 ① 더불어민주당, ② 자유한국당, ③ 바른미래당, ④ 정의당, ⑤ 기타, ⑥ 지지정당 없음 중에 선택하도록 하였다.

정치적 성향에 대한 질문은 “정치적 성향을 매우 진보적, 진보적, 중도적, 보수적, 매우 보수적 다섯 가지로 나눈다면, 귀하는 이 중 어디에 속한다고 생각하십니까?”로 하였다. 응답은 ① 매우 진보적, ② 다소 진보적, ③ 중도적, ④ 다소 보수적, ⑤ 매우 보수적 가운데 택하도록 하였다.

5. 연구결과

1) 뉴스 전파행동의 기본 특성

뉴스 전파행동의 기본 특성을 살펴보기 위해 SNS나 메시징 서비스를 통한 뉴스 전파 경험을 분석했다(연구문제 1). “SNS나 메시징 서비스를 통해 접한 뉴스를 SNS나 메시징 서비스를 통해 공유하거나 전달한 경험이 있는가”를 질문한 결과 전파하지 않는 편이라는 응답이 70.1%, 전파하는 편이라는 응답이 29.9%로 나타났다(<표 3> 참조). 이 같은 결과는 SNS 등을 통해 다양한 뉴스를 접하고 있으나 실제 뉴스를 공유하거나 전달하는 등 전파행위를 하는 이용자는 많지 않다는 것을 보여준다.

<표 3>

뉴스 전파 경험(n=1448)

전파행동이 성별, 연령, 학력, 지지정당, 정치성향 등 인구사회학적 속성과 어떤 관계가 있는지 살펴보기 위해 일원배치분산분석을 실시했다(<표 4> 참조). 분석 결과 연령, 학력, 지지정당, 정치성향에서 유의미한 관계가 나타났고 성별에서는 유의미한 관계가 나타나지 않았다.

<표 4>

인구사회학적 속성과 뉴스 전파행동

연령의 경우 저연령일수록 뉴스 전파 경험이 높게 나타났다. 평균값을 중심으로 살펴보면 30대 미만 2.30, 30대 2.21, 40대 2.18, 50대 2.03, 60대 이상 1.64로 저연령층의 뉴스 전파 경험이 유의미하게 높았다. 학력의 경우 저학력보다 고학력 응답자에게서 뉴스 전파경험이 유의미하게 높게 나타났다. 평균값을 중심으로 볼 때 중졸이하 1.56, 고졸이상 1.99, 전문대졸이상 2.21로 저학력자보다 고학력자의 전파경험이 높게 나타났다. 정치성향의 경우 진보적일수록 뉴스 전파경험이 높은 것으로 나타났다. 평균값을 중심으로 진보 2.14, 중도 2.08, 보수 1.82 순으로 나타났다. 지지정당에서도 유사한 결과가 보였다. 진보성향인 더불어민주당 지지자의 평균이 2.15로 가장 높았고, 보수성향인 자유한국당 지지자의 평균이 1.84로 가장 낮게 나타났다. 진보 정당과 보수 정당이 혼재된 그 외 정당의 경우 2.06, 지지정당 없음은 2.03 순으로 나타났다.

[연구문제 1] 분석 결과 SNS 확산으로 누구나 뉴스 전파활동을 할 수 있으나 실제 뉴스 전파행동을 하는 사람은 전체의 30% 이내인 것을 알 수 있다. 또한 저연령일수록, 고학력일수록, 진보적일수록 뉴스 전파경험이 유의미하게 높은 것으로 나타났다.

2) 가짜뉴스 식별 능력과 뉴스 전파행동

이슈에 대한 실제 지식수준과 전파행동의 관계를 살펴보기 위해 가짜뉴스 식별 능력을 측정하였다(연구문제 2). SNU팩트체크에서 ‘명백한 거짓’으로 판정한 3개의 가짜뉴스를 제시한 후 응답 결과를 합산 평균하여 식별 수준을 도출하였다.

주요 변인의 상관관계 분석을 통해 식별수준과 전파경험의 관계를 살펴본 결과 유의미한 관계가 나타나지 않았다(<표 5> 참조). 즉 가짜뉴스를 현실로 오인하지 않는 식별능력이 높은 사람이 전파를 더 많이 혹은 더 적게 하는 것과 같은 관계가 나타나지 않았다.

<표 5>

주요 변인의 상관계수 행렬표(n=1,448)

식별문항은 한반도기, 최저임금, 세월호 등 세 이슈를 이용했는데 문항 성격에 따라 전파행동에 차이가 있는지 살펴보기 위해 개별 문항을 투입해 회귀분석을 실시했다(<표 6> 참조). 분석 결과 부분적으로만 유의미한 관계가 나타났으며 설명력도 매우 낮게 나타났다(R²= .01). “세월호 희생자들이 천안함 희생자보다 보상을 많이 받았다”는 문항의 경우 식별능력이 높을수록 전파경험이 유의미하게 높아졌다(β= .11). “최저 임금이 올라 9급 공무원보다 아르바이트생의 수입이 더 많다”의 경우 식별능력이 높을수록 전파경험이 낮게 나타났으나 베타 값의 크기를 볼 때 영향력이 있다고 보기 어려운 수준이다(β= -.06). “한반도기는 조총련이 만들었다”에 대한 식별능력과 전파경험은 유의미한 관계가 나타나지 않았다.

<표 6>

가짜뉴스 식별능력과 뉴스 전파행동 관계

결과적으로 이슈의 성격에 따라 식별 능력과 전파행동이 어느 정도 관계가 있을 수 있으나 대체로 식별능력과 전파행동은 유의미한 관계가 없는 것으로 나타났다. 선행연구에서 주관적 지식수준이 높은 사람이 전파 의도가 높은 경향이 있었다. 하지만 주관적 지식이 아닌 실제 지식을 이용해 전파행동과의 관계를 살펴본 결과 이슈에 대해 더 잘 아는 사람이 전파행동을 더 활발히 한다고 해석할 수 없음을 알 수 있다.

3) 가짜뉴스에 대한 대응행동과 뉴스 전파행동

가짜뉴스에 대한 대응행동이 전파행동과 어떤 관계가 있는지 살펴보았다(연구문제 3). 뉴스 대응행동과 전파행동의 관계를 살펴본 결과 적극적으로 대응하는 사람일수록 전파행동을 활발히 하는 것으로 나타났다(r= .39)(<표 7> 참조).

<표 7>

가짜뉴스 인식 및 대응과 뉴스 전파행동 상관계수

세부 문항을 투입하여 상관관계 관계를 분석한 결과 △가짜뉴스에 대한 정확한 사실 확인을 위해 추가정보를 수집하는 경향이 높을수록 뉴스 전파경험이 유의미하게 높았다(r= .31). 또한 △가짜뉴스가 있는 사이트, SNS 단톡방 등에 정확한 정보나 내 의견을 밝히는 반응을 많이 하는 사람일수록 일반적인 뉴스 전파행동도 활발하게 하는 것으로 나타났다(r= .37).

결과적으로 가짜뉴스를 접했을 때 추가 정보를 적극적으로 찾아보는지, 뉴스에 대한 자신의 생각을 밝히는지와 같은 대응행동은 이후 전파행동과도 정적인 관계가 있음을 알 수 있다.

4) SNS 뉴스 신뢰와 뉴스 전파행동의 관계

뉴스 신뢰와 뉴스 전파행동의 관계는 일반적인 언론사 뉴스 신뢰와 SNS를 통해 접하는 뉴스에 대한 신뢰로 나누어 살펴봤다(연구문제 4).

첫째, 주요 변인의 상관관계 분석을 통해 일반적인 언론사 뉴스에 대한 신뢰 수준과 전파행동의 상관관계를 살펴본 결과 유의미한 관계가 나타나지 않았다(r= -.02, p=.418)(<표 5> 참조). 언론사 보도를 신뢰하는 사람이 SNS나 메시징 서비스를 이용해 공유나 전달 활동을 활발히 하는 경향이 나타나지 않았다. 가짜뉴스 전파를 낮추기 위해서는 일반 언론에 대한 신뢰를 높일 필요가 있다는 주장이 있다. 하지만 분석 결과를 볼 때 일반 언론에 대한 신뢰는 SNS를 통한 뉴스의 전파행동과는 관계가 없었다. 가짜뉴스임을 인지한 상태에서 전파활동을 하는 것이 아니기 때문에 기존 언론사 보도의 신뢰를 높인다고 해서 가짜뉴스 전파행동이 억제되는 것은 아니라는 것을 알 수 있다.

둘째, SNS 메시징서비스 서비스를 통한 뉴스를 네 가지 세부 분야로 나누어 전파행동과의 관계를 살펴봤다(<표 8> 참조). 회귀분석 결과 SNS 뉴스 제공자에 대한 신뢰는 전파경험과 유의미한 관계가 있는 것으로 나타났다. 언론사 및 기자 개인 제공 뉴스를 신뢰할수록(β= .06), 지인제공 뉴스를 신뢰할수록(β= .07), 불특정 개인 제공뉴스를 신뢰할수록(β= .16) 전파경험이 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 전문가 제공 뉴스의 경우 신뢰하지 않는 사람이 전파행동을 많이 하는 것으로 나타났다(β= -.06).

<표 8>

소셜 뉴스신뢰와 뉴스 전파행동 관계

결과적으로 SNS를 통한 뉴스 전파행동은 기존 언론사 뉴스에 대한 신뢰가 아닌 SNS 뉴스 제공자에 대한 신뢰와 관계가 있다는 것을 알 수 있다. 하지만 각 베타 값이 크지 않고 R²도 3.3%로 설명력이 크지 않기 때문에 SNS 뉴스 제공자에 대한 신뢰가 전파행동에 중요한 영향을 미친다고 해석하기 어렵다.

5) 부정적 영향 인식과 뉴스 전파행동

가짜뉴스가 사회에 미치는 부정적 영향에 대한 인식이 전파행동과 어떤 관계가 있는지 살펴보았다(연구문제 5). 부정적 영향 인식은 △증오와 혐오 조장 △선거결과 왜곡 △민주주의 후퇴라는 세 가지 차원을 다뤘다. 세 개 질문의 합산 평균 점수와 전파행동의 관계를 살펴보고 개별 질문별로 전파행동 간의 상관관계를 살펴보았다(<표 9> 참조). 분석 결과 부정적 영향 인식 합산 평균 점수와 가짜뉴스 전파행동 간에는 상관관계가 낮게 나타났다(r=-.08). 가짜뉴스가 사회에 미치는 영향에 대해 부정적으로 생각하는 사람일수록 전파행동을 적게 하는 경향이 있다.

<표 9>

가짜뉴스 인식 및 대응과 뉴스 전파행동 상관계수

개별 문항별로 볼 때 가짜뉴스가 민주주의를 후퇴시킨다고 생각하는 사람일수록 전파행동을 적게 하는 경향이 나타났다(r=-.08). 그 외 △증오와 혐오를 부추긴다, △선거를 왜곡한다에 대한 부정적 영향 인식과 전파행동 간에는 유의미한 상관관계가 나타나지 않았다. 전반적으로 부정적 영향 인식과 전파행동 간에는 상관관계가 거의 없는 수준으로 나타났다.

6. 논 의

가짜뉴스가 많아질수록 정작 가짜뉴스가 무엇인지는 점점 더 모호해지고 있다. 가짜뉴스 문제가 세계적 화두가 된 2016년 즈음에는 명문화된 정의는 아니라 하더라도 가짜뉴스란 무엇인지에 대한 사회적 동의가 존재했었다. 하지만 가짜뉴스로 인한 사회적 폐해가 심각해지고 이에 대한 법적 제도적 장치를 마련할 필요성이 높아지자 가짜뉴스가 무엇인지에 대한 정의는 더욱 내리기 어려워졌다. 정치적 신념이나 이념에 따라 상대 진영의 뉴스를 가짜뉴스로 공격하거나 과거에는 오보의 영역에서 다뤄졌던 언론사의 뉴스가 가짜뉴스 영역으로 편입되면서 가짜뉴스가 무엇인지 불분명해지고 있기 때문이다. “언론, 오보는 있어도 가짜뉴스는 없다(박재원, 2021. 3. 10)”와 “뉴스는 원래 가짜다”와 같은 주장(유성식, 2020)은 가짜뉴스 정의에 대한 사회적 합의가 매우 어렵다는 것을 보여준다.

논란이 지속될수록 뉴스 이용자 역시 가짜뉴스인지 일반적인 뉴스인지 구별하기 어려운 상황에 놓였다고 할 수 있다. 본 연구는 가짜뉴스임을 인지한 후 전파하는 의도적 과정이 아니라 일반적인 뉴스 전파행동으로서 가짜뉴스 전파행동을 이해해보고자 했다.

뉴스 전파행동에 대한 선행 연구 결과 누가 전파하는가(Who), 무엇을 전파하는가(What), 왜 전파하는가(Why)의 세 차원과 그에 속한 세부 요인이 도출되었다. 이 가운데 본 연구는 △가짜뉴스 식별 능력 △가짜뉴스 대응의 특성 △SNS 뉴스 신뢰 △가짜뉴스 부정적 영향 인식 등의 요인과 SNS 뉴스 전파행동의 관계를 살펴보았다.

연구결과 가짜뉴스 식별능력, 가짜뉴스 부정적 영향 인식의 수준은 뉴스 전파행동과 관계가 없거나 있어도 약한 수준의 관계인 것으로 나타났다. 전파행동 관련 선행연구에서 주관적 지식 평가 수준이 높을수록 전파의도가 높게 나타난 바 있다. 본 연구에서는 주관적 지식이 아닌 실제 지식수준, 즉 가짜뉴스인지 식별할 수 있는지를 이용해 전파행동의 특성을 보았다. SNS를 통해 가짜뉴스를 접했을 때 그 뉴스가 가짜인지 알아보지 못하는 사람, 즉 가짜뉴스에 대한 식별 능력이 낮은 사람이 전파행동을 적극적으로 한다면 SNS 상에서 가짜뉴스 비율이 높아질 수밖에 없다. 반대로 가짜뉴스에 대한 식별능력이 높은 사람이 적극적인 전파행동을 하는 경향이 있다면 SNS 상에서 가짜뉴스의 설 자리가 좁아질 수 있을 것이다. 뉴스 수용자에게 뉴스 리터러시가 강조되어 온 이유도 이런 차원에서 볼 수 있다. 하지만 분석 결과 가짜뉴스에 대한 응답자의 실제 지식수준은 전파행동과 유의미한 관계가 나타나지 않았다. 일부 세부 문항에서 유의미한 관계가 나타나기도 했으나 전체적인 설명력을 볼 때 영향력이 있다고 보기 어려운 수준이었다. 이를 볼 때 가짜뉴스 식별 능력과 관계없이 뉴스 전파행동이 이뤄지고 있다고 추정할 수 있다.

선행연구에서는 뉴스를 전파하는 이유(Why) 중의 하나로 공동체에 이익이나 도움을 제공하기 위한 차원을 제시해왔다. 가짜뉴스에 대한 사회적 위험성을 높게 인식하는 사람들이 전파활동도 활발히 한다면 SNS를 통해 유통되는 뉴스에 대한 우려도 점차 해소될 수 있을 것이다. 하지만 분석 결과 가짜뉴스가 우리 사회에 부정적인 인식을 미친다고 생각하는 사람이 공동체에 미치는 우려 때문에 보다 적극적으로 전파행동을 한다고 보기는 어려운 것으로 나타났다. 상관관계가 나타나지 않거나 거의 없는 수준으로 분석됐다.

식별능력을 지식 차원으로 보고, 가짜뉴스 부정적 영향 인식을 심사숙고의 차원으로 이해한다면 정확한 지식에 기반을 두고 이슈에 대해 숙의하는 성향이 높은 사람이 그렇지 않은 사람에 비하여 뉴스 전파행동을 적극적으로 하는 것은 아니라고 해석할 수 있다. 가짜뉴스 등으로 뉴스 생태계가 혼란스럽다 하더라도 정확한 사실을 찾아 나서고 심사숙고하는 수용자들이 뉴스 전파행동을 적극적으로 한다면 양질의 뉴스가 유통될 가능성이 높아진다고 할 수 있다. 하지만 분석 결과 그러한 측면은 보이지 않았고 지식수준이나 부정적 영향 인식 수준과 관계없이 전파행동이 이뤄지고 있었다.

본 연구에서 가짜뉴스에 노출됐을 때 적극적으로 찾아보거나 가짜뉴스를 접한 사이트에서 자신의 의견을 적극 밝히는 사람이 전파행동도 활발히 하는 경향이 나타났다. 이 같은 결과는 사실 확인 동기, 자기 고양 동기가 가짜뉴스 전파에 긍정적 영향을 주었다는 염정윤과 정세훈(2019)의 선행 연구 결과를 뒷받침한다. 일반적인 뉴스 전파행동에 대한 선행 연구에서도 사실 확인 동기가 높거나 자기 고양 동기가 높은 사람, 외향적인 사람들이 뉴스 전파를 활발히 하는 경향이 있었다.

뉴스 전파행동의 기본적인 특성을 살펴본 결과 응답자의 30% 이내만이 전파 경험이 있었으며, 저연령일수록, 고학력일수록, 진보적일수록 전파 경험이 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 상대적으로 SNS나 인터넷 포털을 많이 이용하는 사람, 젊은 층, 고학력층의 전파행동이 유의미하게 높다는 것을 알 수 있다. 이 같은 결과는 평소 뉴스 전파활동을 열심히 하는 계층이 가짜뉴스의 경우에도 활발한 전파 계층이라는 점을 보여준다.

뉴스 신뢰와 전파행동의 관계를 살펴본 결과 일반적인 언론사 뉴스에 대한 신뢰 정도는 전파행동과 유의미한 관계가 없었으나 SNS 뉴스 제공자에 신뢰는 전파행동과 낮은 수준의 유의미한 관계가 나타났다. 이 같은 결과는 신뢰하는 메시지가 전파가능성이 높다는 선행연구 결과를 뒷받침한다. 하지만 각 제공자 별 베타 값의 크기나 전체적인 설명량을 볼 때 SNS 뉴스 제공자에 대한 신뢰가 전파행동에 중요한 영향을 미친다고 보기 어려운 수준이었다. 언론사 신뢰에 기초하여 뉴스를 전파한다고 단언하기 어려우며 따라서 언론 보도에 대한 신뢰를 높이는 작업을 통해 가짜뉴스 확산 상황을 개선할 수 있다고 보기 어렵다는 것을 알 수 있다.

연구결과를 종합해보면 가짜뉴스 전파 문제는 지식이나 부정적 영향 인식과 같은 차원으로 접근하기보다는 기존의 일상적인 행위, 즉 전파자 개인의 타성적인 행위와 같은 일반적인 뉴스 미디어 이용과 전파행동으로 이해하고 해석할 필요가 있음을 알 수 있다. 선행 연구에서 탈와르와 그의 동료들은 뉴스의 진위를 확인할 시간이 없거나, 믿을만한 정보원을 통해 사실을 확인할 시간이 없어서 가짜뉴스를 공유하는 경험이 있다고 답한 사람일수록 SNS 상에서 뉴스 공유를 통해 인지도를 높이고자 하는 성향도 높았다고 분석한 바 있다(Talwar et al., 2020). 탈와르는 이러한 경향을 뉴스 공유 본능으로 해석했다.

본 연구에서도 가짜뉴스에 대한 식별능력이나 부정적 영향 인식이 전파행동과 유의미한 관계를 보이지 않았다. 이는 SNS 상에서 이뤄지는 뉴스 전파행동을 몸에 밴 활동 즉 수용자의 루틴으로 해석할 필요가 있음을 보여준다.

가짜뉴스 확산을 막기 위한 여러 사회적 노력이 이뤄지고 있다. 본 연구 결과는 가짜뉴스 폐해에 직면한 우리에게 긍정적 전망과 부정적 전망을 모두 제시한다. 가짜뉴스 식별 능력과 관계없이, 기존 언론사 보도를 어느 정도 신뢰하느냐와 관계없이, 가짜뉴스의 부정적 영향에 대한 인식과 관계없이 SNS 뉴스 전파행동이 일어나고 있다는 점은 가짜뉴스 문제 해결이 어려울 것이라는 부정적 신호로 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 가짜뉴스를 접했을 때 추가 정보 수집 등 적극적인 대응행동을 하는 사람이 SNS 뉴스 전파행동을 적극적으로 한다는 점은 가짜뉴스 문제 해결에 있어 긍정적인 신호가 될 수 있다.

긍정적인 측면이 강화되기 위해서는 가짜뉴스에 대해 적극적인 대응행동을 하는 사람이 추가 정보를 수집할 때 부정확한 정보에 덜 노출되도록 하는 시스템 마련이 필요하다. 예를 들어 클레이턴과 그의 동료들은 SNS 정보에 팩트체크 태그를 붙이거나 부정확한 정보라고 경고 표시를 하는 것도 가짜뉴스에 대한 해결책이 될 수 있다고 제안한 바 있다(Clayton et al., 2020). 능동적인 사람이 정확한 정보를 수집하고 그것에 근거해 적극적인 전파행동을 할 때 SNS 상에서 가짜뉴스의 폐해가 감소될 것으로 기대할 수 있을 것이다.

본 연구는 일반적인 뉴스 전파행동으로서 가짜뉴스 전파행동을 탐구하고자 했으나 여러 한계를 갖고 있다. 첫째, 가짜뉴스 식별 능력을 3개의 가짜뉴스만을 가지고 측정했다. 가짜뉴스 식별능력을 측정하는 문항을 10여개 이상의 다항목으로 측정하여 응답자의 식별능력 수준의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 둘째, 일반적인 뉴스 전파행동만이 아니라 가짜뉴스 전파행동도 함께 측정해서 비교했다면 가짜뉴스 전파행동에 대한 함의를 보다 심층적으로 도출할 수 있었을 것으로 보인다. 셋째, 결론에서 식별능력과 부정적 영향 인식의 의미를 숙의의 차원으로 해석하였다. 하지만 설문에서 정보화된 수준과 토론을 직접적으로 측정하지 않았기 때문에 숙의의 차원으로 해석하는 것은 연구자의 추정에 머물 수 있다. 뉴스에 대한 찬반 정보 습득과 토론이라는 과정을 거친 결과 숙의 수준에 따라 뉴스 전파행동이 어떻게 달라지는지는 추가 연구를 통해 살펴볼 필요가 있다.

References

• 권구민·조수영 (2017). 수용자의 정보 처리 유형, 루머 대상에 대한 사전 태도·사전지식이 루머 확산에 미치는 영향. <홍보학연구>, 21(1), 1-25.
• 김관규 (2009). 새로운 미디어 환경에서의 뉴스 전파에 관한 탐색적 연구: 대학생집단을 중심으로. <언론과학연구>, 9(2), 47-76.
• 김대중·정학구 (2019). 일간지의 가짜뉴스 보도 경향과 프레임 분석: 부산일보, 조선일보, 한국일보, 한겨레를 중심으로. <한국소통학보>, 18(2), 223-260.
• 김미경 (2019). 뉴스신뢰도, 뉴스관여도와 확증편향이 소셜커뮤니케이션 행위에 미치는 영향: 가짜뉴스와 팩트뉴스 수용자 비교. <정치커뮤니케이션연구>, 52, 5-48.
• 김민정·윤영민 (2015). 복합매체 이용과 사회적 동조가 온라인상에서 루머신뢰 및 루머전파의도에 미치는 영향. <홍보학연구>, 19(2), 96-119.
• 김석수·박서연·정종희 (2011). The Relationship between Cultural Value, Product Satisfaction and Word-of-Mouth Diffusion in Social Network Services. <인터넷전자상거래연구>, 11(3), 257-283.
• 김세환·황용석 (2019). 가짜뉴스에 대한 한국과 EU의 비교정책 연구: 정책형성 담론을 중심으로. <언론정보연구>, 56(2), 156-187.
• 김재휘·김지홍 (2004). 메시지의 현출성과 수용자의 신념 및 지각된 정보가치가 구전의도에 미치는 영향. <한국심리학회지: 사회 및 성격>, 18(2), 91-105.
• 김해영·정정주 (2020). 가짜뉴스 정책 및 제도 구성을 위한 쟁점 연구. <언론과학연구>, 20(2), 45-88.
• 김현구 (2020. 1. 30). ‘우한 폐렴’ 가짜 뉴스에 시민 벌벌⋯정부, ‘가짜 뉴스’에 전쟁 선포. 아시아투데이.
• 김형지·정은령·김은미·양소은·이재우·강민지 (2020). 가짜뉴스와 팩트체크 뉴스 노출 집단의 미디어 이용과 뉴스 인식, 그리고 리터러시 관계. <한국언론정보학보>, 101, 231-267.
• 김효동 (2014). 리트윗 행위의 동기, 이유와 가치: 요인 분석. <한국컴퓨터정보학회논문지>, 19(11), 137-147.
• 남소연 (2018. 10. 11). 가짜뉴스 대응이 표현의 자유 침해? 방통위원장 “허위 조작정보만 대처.” 민중의 소리.
• 노성종·최지향·민영 (2017). ‘가짜뉴스효과’의 조건: 2017년 대통령 선거에서 나타난 ‘가짜뉴스효과’의 견인 및 견제 요인. <사이버커뮤니케이션학보>, 34(4), 99-149.
• 박아란 (2017). <가짜 뉴스에 대한 법률적 쟁점과 대책>. 한국언론학회·한국언론진흥재단 학술세미나. (2017. 2. 14).
• 박아란 (2019). ‘가짜뉴스’와 온라인 허위정보(disinformation) 규제에 대한 비판적 검토. <언론정보연구>, 56(2), 113-155.
• 박아란 (2020). <뉴스미디어 및 허위정보에 대한 인식조사> (미디어정책리포트 2020년 7호). 서울: 한국언론진흥재단.
• 박아란·이나연·오현경 (2020). <온라인 허위정보와 뉴스미디어> (연구서 2020-05). 서울: 한국언론진흥재단.
• 박재원 (2021. 3. 10). 언론, 오보는 있어도 가짜뉴스는 없다. 중부매일.
• 손승혜·이귀옥·홍주현·최지향·정은정 (2018). 트위터는 어떻게 가짜뉴스를 유통시키는가?: 교통법규 개정설과 9월 전쟁설의 트위터 유통 패턴과 유력자, 빈출단어 분석. <사이버커뮤니케이션학보>, 35(4), 203-251.
• 염정윤·정세훈 (2018). 가짜뉴스에 대한 인식과 팩트체크 효과 연구: 기존 신념과의 일치 여부를 중심으로. <한국언론학보>, 62(2), 41-80.
• 염정윤·정세훈 (2019). 가짜뉴스 노출과 전파에 영향을 미치는 요인 성격, 뉴미디어 리터러시, 그리고 이용 동기. <한국언론학보>, 63(1), 7-45.
• 오세욱·박아란 (2017). 페이크 뉴스 현황과 대응 방안. 한국언론법학회 가짜뉴스와 언론 환경 개선방안 세미나. (2017. 3. 29).
• 오지희 (2021). 사회불안감이 가짜뉴스 수용태도에 미치는 영향: SNS 이용정도를 중심으로. <한국엔터테인먼트산업학회논문지>, 15(6), 179-191.
• 유성식 (2020). <가짜세상 가짜뉴스, 뉴스는 원래 가짜다>. 서울: 행복우물.
• 유연재·김서용 (2016). 인터넷 루머의 수용과 확산 모형 검증- 원자력 위험정보에서 도움동기의 역할을 중심으로. <위기관리 이론과 실천>, 12(9), 19-37.
• 유의선 (2018). 가짜뉴스의 법적 규제: 사회적 법익 보호를 중심으로. <언론과 법>, 17(2), 39-68.
• 이문한 (2021). 코로나19 관련 가짜뉴스 등 ‘공공의 이익’을 해하는 허위사실 표현에 대한 형사처벌과 헌법상 언론·출판의 자유. <법학평론>, 11, 201-251.
• 이미나·김활빈·김옥현 (2012). 리트윗의 결정 요인 분석: 태도와 규범, 커뮤니케이션 동기를 중심으로. <한국방송학보>, 26(4), 137-172.
• 이승희 (2018. 4. 3). EU, 가짜뉴스와의 전쟁 선포⋯내년 선거 앞두고 단속 강화. SBS Biz.
• 이혜규 (2015). 트위터를 통한 브랜드 루머의 확산: 정보의 질에 따른 조절 효과를 중심으로. <광고PR실학연구>, 8(3), 125-143.
• 이혜규·오현정 (2017). 규범 정보로서의 리트윗 수치와 리트윗 요청 메시지가 트윗 루머의 전파 의도와 관련 정보 추구의도에 미치는 영향. <광고PR실학연구>, 10(4), 191-221.
• 장용호·박령주 (2013). Vensim을 이용한 인터넷 루머의 동태적 확산과정에 관한 연구. <사이버커뮤니케이션학보>, 30(3), 79-113.
• 정의철·이선영 (2008). 에이즈 예방 커뮤니케이션 분석 연구. <한국언론학보>, 52(6), 323-340.
• 조은희 (2019). 뉴스 미디어의 이용과 신뢰가 가짜뉴스의 인식, 식별, 수용태도에 미치는 영향. <언론과학연구>, 19(1), 180-213.
• 조재현 (2013). 소비자의 개인적 성향이 구전커뮤니케이션에 미치는 영향. <한국광고홍보학보>, 15(2), 65-84.
• 지성우 (2019). 허위조작정보(소위 ‘가짜뉴스’) 규제에 대한 헌법적 문제점에 관한 연구. <공법연구>, 48(2), 157-192.
• 차유리 (2015). “내 그럴 줄 알았지!”: 인터넷루머 장르, 매체·대상 선호도에 따른 수용자 믿음 및 전파의도. <한국방송학보>, 29(6), 330-373.
• 차유리·나은영 (2014). 국내 인터넷 루머커뮤니케이션 유력자 현황에 대한 탐색: 동기적 접근을 중심으로. <한국언론학보>, 58(4), 312-349.
• 하재식 (2019). <가짜뉴스 전쟁>. 서울: 커뮤니케이션북스.
• 하채림 (2020. 2. 3). WHO “신종코로나 가짜뉴스 범람⋯‘정보감염증’ 양상.” 연합뉴스.
• 허윤철 (2020). 뉴스 리터러시가 가짜뉴스의 영향력 지각과 규제 태도에 미치는 영향: 가짜뉴스 범위 인식의 조절 효과. <한국언론정보학보>, 101, 506-534.
• 홍주현·윤해진 (2014). 트위터를 통한 루머의 확산 과정 연구: 한미 FTA 관련 루머의 자극성에 따른 의견 확산 추이와 이용자의 상호작용성을 중심으로. <한국언론정보학보>, 66(2), 59-86.
• Augey, D., & Alcaraz, M. (2019). Digital Information Ecosystems. UK: Wiley-ISTE. [https://doi.org/10.1002/9781119579717]
• Balmas, M. (2014). When Fake News Becomes Real: Combined Exposure to Multiple News Sources and Political Attitudes of Inefficacy, Alienation, and Cynicism. Communication Research, 41(3), 430-454. [https://doi.org/10.1177/0093650212453600]
• Busby, J. (2017). Social Media and the Scholar in an Era of Hyper-Nationalism and fake news. Political Science & Politics, 50(4), 1004-1007. [https://doi.org/10.1017/S1049096517001160]
• Clayton, K., Blair, S., Busam, J. A., Forstner, S., Glance, J., Green, G., Kawata, A., Kovvuri, A., Martin, J., Morgan, E., Sandhu, M., Sang, R., Scholz-Bright, R., Welch, A. T., Wolff, A. G., Zhou, A., & Nyhan, B. (2020). Real Solutions for Fake News? Measuring the Effectiveness of General Warnings and Fact-Check Tags in Reducing Belief in False Stories on Social Media. Political Behavior, 42(4), 1073-1095. [https://doi.org/10.1007/s11109-019-09533-0]
• DiFonzo, N., & Bordia, P. (2002). Corporate rumor activity, belief and accuracy. Public Relations Review, 28(1), 1-129. [https://doi.org/10.1016/S0363-8111(02)00107-8]
• Garrett. R. K. (2011). Troubling consequences of online political rumoring. Human Communication Research, 37, 255-274. [https://doi.org/10.1111/j.1468-2958.2010.01401.x]
• Hermida, A. (2016). Trump and the triumph of affective news when everyone is the media. In D. G. Lilleker, E. Thorsen, D. Jackson, & A. Veneti (Eds.), US election analysis: Media, voters, and the campaign (p. 76). England: The Centre for the Study of Journalism, Culture and Community.
• Islam, A. N., Laato, S., Talukder, S., & Sutinen, E. (2020). Misinformation sharing and social media fatigue during COVID-19: An affordance and cognitive load perspective. Technological Forecasting and Social Change, 159. [https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120201]
• Kimmel, A. J., & Audrain-Pontevia, A. F. (2010). Analysis of commercial rumors from the perspective of marketing managers. Journal of Marketing Communications, 16(4), 239-253. [https://doi.org/10.1080/13527260902884433]
• Mendoza, M., Poblete, B., & Castillo, C. (2010). Twitter under crisis: Can we trust what we RT?. In Proceedings of the first workshop on social media analytics, 71-79, Available: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1964858.1964869 [https://doi.org/10.1145/1964858.1964869]
• Sugiyama, M. (1996). On the origins of narrative. Human Nature, 7(4), 403-425. [https://doi.org/10.1007/BF02732901]
• Sunstein, C. R. (2009). On rumors: How falsehoods spread, why we believe them, what can be done, New York: Farrar Straus & Giroux. 이기동 역 (2009). <루머>, 서울: 프리뷰.
• Sunstein, C. R. (2014). On rumors: How falsehoods spread, why we believe them, and what can be done. Princeton, NJ: Princeton University Press. [https://doi.org/10.1515/9781400851225]
• Talwar, S., Dhir, A., Kaur, P., Zafar, N., & Alrasheedy, M. (2019). Why do people share fake news? Associations between the dark side of social media use and fake news sharing behavior. Journal of Retailing and Consumer Services, 51, 72-82. [https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.05.026]
• Talwar, S., Dhir, A., Singh, D., Virk, G., & Salo, J. (2020). Sharing of fake news on social media: Application of the honeycomb framework and the third-person effect hypothesis. Journal of Retailing and Consumer Services, 57. [https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102197]