1. 서 론

1.1 연구배경 및 목적

한국에서 대통령은 국가원수이며, 외국에 대하여 한국을 대표한다. 또한 대통령은 국민의 투표로 선출되어 행정 수반으로서 행정권을 가지며 국군 통수권, 헌법기관 구성에 관한 권리, 입법, 행정, 사법에 관한 권리 등의 권한을 갖는다(대한민국헌법, 66조). 국내에서 대통령의 지위와 영향력은 막대하며, 이러한 대통령의 위상을 봤을 때 대통령의 공무수행 중 생산되는 대통령 기록물의 중요성은 매우 높다고 할 수 있다. 이러한 중요성에 의해 대통령 기록물은 대통령 기록관에서 별도로 보존, 서비스되고 있다. 대통령 기록관은 2017년 12월 31일을 기준으로 비전자 문서 174만 건, 전자 문서 189만 건, 시청각 자료 407만 건, 행정데이터 세트 922만 건, 웹기록물 1,444만 건 등 총 3,100만여 건의 기록물을 소장·관리하고 있다(대통령기록관, 2018). 하지만 일반 대중이 대통령에게 갖는 관심과 대통령 기록관이 소장 중인 다양한 기록정보에도 불구하고 대통령 기록관, 대통령 기록물에 대한 대중들의 인식은 높지 않다. 또한 대통령 기록관 자체에서도 이를 해결하기 위한 적극적인 활동이 미흡한 실정이다.

하지만 2017년 ‘18대 대통령 탄핵’이라는 큰 이슈가 있었다. JTBC의 ‘태블릿 PC 보도’에 의해 시작된 ‘대통령 연설문 유출’ 이슈는 ‘박근혜-최순실 게이트’라는 거대한 이슈의 시발점이 되었으며, 결국 ‘18대 대통령 탄핵’으로 이어졌다. 이러한 대통령 탄핵 이슈는 국내·외 정세에 많은 영향을 주었으며, 이와 함께 ‘대통령 기록물’에 대해서도 활발한 논의가 진행되었다. 특히 탄핵정국 당시 총리에 의한 대통령 기록물 지정, 공개된 청와대 기록물의 대통령 기록물 판단 여부, 기록물의 봉인 및 공개 권한과 이에 대한 책임 유무, 대통령 기록관의 입장 등 다양한 논의가 진행되었으며, 이에 대한 갑론을박은 현재까지도 진행 중이다. 이렇듯 상대적으로 관심 받지 못했던 대통령 기록관 및 기록물 자체에 대한 논의는 일반 대중들에게 대통령 기록관, 기록물에 대한 인지도를 높이는 계기가 되었다.

하지만 현재 대통령 기록관은 이러한 이슈들 이후 일반 대중들이 우려하는 부분과 궁금해 하는 부분 등에 대한 적절한 입장표명을 내놓지 않고 있으며, 이로 인하여 국민들이 대통령 기록관에 대하여 오해하는 부분, 잘못 알려진 부분 등이 여전히 남아있다. 더욱이 지금까지의 대통령 기록물 및 기록관에 대한 연구는 정책, 제도개선, 홍보, 그리고 이용자 관심도 측면에서만 진행되어, 대통령 기록물 및 기록관에 대한 대중들의 인식과 평가에 대한 연구는 진행되지 않았다.

이에 본 연구는 ‘18대 대통령 탄핵’ 전후로 대통령 기록관 및 기록물에 대한 국민들의 인식변화를 SNS(Social Network Service)와 뉴스를 대상으로 분석하고자 한다. SNS는 의제설정 및 여론형성 등 오피니언 리딩(opinion leading)을 위한 영향력이 있는 채널로 사용되고 있으며(배정환, 손지은, 송민, 2013), 이용자의 관심을 분석할 수 있는 유용한 데이터이기 때문이다(최정원, 강주연, 박준형, 오효정, 2016). 또한 보수와 진보의 성향을 가지고 있는 언론사의 SNS 상의 뉴스를 분석하여 SNS에서 나타나는 이용자 프레임(frame)과 뉴스에서 나타난 프레임 간의 차이를 비교분석하고자 한다. 이러한 분석을 통해 향후 대통령 기록관이 나아갈 방향에 대한 시사점을 도출하고자 한다.

1.2 연구문제 및 연구방법

1.2.1 연구문제

이론적 배경에서 살펴본 것처럼, 인식의 틀로 작용하는 프레임을 분석함으로써 발화자의 관점 및 의도를 파악할 수 있다. 즉, 발화자는 프레이밍(framing)을 통해 특정 이슈를 원하는 방향으로 유도하고, 여기에는 발화자가 특정 이슈를 바라보는 관점이 담겨있다. 본 연구는 이러한 프레임의 개념을 기반으로 탄핵 이슈와 관련된 대통령 기록물 및 기록관에 대한 SNS를 분석하고, 이를 통해 이용자 및 뉴스 프레임이 어떻게 변화했는지 살펴보았다. 이에 본 연구에서 설정한 연구문제는 다음과 같다.

 

 • 연구문제 1: 대통령 기록물 및 기록관에 대한 SNS, 뉴스 기사의 프레임은 어떻게 나타나는가?

 

연구문제 1을 위해, 수집된 SNS 및 뉴스 기사를 분석하여 대통령 탄핵 이슈와 관련하여 탄핵 전·후 나타난 프레임의 유형과 시기별로 나타난 프레임의 차이를 비교분석하였다. 이는 각각의 시기에 등장한 프레임의 유형을 살펴보고, 이용자, 뉴스가 대통령 기록물 및 기록관에 대하여 시기별로 어떠한 관점을 보였는지 분석하기 위함이다.

 

 • 연구문제 2: 대통령 기록물 및 기록관에 대한 SNS, 뉴스 기사에서 나타난 프레임은 어떠한 차이를 보이는가?

 

SNS 프레임 분석을 통해 일반 대중의 프레임을 확인하고, 뉴스 기사의 프레임을 통해 주요 언론사의 프레임을 확인할 수 있다. 이에 본 연구는 연구문제 2를 위해 두 집단의 프레임이 탄핵 이슈에 관련하여 시기별로 서로 어떠한 차이를 보이는지 비교분석했다. 이는 동일한 이슈에 대하여 일반 대중과 언론사의 프레임이 어떠한 차이를 갖는지 확인하고, 시기별로 어떠한 연관성을 가지는지 분석하기 위함이다.

1.2.2 연구방법

본 연구에서는 대통령 기록관 및 기록물에 대한 인식변화를 살펴보기 위해 SNS 데이터 분석과 프레임 분석을 실시하였다. 구체적인 연구 절차는 다음과 같다. 먼저, 대통령 기록관 및 기록물에 대한 인식을 파악하기 위해 SNS 중 하나인 트위터의 게시글을 분석대상으로 설정하고, 관련 게시글을 수집했다. 트위터는 140자로 이루어진 텍스트로만 구성된다는 점, 수집이 용이한 점, 그리고 개인의 언어와 행동, 시간의 흐름에 따른 변화를 확인할 수 있기 때문이다. 또한 정보, 뉴스뿐 아니라 개인적인 감정을 공유하고, 정보의 획득, 공유 등의 인지적 활동, 정서적 활동을 모두 수행한다는 점(신소연, 이상우, 2012), 이용자들 사이의 의사결정 과정에 영향을 끼치는 점, 온라인 구전(eWOM, electronic Word-Of-Mouth)1)이 활성화되는 적합한 환경을 갖추고 있다는(이시내, 이경렬, 2013) 점 등을 고려할 때 트위터가 분석대상으로 적절하기 때문이다.

둘째, 수집한 트위터 내용 중 대통령 기록관 및 기록물과 관련한 뉴스를 다시 추출했다. 이는 같은 기간에 등장한 트위터 게시글과 뉴스 사이의 관계를 비교분석하기 위함이다. 이러한 비교분석을 통해 대통령 탄핵 이슈와 관련한 대통령 기록관 및 기록물에 대한 이용자, 뉴스 프레임을 파악하고, 프레임의 시간별 변화와 일반 이용자, 뉴스 프레임 사이의 차이점을 확인하기 위해서이다.

셋째, 대통령 기록관 관련 인식조사와 내용분석에 대한 문헌 조사를 수행했으며, 연구를 위한 분석방법으로 프레임 분석을 하였다. 프레임 분석방법은 내용분석 방법 중 하나로, 커뮤니케이션 현상 분석을 위해 사용되는 분석방법이다. 이때 프레임이란 상황에 대한 해석의 스키마(scheme of interpretation)로서, 상호작용, 의미파악을 위한 맥락, 배경, 상황 규정 등 포괄적 해석의 틀(frame)을 의미한다(Goffman, 1974). 이러한 프레임 분석을 통해 특정 매체에 나타나는 발화자의 의도를 파악할 수 있다. 이러한 프레임 분석을 위해 선행연구를 토대로 프레임 유형을 설정하였고, 해당 프레임에 대한 코더 간 신뢰도 검증을 수행하였다. 그리고 최종적으로 수집된 트위터와 뉴스 프레임을 분석하였다.

마지막으로, 분석된 결과를 토대로 대통령 기록관 및 기록물에 대한 일반 시민들의 인식 변화를 파악하고, 어떠한 관점에서 가장 많은 관심을 갖는지, 향후 대통령 기록관이 나아갈 방향은 무엇인지 구체적인 개선방안을 제시하였다.

2. 이론적 배경

2.1 프레임의 개념

프레임(Frame)의 사전적 정의는 사진, 영상을 담은 스크린의 바깥 부분을 둘러싸는 경계를 뜻한다. 즉, 프레임(frame, 틀)과 프레이밍(Framing, 틀 짓기)은 카메라 앵글이나 틀에 따라 같은 대상이 다르게 보이는 것처럼 하나의 사건이 사건을 다루는 관점에 따라 다양한 모습으로 나타날 수 있다는 의미로 사용된다. 일반 대중들은 모든 것을 직접 경험할 수 없으며, 미디어를 통한 간접 경험에 의해 세상을 바라본다. 이때 미디어가 모든 것을 그대로 보여줄 수 없기 때문에 특정 부분이 선택·강조된다. 즉, 어떤 측면은 부각되고 어떤 측면은 누락됨으로써 현실의 특정 측면만이 반영되고, 이로 인해 사회의 상징적 현실이 구성되는 것이다(김은주, 2010). 이러한 프레임이 학문적 개념으로 논의되기 시작한 것은 미국의 사회학자 고프만(Goffman, 1974)의 저서 ‘Frame Analysis’로 보는 것이 일반적이다.

고프만(Goffman, 1974)은 베이츤(Bateson, 1972)이 사용한 ‘프레임’이라는 용어를 차용하여 사회의 모든 조직이 갖는 고유한 의미부여 방식을 갖는다고 주장하며, 프레임을 해석의 스키마(schemeta of interpretation)로 규정했다. 고프만의 프레임 개념은 한 사회적 상황에 참여한 개인들의 의도나 담화내용과는 독립적인 상황 그 자체의 구성을 의미하며, 개인의 개별적 해석이 아닌 상황에 대한 설명적 관점을 의미한다. 대화 당사자의 의도를 포함하여 대화의 맥락을 인식하고 있는 ‘해석의 틀’ 차이에 의해 하나의 사실적 내용이 다른 관점으로 나타나게 된다. 즉, 고트만의 프레임은 상황을 규정하는 전체적인 상호작용의 의미를 파악할 수 있게 하는 맥락에 대한 지식을 의미한다(이준웅, 2000).

한편 기틀린(Gitlin, 1980)은 그의 저서 ‘The Whole World Is Watching’에서 미디어 프레임을 상징-조작자(symbol-handler)가 현상에 대한 인식(cognition), 해석(interpretation), 제시(presentation), 선택(selection), 강조(emphasis), 배제(exclusion)를 통해 일상적으로 언어적, 시각적 담론을 조작하는 것이라 정의했다. 그리고 갬슨(Gamson, 1987)은 미디어 프레임을 ‘줄거리를 구성하는 것’이라 개념화하며, 이슈문화라는 개념을 통해 프레임을 설명했다. 여기서 이슈문화는 담론을 구성하는 여러 요소로, 계속해서 생성되고 발전되고 사라지며 진화하는 양상을 보인다. 갬슨은 기틀린과 같이 프레임을 현실 구성의 기제로 파악했지만, 이데올로기 등의 상위 수준의 가치가 아닌 서로 상충하고 혼재하는 하위 가치나 문화 등과 연결했다는 점에서 차이를 보인다(송용회, 2006).

한편, 프레임 개념이 본격적으로 활용되 것은 아이옌거(Iyengar, 1991)가 미디어 효과를 연구하기 시작하면서부터인데, 아이옌거는 저서 ‘Is Anyone Responsible?’을 통해 뉴스 프레임을 사회정책의 원인, 결과에 초점을 맞춘 ‘주제적 프레임(thematic frame)’과 개인의 일화나 사건의 특수성에 초점을 맞추는 ‘일화적 프레임(episodic frame)’으로 구분했다. 실험연구 결과 주제적 프레임을 접한 경우 사회정책의 원인과 결과를 사회 체제적 관점에서 이해하고, 사회가 정책의 책임을 져야 한다고 판단했지만, 일화적 프레임을 접한 수용자는 사회정책의 원인과 결과를 일화적 관점에서 이해하고 개인에게 정책의 책임을 추궁하는 경향을 보였다.

이처럼 프레임의 개념은 고프만에서 시작하여 현대에 이르기까지 학자와 연구문제에 따라 다르게 정의되고, 개념화 되었다. 이러한 상황은 과학적 개념으로서 엄밀성과 통일성이 결여됐다는 지적을 받기도 하였으며, 엔트만은 프레임을 파편화된 패러다임(fractured paradigm)이라 언급하기도 했다. 하지만 이러한 개념의 유연성은 약점이 아니라 강점이고, 오히려 개념의 가능성을 높여 학문 발전에 도움이 될 수 있다. 이러한 프레임 개념의 다양화는 학자들이 프레임을 자의적으로 사용해서가 아닌, 질적 방법론(qualitative approach)과 양적 방법론(quantitative approach) 전통의 차이를 반영하고 있는 것이기 때문이다(송용회, 2006). 그렇기 때문에 프레임을 분석하면서 하나의 패러다임에 집중하기 보다는 보다 다각적인 시각과 관점에서 연구를 진행할 필요가 있다(전남식, 2004).

본 연구에서는 이러한 프레임 분석의 이론적 논의들을 종합하여 프레임을 특정 생산자가 어떠한 의도를 가지고 현상을 해석, 선택, 강조, 배제하여 자신의 의도를 나타내는 것, 이를 다른 수용자에게 제시하여 생각의 방향과 범위를 의도하는 것으로 정리했다. 나아가 이러한 프레임 개념과 분석 방법론을 바탕으로 SNS에서 나타난 이용자 텍스트의 의미를 파악하는 데 초점을 맞췄다.

2.2 선행연구

2.2.1 기록관 관련 선행연구

기술의 발전, 법률의 제정, 일반 대중들의 인식 변화 등 기록관리 환경이 변화함에 따라 기록관 및 기록관 이용자에 대한 인식도 조사, 서비스 만족도 조사, 이용 활성화 방안에 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 좀 더 구체적으로 기록관 및 기록관에 대한 이용자의 인식을 분석한 선행연구는 다음과 같다.

먼저, 이주영(2013)은 언론이 정책형성과정에서 사회적 여론을 환기시키는 중요한 매체로서 국민적 공감대와 여론 형성의 역할을 하고 있음을 강조하며, 언론이 기록관에 보이는 보도 행태를 분석했다. 이를 위해 공공기록관리 제도의 변화에 관한 언론 보도를 국민의 정부, 참여정부 전기, 후기, 이명박 정부 4개의 범주로 나누어 내용분석을 통해 양적, 질적 병행 분석했다. 분석 결과 기록관리 제도의 변화 과정에서 다양한 정보원, 기사유형, 기사원을 통해 보도를 수행하고 있었으며, 신문사 간 보도 행태에 차이를 보이고 있음을 확인했다.

이정은, 강주연, 김은실, 김용(2017) 등은 공공기록물 관리에 관한 법령의 제정으로 기록관에 대한 일반 대중들의 접근이 가능해지고, 보존 패러다임이 서비스 패러다임으로 바뀌었으며, 기록관이 이용자의 증대를 예측하였음에도 아직까지 일반 대중에게 잘 알려지지 않은 기록관의 인식 문제에 관하여 분석했다. 특히 대학생 집단의 기록물 및 기록관 인식의 특징을 파악한 후 기록관 이용 활성화를 위해 이용자 교육, 웹페이지 검색 유도, 소셜 미디어의 활용, 기록물을 활용한 강의, 콘텐츠 및 참여 프로그램 개발, 온·오프라인 전시 활성화, 효과적 홍보 활동, 이용자 세분화, 전문가 배치, 지역 및 유관기관과의 협력체제 구축 등 다양한 기록관 이용 활성화 방안을 도출했다.

최정원, 강주연, 박준형, 오효정(2016) 등은 국가기록원, 대통령 기록관의 소셜 미디어를 분석하여 공공기록관에 대한 이용자의 관심도를 분석했는데, 공공기록관이 생성한 트위터와 이용자들이 기관을 언급하는 트위터를 수집하여 생성 동향, 이슈와 트위터 사이의 상관관계를 분석했다. 이를 통해 공공기록관의 트위터에 대한 이용자 반응이 부족한 점, 관리가 잘 이루어지고 있지 않음 점, 기관보다 일반 이용자의 기록관에 관련한 트위터 활동이 더 활발하게 나타나는 점, 주로 사회적 이슈 키워드와 동시 출현되고 있는 점 등을 파악했다.

2.2.2 프레임 분석 선행연구

본 연구는 프레임에 대한 이론적 논의를 통해 프레임의 다양한 개념 및 프레임에 대한 접근 방법이 어떻게 생겨났고, 어떠한 흐름을 통해 이어지는지, 쟁점은 무엇이었는지에 대하여 살펴봤다. 여기서는 실제 프레임 분석을 수행한 선행연구들에 대하여 알아보고자 한다.

세멧코와 벨켄버그(Semetko & Valkenburg, 2000)는 기존의 연구들을 종합하여 현재 가장 일반적으로 사용되는 5개 프레임을 제안했으며, 프레임 분석 방법을 대상 텍스트를 분석하여 프레임을 추출하는 귀납적 접근 방법과 선행연구에서 사용된 프레임을 활용해 텍스트를 분석하는 연역적 접근 방법 두 가지로 정리했다. 여기서 5개 프레임은 각각 책임 귀인 프레임, 인간적 흥미 프레임, 갈등 프레임, 도덕성 프레임, 경제적 결과 프레임 등인데, 이러한 프레임 유형은 현재까지도 다양한 연구에서 연역적 방법론의 대표적인 프레임 유형으로 사용되고 있다. 세멧코와 벨켄버그가 제안한 프레임의 유형과 특징은 <표 1>과 같다.

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<표 1>
세멧코와 벨켄버그의 프레임 유형과 특징
프레임 유형 특징
책임귀인

- 정부가 해당 문제를 완화할 수 있는 능력이 있다고 제안하는가?

- 정부가 해당 이슈/문제에 책임이 있다고 제안하는가?

- 해당 이슈/문제에 대한 해결방안을 제안하는가?

- 해당 이슈/문제에 대한 그룹, 개인, 사회

- 해당 문제에 대한 긴급 대처가 필요하다고 제안하는가?

인간적 흥미

- 해당 이슈에 대한 개인의 예시, 모습을 제안하는가?

- 형용사 혹은 분노, 공감, 동정, 연민을 유발하는 형용사나 개개인을 연상시키는 짧은 글, 삽화 등을 제안하는가?

- 개인 혹은 그룹이 이슈/문제에 의해 어떻게 영향을 받는지 제안하는가?

- 등장인물의 개인적, 사적인 일화를 제안하는가?

- 분노, 공감, 동정, 연민을 유발하는 시각적 정보를 제안하는가

갈등

- 정당, 개인, 그룹, 국가 사이의 의견 불일치를 언급하는가?

- 정당, 개인, 그룹, 국가가 다른 쪽을 비난하는가?

- 이슈/문제에 대한 두 개 이상의 관점을 언급하는가?

- 승자와 패자를 언급하는가?

도덕성

- 도덕적 메시지를 포함하는가?

- 도덕성, 신 혹은 다른 종교적 신념을 언급하는가?

- 어떻게 행동해야 하는지에 대한 구체적인 사회적 처방을 제안하는가?

경제적 결과

- 미래에 있을 경제적 손실, 이득을 언급하는가?

- 관련 비용의 정도에 대한 언급이 있는가?

- 일련의 과정을 추진했을 때 혹은 추진하지 않았을 때의 경제적 결과를 언급하는가?

햄디와 고마는 2011년 발생한 이집트 혁명 이슈를 중심으로 뉴스와 소셜 미디어의 프레임을 분석하였다(Hamdy & Gomaa, 2012). 이때 프레임은 세멧코와 벨켄버그(Semetko & Valkenburg, 2000)의 연구에서 프레임을 차용하였으며, 분석 대상은 정부의 영향을 받은 언론사, 정부의 영향에서 독립적인 언론사, 소셜 미디어로 했다. 분석 결과 하나의 사건에 대하여 각각의 분석대상이 모두 다른 프레임을 나타냈다. 이중 소셜 미디어의 경우 특정 저널리즘에 의해 인도되지 않는 경향을 보였으며, 확인되지 않은 소문들이 확산되는 경우도 있었다. 하지만 이러한 단점들에도 소셜 미디어는 다른 미디어 보다 더 정직했고, 결과적으로 상당한 신뢰를 얻었음을 연구는 밝혔다.

프레임 이론과 관련된 국내 연구로, 박경숙(2002)은 의약 분업 이슈를 중심으로 집단 갈등 이슈의 뉴스 프레임을 분석했다. 해당 연구는 세멧코와 벨켄버그(2000)의 5개 프레임 중 갈등 프레임을 제외한 4개 프레임을 보편적 프레임 차원으로 구축했으며, 여기에 뉴스 분석을 통해 한국사회의 특성이 반영된 3개 프레임(권위주의, 대항, 민주적 합의) 프레임을 구축하여 총 7개 프레임으로 연구를 진행했다. 연구 결과 권위주의적 정책 시행 문화와 관련된 프레임이 가장 많이 등장하였으며, 여기에 대응한 대항 프레임 또한 많이 등장하고 있는 것을 발견했다.

손지형, 하승태, 이범수(2013) 등은 미디어 관련법 이슈를 중심으로 뉴스 프레임을 분석했다. 해당 연구는 세멧코와 벨켄버그(2000)의 5개 프레임과 박경숙(2002)이 연구에서 제시한 2개 프레임(정책실행 프레임, 대항 프레임)을 더하여 7개 프레임으로 분석을 수행했다. 연구 결과 보수와 진보 성향의 언론사 모두 각자의 이데올로기에 따라 특정 이슈를 다룸에 편향성을 보이는 것으로 나타났다.

그리고 최두원, 오효정, 윤승욱, 김 건(2018) 등은 탄핵 전후 대통령 기록관에 대한 인식변화 분석을 SNS 프레임을 통해 수행했다. 이때 프레임은 세멧코와 벨켄버그(2000)의 가장 일반적인 5개 프레임을 활용했으며, 탄핵 전후의 트위터 200건을 분석대상으로 했다. 연구 결과 책임귀인 프레임이 가장 많이 등장했으며, 탄핵 전·중·후 시기별로 각각의 프레임이 상이한 등장 빈도를 보였다. 특히 프레임의 차이는 각 시기별의 등장 이슈와 이에 대한 인식에 기인한 것으로 밝혀졌다.

이러한 선행 연구들을 통해 일반적으로 사용되는 프레임 유형과 분석 절차, 갈등사안에 대한 프레임 분석 방법, 소셜 미디어에 대한 프레임 분석 방법을 확인할 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 선행 연구들을 종합하여 다음과 같이 연구를 진행했다. 우선, 프레임 분석을 연역적 접근 방법과 귀납적 접근 방법을 종합하여 진행했다. 연역적 접근 방법으로는 세멧코와 벨켄버그(2000)가 제안한 5개의 일반적인 프레임 유형을 적용하였으며, 귀납적 접근 방법으로는 텍스트를 분석하여 SNS 메시지에 적합한 프레임 유형을 도출하여 적용했다. 이때, SNS에서 추출한 뉴스 기사를 분석하기 위해 언론사의 성향을 보수와 진보로 구분했는데, 선행 연구에서 언급한 것처럼 언론사의 성향에 따라 뉴스 프레임이 의미 있는 차이를 보이기 때문이다.

3. 연구설계

3.1 자료수집 및 이슈 분석

본 연구에서는 대통령 기록관 및 기록물에 대한 인식과 변화과정을 살펴보기 위해 트위터의 게시글을 수집, 분석하였다. 수집 키워드는 대통령 기록관, 대통령 기록물, 대통령 기록관 이관 등을 포함하여 대통령 탄핵 기간 전후의 이슈를 반영할 수 있는 키워드를 중심으로 분석하였다. 한편, 데이터 수집은 오픈 소스 코드 저장소인 깃허브(GitHub)에서 ‘GetOldTweets-python’ 소스를 참조하여 파이썬(python)으로 수행했으며, ‘urllib’, ‘json’, ‘re’, ‘cookiejar’ 등의 라이브러리를 활용하였다. 데이터의 수집 기간은 탄핵 전·중·후로 구분하여, 2016년 7월 24일부터 2017년 12월 31일까지 총 18개월이다. 이는 탄핵 전, 후로 각각 9개월에 해당한다. 최종적으로 22,637건의 관련 트위터가 수집되었으며, 수집된 트위터의 생성 빈도, 좋아요, 리트윗의 추이를 살펴보면 <그림 1>과 같다.

한편, 대통령 기록물 및 기록관에 대한 트위터는 크게 4개 이슈와 관련하여 생성된 것을 파악할 수 있었다. 각각의 이슈는 태블릿 PC 보도, 대통령 탄핵, 19대 대선, 청와대 문건공개이며, 특히 태블릿 PC 보도 이후 트위터의 생성 빈도가 이전과 비교하여 폭발적으로 증가했다. 각각의 이슈를 살펴보면 다음과 같다.

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<그림 1>
대통령 기록관 및 기록물 관련 트위터 추이
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‘태블릿 PC 보도’ 이슈는 2016년 10월 JTBC에서 당시 대통령의 연설문 및 각종 국가기밀 문서가 민간인 최순실의 태블릿 PC에 들어있던 것을 보도하면서 발생한 이슈이다. 해당 이슈 발생 당시 약 1,800건의 트위터가 생성되어 이전의 트위터와 비교하여 생성빈도가 8배 이상 증가하였으며, 이용자 상호작용 또한 ‘리트윗’의 경우 31,000여 건으로 48배, 좋아요의 경우 9,700여건으로 40배 이상 증가했다. ‘대통령 탄핵’ 이슈는 2017년 3월 최종 탄핵 선고에 의해 발생한 이슈이다. 이때 전체 수집 트위터의 약 10%에 해당하는 2,500여 건이 생성되었다. ‘19대 대선’ 이슈는 2017년 5월, 19대 대통령 선거 이슈이다. 이때 약 2,900건의 트위터가 생성되었으며, 리트윗 약 95,000건, 좋아요 약 40,000건 등 이용자 상호작용이 가장 활발하게 발생했다. ‘청와대 문건 공개’ 이슈는 2017년 7월 청와대에서 전 정부의 캐비닛 문건을 공개하면서 발생한 이슈이다. 이때 약 6,300건의 트위터가 생성되어 모든 기간 중 가장 많은 생성빈도를 보였으며, 리트윗 약 92,000건, 좋아요 약 51,000건으로 ‘19대 대선’ 이슈 다음으로 활발한 이용자 상호작용을 보였다.

본 연구는 <표 2>와 같은 관련 이슈들을 확인한 뒤, 보다 면밀한 인식변화를 살펴보기 위해 분석 구간을 다시 설정했다. 최종적인 분석 구간은 ‘탄핵 전’ 3개월, ‘탄핵 중’ 6개월, ‘탄핵 후’ 9개월로, 이를 구분하는 기준은 다음과 같다. 첫째, ‘탄핵 전’ 구간은 ‘태블릿 PC 보도’ 이슈의 3개월 이전인 2016년 7월 24일부터 ‘태블릿 PC 보도’ 이슈가 발생한 2016년 10월 24일까지를 기준으로 한다. 둘째, ‘탄핵 중’ 구간은 대통령 탄핵 이슈의 시발점인 ‘태블릿 PC 보도’ 이슈가 발생한 2016년 10월 24일부터 탄핵 선고가 이뤄진 2017년 3월 10일을 기준으로 한다. 셋째, ‘탄핵 후’ 구간은 탄핵 선고 이후 2017년 3월 11일부터 2017년 12월 31일까지를 기준으로 한다.

이렇게 구분한 탄핵 전, 중, 후 트위터의 생성 빈도는 전체 수집 건수 22,637건 중 탄핵 전 구간은 624건으로 약 3%, 중 구간은 4,763건으로 약 21%, 후 구간은 17,250건으로 약 76%의 비율을 보였다( <표 2> 참조). 이러한 비율을 통해 대통령 기록관 및 기록물과 관련된 트위터가 특정 이슈에 의해 크게 증가하였음을 확인할 수 있다.

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<표 2>
탄핵 전·중·후 트위터 수집 결과
(단위: 건)
구간 트위터

탄핵 전

16.07.24.~16.10.23.
624(2.8%)

탄핵 중

16.10.24.~17.03.10.
4, 763(21%)

탄핵 후

17.03.11.~17.12.31.
17, 250(76.2%)
합계 22, 637(100%)

그리고 트위터 데이터를 수집한 뒤, 트위터에 나타난 뉴스 기사를 추출했다. 이는 트위터와 트위터에서 발생한 뉴스 기사 사이의 관계를 분석하여, 이들이 시간에 따라 어떠한 차이, 상호작용을 보였는지 분석하기 위함이다. 상기 선행연구에서 살펴본 것처럼 언론사는 보수·진보 성향에 따라 하나의 이슈에 대하여 서로 다른 프레임 유형을 보였다. 본 연구는 이러한 선행연구를 참고하여 보수, 진보 성향의 대표 일간지를 분석 대상으로 했다. 성향별 언론사는 보수 성향의 조선일보, 중앙일보, 동아일보와 진보 성향의 한겨레, 경향신문을 분석대상으로 했다(손지형, 하승태, 이범수, 2013; 김춘식, 김관규, 2015). 뉴스 추출 결과는 <표 3>과 같다.

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<표 3>
탄핵 전·중·후 뉴스 추출 결과
(단위: 건)
구간 조선 중앙 동아 한겨레 경향 합계

탄핵 전

16.07.24.~16.10.23.
1 1 1 6 3 12

(1.2%)

탄핵 중

16.10.24.~17.03.10.
31 30 2 172 48 283

(28.9%)

탄핵 후

17.03.11.~17.12.31.
202 33 15 362 72 684

(69.9%)

합계 234

(23.9%)

64

(6.5%)

18

(1.8%)

540

(55.2%)

123

(12.6%)

979

(100%)

3.2 트위터 단어 빈도 및 네트워크 분석

본 연구에서는 수집된 트위터의 전반적인 내용을 파악하기 위해 단어 빈도 분석과 언어 네트워크 분석을 수행했다. 이때 같은 의미의 단어는 묶고, 대통령 기록물, 대통령 기록관 등 검색 키워드로 활용된 단어 잘못 분류된 단어들을 제외하여 분석했다. 단어 빈도 분석 및 단어 매트릭스 구축에는 ‘knowledge matrix’ 툴을 사용했다. 그리고 네트워크 분석의 경우 ‘ucinet’ 툴을 사용하여 연결중심성과 아이겐벡터 값을 추출했다. 여기서 연결중심성은 어떠한 단어가 다른 단어와 더 많이 연결되어있는지를 나타낸다. 그리고 아이겐벡터는 고유벡터 중심성을 의미하며, 어떠한 단어가 더 중요한 단어들과 연결되어 있는지 나타내는 지표이다. 이에 대한 분석 결과는 <표 4>와 같다.

탄핵 전 구간의 단어 빈도는 ‘문재인’이 180건으로 가장 많았으며 ‘내통’, ‘이정현’, ‘열람’, ‘북한’이 그 뒤를 이었다. ‘문재인’, ‘내통’, ‘이정현’, ‘북한’, ‘열람’, ‘적’ 등의 단어는 연결 중심성과 아이젠벡터 값이 모두 높게 나타났다. 이를 통해 해당 단어들이 다른 단어와 가장 많이 연결된 단어임과 동시에 주요 단어들과도 함께 연결되고 있음을 파악할 수 있다. 이는 전 구간에서 생성된 트위터가 주로 북한 이슈와 관련된 것에 기인한다.

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<표 4>
트위터 단어 빈도 및 네트워크 분석 결과
순위
단어 빈도 연결 중심성 아이겐벡터 단어 빈도 연결 중심성 아이겐 벡터 단어 빈도 연결중심성 아이겐벡터
1 문재인 180 564 0.526 최순실 1456 2648 0.638 봉인 3636 5361 0.503
2 내통 149 533 0.496 유출 889 1806 0.334 박근혜 3059 5671 0.478
3 이정현 147 529 0.493 박근혜 794 1898 0.343 캐비닛문건 2815 2964 0.221
4 열람 96 273 0.232 대통령기록물관리법 720 1554 0.3 청와대문건 2386 2350 0.157
5 북한 83 273 0.241 검찰 716 1860 0.343 황교안 2130 3953 0.31
6 77 291 0.286 봉인 627 787 0.022 세월호 1821 4069 0.308
7 노무현 66 57 0.026 위반 554 1328 0.243 지정 1629 2699 0.191
8 봉인 61 2 0 세월호 514 847 0.033 검찰 1610 3159 0.198
9 청와대문건 53 72 0.013 30년 459 775 0.021 공개 1450 2400 0.151
10 진상규명 49 157 0.131 시도 423 724 0.018 30년 1374 2386 0.179
11 박근혜 48 156 0.111 수사 295 944 0.151 정부 1298 2257 0.146
12 혁명 45 61 0 혐의 245 815 0.124 수사 1262 1717 0.09
13 5.16 44 60 0 연설문 232 581 0.099 증거 1186 2232 0.134
14 박정희 44 65 0.005 태블릿 228 461 0.092 국정농단 1185 1592 0.086
15 최순실 42 92 0.036 청와대문건유출 210 529 0.072 탄핵 963 753 0.042
16 유출 26 25 0.002 국정농단 202 647 0.112 7시간 897 2624 0.19
17 김정일 25 111 0.086 세계일보 189 304 0.007 발견 883 1461 0.078
18 송민순 24 34 0.019 정호성 186 516 0.076 폐기 783 1052 0.062
19 논란 23 44 0.006 헌정 186 314 0.008 의혹 782 814 0.037
20 전두환 22 21 0 비서관 180 449 0.06 최순실 762 758 0.038
21 차은택 21 46 0.007 유린 176 288 0.005 적폐 697 567 0.027
22 새누리 20 34 0.025 조한규 1736 275 0.003 문재인 681 1168 0.066
23 폐기 20 28 0.011 의혹 169 498 0.066 수색 668 1515 0.091
24 19 13 0.001 처벌 167 395 0.06 우병우 665 1079 0.051
25 허위 19 15 0.008 범죄 150 393 0.051 대통령기록물관리법 626 809 0.04

탄핵 중 구간의 단어 빈도는 ‘최순실’이 1,456 건으로 가장 많았으며, ‘유출’, ‘박근혜’, ‘대통령기록물관리법’이 그 뒤를 이었다. 이때 직접적으로 언급되는 인물 단어를 제외하면 ‘검찰’, ‘유출’, ‘대통령기록물관리법’, ‘위반’, ‘수사’의 연결 중심성과 아이젠벡터 값이 높게 나타났다. 이는 중 구간에서 생성된 트위터가 주로 ‘대통령 연설문 유출’ 이슈와 관련되어 있으며, 각각의 트위터가 대통령 기록물 유출의 법률적 처벌 여부, 수위, 진행 방향 등에 높은 관심을 보인 것에 기인한다.

탄핵 후 구간의 단어 빈도는 ‘봉인’이 3636건으로 가장 많았으며, ‘박근혜’, ‘캐비닛문건’, ‘청와대문건’, ‘황교안’, ‘세월호’ 등이 그 뒤를 이었다. 이때 직접적으로 언급되는 인물 단어를 제외하면 ‘대통령 기록물 봉인’, ‘세월호’와 관련된 단어의 연결중심성과 아이젠벡터 값이 높게 나타났다. 이는 후 구간에서 생성된 트위터가 주로 ‘캐비닛 문건 유출’ 이슈와 관련되어 있으며, 각각의 트위터가 대통령 기록물의 봉인지정 권한과 공개에 관련한 내용에 높은 관심을 보인 것에 기인한다.

3.3 프레임 설정 및 신뢰도 검증

본 연구는 관련 트위터를 수집한 뒤, 프레임 분석을 수행하기 위한 프레임 유형을 설정했다. 프레임 유형은 세멧코와 벨켄버그(2000)의 연구에서 제안한 일반적인 5개 프레임을 활용하되, 양정애, 김은미, 임영호(2012)의 연구와 이희영(2016)의 연구에서 프레임 유형별 내용을 참고했다. 그리고 선행연구에서 살펴본 것처럼, 이희영(2016)의 연구는 프레임 유형에 대한 특징, 핵심어 등에 관련한 내용 등 프레임 유형의 일반적인 특징을 연구했다. 그리고 양정애, 김은미, 임영호(2012)의 연구에서는 1) 블로그, 2) 카페, 커뮤니티, 3) 언론사 사이트, 4) 인터넷 뉴스, 5) 기타(소셜 미디어, 기업 사이트 등) 등 5개 대상을 분석대상으로 하였으며, 이러한 분석 대상이 본 연구에서 분석하고자 하는 트위터와 유사하다고 판단했다. 이때 수집된 트위터에서 경제적 결과 프레임은 전혀 등장하지 않아 제외하였으며, 단어 빈도, 네트워크 분석 결과를 토대로 법적 쟁점 프레임을 추가했다. 법적 쟁점 프레임은 법률의 적용 대상, 범위, 처벌 수위 등 법률적 쟁점에 관련한 프레임이다.

최종적으로 본 연구에서는 책임 귀인, 인간적 흥미, 갈등, 도덕성, 법적 쟁점 등 5개 프레임을 확정했으며 이를 정리하면 <표 5>와 같다.

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<표 5>
프레임 유형과 주요 사항
프레임 유형 주요 사항
책임귀인 요인

정부가 해당 이슈/문제에 어느 정도 책임이 있다고 언급하고 있는가?

개인(혹은 단체)이 해당 이슈/문제에 책임이 있다고 언급하고 있는가?

내용 이슈에 대한 책임소재
특징 이슈에 대한 책임을 밝히는 것으로 원인규명을 전제하며 해결에 대한 책임을 의미하기도 함
핵심어 책임, 책임귀인, 책임규명
예시 발생원인과 문제해결의 책임 규명, 누구(기업, 정부) 책임인가?, 책임소재 언급, 책임소재 추궁하 고 비판, 문제 원인과 책임 분석
인간적 흥미 요인

분노, 감정이입/공감, 동정, 연민의 감정을 일으키는 표현이 쓰였는가?

주요 행위자들의 사적 혹은 개인적 삶을 다루고 있는가?

분노, 감정이입/공감, 동정, 연민의 감정을 일으키는 시각정보를 포함하는가?

내용 이슈의 정서적 내용(이슈에 대한 사람들의 감정 및 감성적인 사적 일화 등)을 다루는 내용
특징 감정적 측면, 이슈와 관련하여 사람들의 감정을 전달하거나 수용자의 감정을 유발시키는 일화
핵심어 형용사, 분노·기쁨 등의 감정 표현
예시 사람들의 감성, 분노, 놀라움, 불안감 등의 감성적 측면을 묘사, 사건에 대한 개인적인 적대감, 감정이 표현된 형용사 사용, 피해자나 가해자에 대한 동정적인 묘사와 상황에 대한 안타까움, 정치와 무관한 정치인 자체에 대한 인간적인 이야기
갈등 요인

정당-개인-단체-국가 간 의견차를 반영하는가?

하나의 정당-개인-단체-국가가 상대를 비난하고 있는가?

해당 이슈 혹은 문제에 대한 두 개 혹은 그 이상의 편(side)을 언급하는가?

내용 이슈에 있어 행위주체간의 대립과 충돌 관계나 상태를 부각하는 내용
특징 주로 관련 행위자들의 갈등양상에 중점을 두지만 갈등내용(의견차이, 갈등사건 등)을 부각하기도 함
핵심어 갈등, 대립, 대치, 대결, 공방, 분열등
예시 특정 대상-대상 사이의 갈등 양상, 여-야·시민-정부 사이의 대립
도덕성 요인 도덕적 메시지를 담고 있는가?
내용 이슈에 있어 도덕적 측면을 다루는 내용
특징 종교적, 윤리적, 규범적 가치에 근거해 특정 이슈를 판단하거나 문제점을 지적, 도덕적 메시지를 포함
핵심어 정의, 도덕, 윤리, 올바름, 사람, 종교
예시 개인, 조직, 집단, 국가 등의 행위를 도덕적, 윤리적, 규범적인 관습, 공직기강 해이, 정부, 청와대, 정권 도덕성/신뢰성, 윤리의식 부재, 언론자유와 취재원 보호 등 갈등과 관련된 사건이나 문제 혹은 쟁점을 도덕적 혹은 종교적 차원 등과 연결
법적쟁점 요인

이슈에 대한 법률적 쟁점을 다루고 있는가?

적용대상, 위법/합법, 위헌/합헌 여부에 대한 내용을 포함하는가?

내용 이슈에 있어 법적 쟁점을 다루는 내용
특징 적용대상, 위법/합법, 위헌/합헌 여부 등 특정 이슈를 법적 관점에서 판단
핵심어 법, 유죄, 무죄
예시 특정 대상에 대한 법률적 가치·지위·내용

출처; 이희영 (2016); 양정애, 김은미, 임영호 (2012)을 참고하여 재구성

한편, 본 연구는 프레임 유형을 설정한 뒤, 해당 프레임에 대한 신뢰도를 검증을 위해 코더 간 신뢰도 검증을 수행했다. 신뢰도 검증은 플레이스 카파(Fleiss Kappa)를 이용하였으며, 무작위로 추출한 트위터 45건에 대하여 코더 4명이 공동으로 진행했다. 플레이스 카파는 여러 항목에 범주적 등급을 지정하고나 항목을 분류할 때, 고정된 수의 코더 간 신뢰성을 평가하기 위한 통계 수단이다(Fleiss, J. L., 1971). 검증 결과, 카파 값은 0.74로 높은 일치율(0.61-0.8)에 해당하였으며(Landis & Koch, 1977), 책임 귀인, 인간적 흥미, 갈등, 도덕성의 경우 모두 0.6이 넘었고, 법적 쟁점의 경우 0.831로 거의 완전한 일치율(0.81-1.00)에 해당했다. 신뢰도 검증 결과는 <표 6>과 같다.

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<표 6>
프레임 신뢰도 검증 결과
프레임 유형 신뢰도
책임 귀인 0.671
인간적 흥미 0.726
갈등 0.653
도덕성 0.7
법적 쟁점 0.831
Fleiss kappa 0.74

4. 연구 결과

4.1 트위터 및 뉴스 프레임 분석

4.1.1 트위터 프레임 분석

연구문제 1의 검증을 위해 트위터에 대한 분석을 수행했다. 이때 전체 트위터 중 뉴스를 추출한 트위터는 제외하였으며, 감탄사와 의미를 파악할 수 없는 내용 등 분석할 수 없는 트위터 또한 분석에서 제외했다. 분석 대상은 수집된 전체 트위터 중 2,000건을 탄핵 전·중·후 구간의 비율에 맞추어 무작위 추출했다. 최종적으로 분석한 구간별 트위터의 수는 탄핵 전 구간 62건, 탄핵 중 구간 414건, 탄핵 후 구간 1,524건이며, 프레임 분석을 수행한 결과는 <표 7>과 같다.

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<표 7>
트위터 프레임 분석 결과
(단위: 건)
프레임 유형 합계
책임귀인 19(30.6%) 129(31.2%) 415(27.2%) 563(28.1%)
인간적 흥미 16(25.8%) 137(33.1%) 513(33.7%) 666(33.3%)
갈등 17(27.4%) 20(4.8%) 146(9.6%) 183(9.2%)
도덕성 6(9.6%) 50(12.1%) 160(10.5%) 216(10.8%)
법적 쟁점 4(6.4%) 78(18.8%) 290(19%) 372(18.6%)
합계 62(3.1%) 414(20.7%) 1, 524(76.2%) 2000(100%)

분석 결과 프레임 유형 중 인간적 흥미 프레임이 666건(33.3%)으로 가장 높은 빈도를 보였으며, 책임 귀인 프레임이 563건(28.1%)으로 그 뒤를 이었다. 한편, 법적 쟁점 프레임은 372건(18.5%), 도덕성 프레임과 갈등 프레임은 각각 216건(10.8%), 183건(9.2%)으로 10%대의 낮은 비율을 보였다. <그림 2>는 각각의 프레임 유형을 구간별로 나타낸 그래프이다. 각 시기별 나타난 프레임 유형별 특징을 살펴보면 다음과 같다.

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<그림 2>
구간별 프레임 유형 비교
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책임 귀인 프레임의 경우 모든 구간에서 25% 이상의 높은 비율을 보인다. 이는 트위터에서 대통령 기록물이 다뤄질 때, 대부분이 기록물 자체가 갖는 가치, 중요성이 아닌 특정 이슈를 위한 도구로 다루고 있기 때문이다. 전·중·후의 모든 구간의 트위터 상당수는 대통령 기록물이 얼마나 부실하게 관리되고 있는지, 어떻게 불법적으로 사용되었는지, 이것이 누구의 잘못인지에 대한 내용이 다뤄지고 있었다. 이때 기록물을 부실하게 관리한 대상에 대한 비난, 책임 유무, 향후 수행해야 할 처리 방안 등의 내용이 주로 나타났으며, 이로 인해 책임 귀인 프레임이 모든 구간에서 일정하게 높은 비율을 보였다.

인간적 흥미 프레임은 책임 귀인 프레임과 유사하게 모든 구간에서 25% 이상의 비율을 보이며, 전 구간에 비해 중·후 구간에서 8% 이상 높은 비율을 보였다. 이는 전 구간에 비하여 중·후 구간에서 감정적인 표현, 인물에 대한 에피소드, 감정을 자아내는 시각적 정보 등이 많이 등장한 것에 기인한다. 탄핵 중 구간의 경우, 태블릿 PC 보도 이슈 이후 대통령 기록물을 언급함과 동시에 이슈의 중심에 있었던 18대 대통령과 최순실, 이슈의 주변 인물들에 대한 트위터가 많이 생성되었다. 탄핵 후 구간의 경우, 황교안, 세월호 문건 공개, 대통령 기록물 지정 등의 이슈에 관련한 트위터가 많이 생성되었다. 이러한 이슈와 함께 분노, 슬픔 등의 감정표현과 인물들에 대한 일화적 내용, 감정을 유발시키는 시각적 정보가 많이 등장했다.

갈등 프레임의 경우 전 구간에선 27.4%로 높은 비율을 보이지만, 중·후 구간에선 각각 4.8%, 9.6%로 낮은 비율을 보인다. 이는 각 시기별 대통령 기록물을 다루는 이슈의 특징에 기인한다. 탄핵 전 구간의 경우, 주로 다뤄진 이슈는 송민순 회고록, NLL 문건 등과 관련되어 있었으며, 해당 이슈를 통해 여야 사이의 정쟁, 상대방을 비난하는 내용들과 갈등 양상 등이 언급되었다. 하지만 태블릿 PC 보도 이슈 이후 탄핵 중 구간에는 당시 정부에 대한 일방적 비판, 비난을 다루는 내용이 증가하였고, 탄핵 후 구간 또한 세월호 문건 공개 등의 이슈와 관련하여 탄핵 중 구간과 유사한 양상을 보였다. 이러한 상황에서 상대적으로 여야 간 갈등에 대한 내용은 줄어들었다.

도덕성 프레임의 경우 전 구간에서 9.6%, 중 구간에서 12.1%, 후 구간에서 10.5%가 나타났으며 모든 구간에서 약 10%의 비율을 보였다. 이는 책임 귀인, 인간적 흥미, 갈등, 법적 쟁점 등 다른 프레임에 비해 도덕성 프레임이 갖는 성격이 트위터에서 등장하기 힘든 것에 기인한다. 또한 대통령 기록물 및 기록관을 다루는 이슈들은 주로 정치적 쟁점과 밀접히 연관되어 있는데, 이러한 이슈에 대하여 일반 대중들이 행해야 할 규범적 가치를 언급하기보다는 대상에 대한 책임, 감정 표현, 갈등, 처벌 등을 주로 언급하는 경향을 보인 것에 기인한다.

법적 쟁점 프레임의 경우 전 구간에선 6.4%로 낮은 비율을 보였으나, 중·후 구간에선 각각 18.8%, 19%로 비율이 크게 증가하는 양상을 보였다. 이는 태블릿 PC 보도 이슈 이후, 대통령 기록물에 대한 법률적 논의가 증가한 것에 기인한다. 이때 중·후 구간에서 발생한 이슈와 주로 언급된 법적 쟁점은 다음과 같다. ‘태블릿 PC 보도’ 이슈와 관련한 대통령 기록물 유출, 기록물 및 비밀의 누설, 대통령 연설문의 대통령 기록물 판단 유무, 탄핵 선고 이슈와 관련한 권한대행의 대통령 기록물 지정 여부, 대통령업무수첩의 대통령 기록물 판단 여부, 대통령기록물관리법의 개정 등이 언급되었다. 또한 청와대 문건 공개 이슈와 관련하여 대통령 기록물의 무단 폐기, 대통령기록물관리법, 대통령 기록물의 범죄 증거로서 갖는 효력, 대통령 기록물의 공개 방안, 대통령 기록물의 소유권 등이 언급되었다.

트위터 프레임 분석 결과를 종합하면, 탄핵 전 구간의 경우 책임귀인, 갈등, 인간적 흥미 프레임이 모두 높은 비율을 보였다. 하지만 중, 후 구간에서 갈등 프레임은 줄어들고 법적 쟁점 프레임은 증가했다. 이러한 트위터의 갈등 프레임과 법적 쟁점 프레임의 변화를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 갈등 프레임의 경우 탄핵 전 구간에서 다른 구간과 비교하여 높은 비율을 보였다. 이는 탄핵 전 구간에서 대통령 기록물 및 기록관과 관련된 이슈는 주로 북한과 관련되어 있는 것에 기인한다. 이러한 북한 이슈는 주로 남북 갈등, 여야 갈등 상황과 동반하여 등장하는데, 트위터 또한 이러한 영향을 받아 상대측에 대한 비난, 비방 등의 내용이 많이 등장한 것에 기인한다. 다음으로, 법적 쟁점 프레임의 경우 갈등 프레임과 반대로 탄핵 전 구간에선 낮은 비율을 보였으나, 탄핵 중, 후 구간에선 높은 비율을 보였다. 이는 태블릿 PC 보도 이슈 이후 대통령 연설문 유출, 청와대 문건 공개 등의 이슈에 기인한다. 이러한 이슈들에 대한 트위터의 전반적인 내용이 당시 정부를 비난하는 내용이었으며, 이와 동시에 대통령 기록물에 대한 법률적 권한, 처벌 수위 등 대통령 기록물 그 자체의 법적 쟁점을 다루는 내용이 주로 언급되었다. 이렇게 다뤄진 법적 쟁점은 탄핵 전 구간과 비교하여 대통령 기록물, 대통령기록물관리법의 역할과 필요성 등 보다 근본적인 부분을 주로 다뤘다는 점에서 차이점을 보였다. 즉, 탄핵 전 구간에는 대통령 기록물이 단순 정쟁의 도구로만 언급되었다면, 중·후 구간에선 사람들이 대통령 기록물의 의미와 관련 법령, 중요성에 대한 언급이 증가하였음을 파악할 수 있다.

4.1.2 뉴스 프레임 분석

연구문제 1의 검증을 위해 트위터에서 등장한 뉴스들에 대한 프레임 분석을 하였다. 앞의 <표 3>에 나타난 전체 뉴스 979건을 분석한 결과, 상당수의 뉴스가 중복되어 나타나고 있었으며, 속보 등 단순 정보전달을 위한 뉴스로 프레임 유형이 적용되지 않는 경우 또한 존재했다. 본 연구에선 이러한 중복되어 나타나는 뉴스를 하나의 뉴스로 판단하고, 프레임 분석할 수 없는 뉴스는 제외했다. 분석 결과는 <표 8>과 같다.

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<표 8>
대통령기록관 웹 기록물 수집현황
(단위: 건)
구간 조선 중앙 동아 한겨레 경향 합계
탄핵 전 1 1 1 3 2 8(3.1%)
탄핵 중 12 10 2 37 14 75(29%)
탄핵 후 48 25 7 69 29 178(67.9%)
합계 61 36 10 109 45 261
107 154 261

분석결과 수집 기간 중 발생한 뉴스는 총 261건으로 나타났다. 이는 하나의 기사가 평균 3.7회 중복되어 등장했음을 의미한다. 구간별로 봤을 때, 탄핵 전 구간에서 8건(3.1%), 중 구간에서 75건(29%), 후 구간에서 178건(67.9%) 추출되었다. 언론사별로 봤을 때 한겨레의 빈도가 가장 많았으며, 조선일보, 경향신문, 중앙일보가 그 뒤를 이었다. 동아일보는 가장 낮은 빈도를 보였다. 언론사의 성향으로 봤을 때, 진보 성향의 언론사가 보수 성향의 언론사 보다 높은 비중을 보였다.

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<표 9>
뉴스 프레임 분석 결과 종합
(단위: 건)
프레임 유형 언론사 합계
책임귀인 조선 1 2 15 18 110
중앙 0 2 10 12
동아 0 0 3 3
한겨레 0 12 44 56
경향 0 8 13 21
합계 1 24 85 110
인간적 흥미 조선 0 5 4 9 34
중앙 0 1 0 1
동아 0 1 1 2
한겨레 1 10 7 18
경향 1 1 2 4
합계 2 18 14 34
갈등 조선 0 1 17 18 44
중앙 1 2 7 10
동아 1 1 3 5
한겨레 1 0 6 7
경향 0 1 3 4
합계 3 5 36 44
도덕성 조선 0 1 1 2 16
중앙 0 1 1 2
동아 0 0 0 0
한겨레 1 3 2 6
경향 1 2 3 6
합계 2 7 7 16
법적 쟁점 조선 0 3 11 14 57
중앙 0 4 7 11
동아 0 0 0 0
한겨레 0 12 10 22
경향 0 2 8 10
합계 0 21 36 57
합계 8 75 178 261 261

이후 추출한 261건의 뉴스에 대한 프레임 분석을 수행하였으며, 그 결과는 위의 <표 9>와 같다. 프레임 분석 결과 전체 프레임 유형 중 책임귀인 프레임이 110건(42.2%)으로 가장 높은 빈도를 보였으며, 법적 쟁점 프레임이 57건(21.8%), 갈등 프레임이 44건(16.9%), 인간적 흥미 프레임이 34건(13%)으로 그 뒤를 이었다. 도덕성 프레임은 16건(6.1%)으로 전체 프레임 중 가장 낮은 빈도를 보였다.

각각의 프레임을 구간별 비율로 보면 다음과 같다. 먼저, 책임 귀인 프레임의 경우 전 구간에 선 12.5%로 낮은 비율을 보였으나, 중 구간에 선 32%, 후 구간에선 47.5%로 그 비율이 점차 증가했다. 다음으로, 인간적 흥미 프레임의 경우 전, 중 구간에서 각각 25%, 24%로 비슷한 비율을 보이나 후 구간에선 7.9%로 낮은 비율을 보였다. 갈등 프레임의 경우에는 전 구간이 37.5%로 중, 후 구간의 6.7%, 20.2%보다 높은 비율을 보였다. 그리고 도덕성 프레임의 경우 전 구간이 25%로 중, 후 구간의 9.3%, 3.9%보다 높은 비율을 보였으며, 법정 쟁점 프레임의 경우 전 구간에선 등장하지 않았으나, 중 구간에서 28%, 후 구간에서 20.2%의 비율로 증가했다. 이러한 분석결과를 보다 면밀히 살펴보기 위해 프레임 분석 결과를 언론사의 성향별로 구분하였으며, 이에 대한 분석 결과는 <표 10>, <표 11>과 같다.

<표 10>에서 볼 수 있듯이, 보수 성향의 언론사 뉴스의 경우 탄핵 전 구간에서 3(2.8%)건, 중 구간에서 25건(23.1%), 후 구간에서 80건(74.1%) 나타났다. 그리고 해당 뉴스들을 프레임 분석한 결과, 책임귀인, 갈등 프레임이 33건(30.6%)으로 가장 높은 빈도를 보였으며, 법적 쟁점 프레임이 25건(23.1%)으로 그 뒤를 이었다. 그리고 인간적 흥미 프레임, 도덕성 프레임은 각각 12건(10.2%), 11건(10.2%), 4건(5.5%)으로 책임귀인, 갈등, 법적 쟁점 프레임에 비해 낮은 빈도를 보였다.

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<표 10>
보수 성향의 언론사 뉴스 프레임 분석 결과 종합
(단위: 건)
프레임 유형 언론사 합계
책임귀인 조선 1 2 15 18 33
중앙 0 2 10 12
동아 0 0 3 3
합계 1 4 28 33
인간적 흥미 조선 0 5 4 9 12
중앙 0 1 0 1
동아 0 1 1 2
합계 0 7 5 12
갈등 조선 0 1 17 18 33
중앙 1 2 7 10
동아 1 1 3 5
합계 2 4 27 33
도덕성 조선 0 1 1 2 4
중앙 0 1 1 2
동아 0 0 0 0
합계 0 2 2 4
법적 쟁점 조선 0 3 11 14 25
중앙 0 4 7 11
동아 0 0 0 0
합계 0 7 18 25
합계 3 25 80 107
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<표 11>
진보 성향의 언론사 뉴스 프레임 분석 결과 종합
(단위: 건)
프레임 유형 언론사 합계
책임귀인 한겨레 0 12 44 56 77
경향 0 8 13 21
합계 0 20 57 77
인간적 흥미 한겨레 1 10 7 18 22
경향 1 1 2 4
합계 2 11 9 22
갈등 한겨레 1 0 6 7 11
경향 0 1 3 4
합계 1 1 9 11
도덕성 한겨레 1 3 2 6 12
경향 1 2 3 6
합계 2 5 5 12
법적 쟁점 한겨레 0 12 10 22 32
경향 0 2 8 10
합계 0 14 18 32
합계 5 51 98 154

진보 성향의 언론사 뉴스의 경우, 탄핵 전 구간에서 5건(3.2%), 중 구간에서 51건(33.1%), 후 구간에서 98건(63.7%) 나타났다. 해당 뉴스들을 프레임 분석한 결과, 책임귀인 프레임이 77건(50%)으로 절반에 해당하며 가장 높은 빈도를 보였다. 그리고 법적 쟁점 프레임과 인간적 흥미 프레임이 각각 32건(20.8%), 22건(14.3%)으로 그 뒤를 이었으며, 도덕성 프레임, 갈등 프레임은 각각 12건(7.8%), 11건(7.1%)으로 다른 프레임들에 비해 낮은 빈도를 보였다.

<그림 3>은 보수, 진보 성향의 언론사의 뉴스 프레임 분석 결과를 그래프로 나타낸 것으로, 언론사 성향·구간별 프레임 유형의 특징을 분석하면 다음과 같다. 탄핵 전 구간에서 보수 성향의 언론사의 뉴스 프레임은 진보 성향의 언론사의 뉴스 프레임과 비교하여 책임 귀인(33%), 갈등(66%) 프레임이 강하게 나타났으며, 진보 성향의 언론사의 경우 인간적 흥미(40%), 도덕성 프레임(40%)이 강하게 나타났다. 이는 해당 구간에서 등장하는 송민순 회고록, NLL 문건 등 대통령 기록물과 북한 관련 이슈에 대한 각 성향별 언론사의 보도 내용 차이에 기인한다. 이때 등장한 보수 성향의 언론사의 뉴스는 해당 이슈를 전 정부에 대한 책임소재, 대통령 기록물과 관련한 여야 갈등을 다뤘으며, 진보 성향의 언론사 뉴스의 경우 대통령 기록물을 정쟁에 도구로 사용하는 당시 정부에 대한 비난, 18대 대통령의 개인적 일화, 여야 갈등을 다뤘다. 이러한 논조의 차이에 의해 보수 성향의 언론사의 경우 진보 성향의 언론사에 비해 책임귀인 프레임, 갈등 프레임이 강하게 나타났으며, 진보 성향의 언론사의 경우 인간적 흥미, 갈등, 도덕성 프레임이 더 강하게 나타났다.

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<그림 3>
언론사 성향별 뉴스 프레임 분석 결과
jksarm_2019_19_01_167_f003.jpg

탄핵 중 구간에서 보수 성향의 언론사의 뉴스 기사는 인간적 흥미(29.2%), 법적 쟁점(29.2%) 프레임이 가장 높은 비율을 보였으며, 책임귀인(16.7%), 갈등(16.7%) 프레임이 그 뒤를 이었다. 하지만 도덕성 프레임(8.3%)은 가장 낮은 비율을 보였다. 반면, 진보 성향의 언론사의 경우 갈등 프레임이 전체 프레임 중 2%에 해당하여 가장 낮은 비율을 보였으며, 책임 귀인(39.2%) 프레임이 다른 프레임에 비하여 높은 비율을 보였다. 결과적으로, 보수 성향의 언론사는 진보 성향의 언론사와 비교하여 인간적 흥미 프레임, 갈등 프레임의 비율이 높게 나타난다. 이는 이슈와 관련하여 인물들의 일화, 흥미성 보도와 여야 간 갈등을 다루는 보도의 비율이 높은 것에 기인한다. 반면 진보 성향의 언론사의 경우 보수 성향의 언론사에 비교하여 책임귀인 프레임의 비율이 높았는데, 이는 이슈와 관련하여 정부의 책임소재, 위법적 행위와 처벌 여부를 다루는 보도의 비율이 높았으며, 또한 정부에 대한 일방적으로 비판 논조를 유지하고 있었기에 상대적으로 흥미성 보도, 여야 간 갈등을 다루는 보도의 비율이 낮게 게 나타난 것에 기인한다.

탄핵 후 구간에서 보수 성향의 언론사의 뉴스 기사는 책임귀인(35%), 갈등(33.8%) 프레임이 가장 높은 비율을 보였으며, 법적 쟁점(22.5%) 프레임이 그 뒤를 이었다. 그리고 인간적 흥미(6.3%), 도덕성(3%) 프레임은 다른 프레임에 비해 낮은 비율을 보였다. 반면 진보 성향의 언론사의 경우 책임귀인(58.2%) 프레임이 50% 이상의 비율을 보였으며, 법적 쟁점(18.4%) 프레임을 제외한 나머지 프레임은 모두 10% 미만의 비율을 보였다. 이는 탄핵 이후 ‘19대 대통령 선거’, ‘청와대 문건 공개’ 이슈와 관련하여 각 성향별 언론사의 보도 내용 차이에 기인한다. 청와대 문건 공개와 관련하여 보수 성향의 언론사의 경우 대통령 기록물 불법 유출, 여야 갈등, 진본성에 대한 의혹 문제 등을 다루었다면, 진보 성향의 언론사의 경우 공개된 기록물을 통한 전 정부에 대한 책임소재, 처벌 문제를 주로 다루었다.

뉴스 프레임 분석 결과 보수와 진보 언론에서 각각 다른 프레임 양상을 보였다. 이때, 보수 성향의 언론사의 경우 진보 성향의 언론사에 비해 갈등 프레임의 비중이 높았으며, 진보 성향의 언론사의 경우 보수 성향의 언론사에 비해 책임 귀인 프레임, 도덕성 프레임의 비중이 높았다. 그리고 각 성향의 언론사 모두 탄핵 이슈와 관련하여 법적 쟁점 프레임이 증가하는 경향을 보였다.

4.2 트위터 및 뉴스 프레임 비교

본 연구에서는 연구문제 2의 검증을 위해 트위터와 뉴스의 프레임을 비교 분석했다. 트위터와 뉴스 프레임의 구간별 등장 빈도 및 비율은 <표 12>, <그림 4>와 같다.

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<표 12>
트위터 및 뉴스 프레임 분석 결과 종합
(단위: 건)
프레임 유형
트위터 뉴스 트위터 뉴스 트위터 뉴스
책임귀인 19

(30.6%)

1

(12.5%)

129

(31.2%)

24

(32%)

415

(27.2%)

85

(47.8%)

인간적 흥미 16

(25.8%)

2

(25%)

137

(33.1%)

18

(24%)

513

(33.7%)

14

(7.9%)

갈등 17

(27.4%)

3

(37.5%)

20

(4.8%)

5

(6.7%)

146

(9.6%)

36

(20.2%)

도덕성 6

(9.6%)

2

(25%)

50

(12.1%)

7

(9.3%)

160

(10.5%)

7

(3, 9%)

법적 쟁점 4

(6.4%)

0 78

(18.8%)

21

(28%)

290

(19%)

36

(20.2%)

합계 62

(3.1%)

8

(3.1%)

414

(20.7%)

77

(28.7%)

1, 524

(76.2%)

178

(68.2%)

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<그림 4>
트위터와 뉴스 프레임 비교
jksarm_2019_19_01_167_f004.jpg

각 구간별 트위터와 뉴스의 프레임을 비교분석하면 다음과 같다. 먼저 탄핵 전 구간에서 트위터는 전체의 3.1%가 생성되었으며, 뉴스 또한 전체의 3.1%로 비슷한 비율을 보였다. 트위터, 뉴스 모두에서 북한 이슈가 많이 등장하였는데, 이때 뉴스의 경우 전 구간에서 갈등 프레임이 37.5%로 가장 높은 비율을 보였다. 이는 보수 성향의 언론사에서 북한 이슈와 관련하여 여야 갈등을 다루는 내용의 뉴스가 주를 이루었던 것에 기인한다. 그리고 인간적 흥미 프레임과 갈등 프레임의 경우 해당 이슈와 관련하여 진보 성향의 언론사에서 당시 18대 정부 인사와 관련한 개인적 일화 등 흥미 위주의 뉴스와 과거의 일과 현재의 상황을 비교하며 도덕적 당위성을 언급한 뉴스가 등장한 것에 기인한다. 한편, 트위터의 경우 뉴스와 비교하여 책임 귀인 프레임과 도덕성 프레임이 가장 큰 차이를 보인다. 이는 상대적으로 책임 대상을 명확히 밝히지 않는 뉴스에 비하여 명시적으로 책임 대상을 확정하고 비난하는 트위터가 많은 것과 이슈 특성상 갈등 상황에서 상대방에 대한 비난, 분노 등 감정 표현의 빈도가 높은 것에 기인한다.

탄핵 중 구간에서 트위터는 전체의 20.7%가 생성되었으며, 뉴스는 전체의 28.7%가 생성되어 트위터 보다 높은 비율을 보였다. 이때 뉴스의 경우 전 구간에선 법적 쟁점 프레임이 전혀 등장하지 않았지만, 중 구간에서 28%로 크게 증가하였으며, 책임 귀인 프레임에 이어 두 번째로 높은 비율을 보였다. 이는 보수, 진보 성향의 언론 모두에서 대통령 연설문 유출 이슈와 관련하여 처벌 수위, 관련 법령, 대통령기록물지정 권한 등의 이슈를 집중적으로 다룬 것에 기인한다. 한편, 트위터의 경우 뉴스와 동일하게 법적 쟁점 프레임이 가장 큰 폭으로 증가하는 모습을 보였다. 그리고 트위터, 뉴스 모두 책임 귀인, 인간적 흥미, 법적 쟁점 프레임이 전체 프레임의 높은 비율을 차지하고 있었으며, 갈등 프레임은 모두 큰 폭으로 감소했다.

탄핵 후 구간에서 트위터는 전체의 76.2%가 생성되었으며, 뉴스는 전체의 68.2%가 생성되어 트위터보다 낮은 비율을 보였다. 이때 뉴스의 경우 책임 귀인 프레임이 47.8%로 약 절반가량을 차지했으며 갈등, 법적 쟁점 프레임은 각각 20%의 비율을 보였다. 이는 청와대 문건공개 이슈와 관련하여 이러한 문건공개가 정당한지, 공개된 문건의 내용 등에 관련한 뉴스가 많이 등장한 것에 기인한다. 한편, 트위터의 경우 인간적 흥미 프레임이 33.7%로 뉴스보다 5배가량 높은 비율을 보였으며, 도덕성 프레임에서도 더 높은 비율을 보였다. 이는 뉴스가 문건공개의 책임 유무에 초점을 맞췄다면, 트위터의 경우 문건공개 내용에 좀 더 초점을 맞췄다고 해석할 수 있다.

트위터와 뉴스의 프레임을 비교분석할 때 트위터가 뉴스에 비해 책임 귀인, 인간적 흥미 프레임이 고르게 나타났다. 이는 트위터에서 특정 대상에 대한 비난, 감정 표현들이 직접적으로 등장한 것과 뉴스에선 이슈에 대한 책임 유무에 초점을 맞췄다면, 트위터의 경우 이슈의 내용에 보다 초점을 맞추는 경향을 보인 것에 기인한다. 또한 갈등 프레임과 법정 쟁점 프레임의 경우 다른 프레임 유형에 비해 유사한 비율을 보였다. 갈등 프레임의 경우 이슈에 대한 정황근거를, 법적 쟁점 프레임의 경우 이슈에 대한 법률적 내용을 기반으로 하며, 이러한 내용들은 어느 정도 전문성을 요한다. 이때 언론사가 이러한 전문성에 기반 한 뉴스들을 생산했고, 이러한 뉴스들에 의해 트위터의 내용이 영향을 받은 것을 확인할 수 있다.

이러한 프레임 분석을 종합하면 일반 대중들이 대통령 기록물 및 기록관에 대하여 어떠한 관점을 보였는지 확인할 수 있다. 이때 주목해야할 부분은 법적 쟁점 프레임과 관련된 내용이다. 법적 쟁점 프레임은 대통령 기록물의 지정, 권한, 범위, 관련 처벌 등 법률적 쟁점을 다루는 프레임으로, <표 13>은 이러한 법적 쟁점 프레임의 예시이다.

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<표 13>
법적 쟁점 프레임 예시
날짜(연.월) 제목
16.09 대통령기록물은 대통령기록물에 준하는 것도 포함 시켜야 한다. 판례의 선례가 완성본이라 했다고 반드시 기속될 이유가 없다. 그에 준하는 것도 기록물로 본다 라는 판결을 이끌어내야 한다. 협의로만 해석하면 앞으로 이런 일은 손도 못 댄다.
16.1 사전 유출이 사실이라면 일단 대통령기록물관리법 위반에 해당한다. 현행법상 누구든지 무단으로 기록물을 유출하거나 반출해서는 안된다. 이는 공직자가 직무상 알게 된 비밀을 누설한 경우에도 해당돼 2년 이하 징역이나 금고 또는 5년 이하 자격정지에 처해짐.
16.1 연설문은 대통령기록물인가? 아닌가? 이거 노출하면 보안사고 아닌가?
17.01 지정이유가 없는 것을 지정한다면 그 의미가 없다는 것이다. 법적 효력 역시 없을 것이다.
17.05 암튼 이런거 보면 대통령 기록물을 장기은폐하는 절차가 그 봉인상태를 복구하는 절차보다 월등히 쉬우면서 간단한걸 볼 때, 이런 행정제도적 부문에서 아직 레버리지 균형이 덜 이뤄졌다고 생각. 정보공개와 기밀은폐의 두 입장 사이에서의 소모부담 차이가 너무 크다.
17.07 대통령기록물 중 ‘비공개' 지정은 1.기록물을 생산한 대통령이 2.재임 중에 실시할 수 있는 것이므로 발견된 기록들은 대통령지정기록물 아님. 대통령기록물 관리에 관한 법률 제17조에 해당하는 기록이라 하더라도 그 지정 주체는 현직 대통령일 수밖에 없음.

법적 쟁점 프레임은 트위터에서 3번째, 뉴스에선 2번째로 높은 비율을 보였다. 트위터의 개인 메시지, 뉴스 기사의 언론사별 성향 등 각각의 매체특성을 고려할 때 이러한 비율은 상당한 것이라 해석할 수 있다. 또한 각 매체의 구간별 프레임 양상과 함께 비교할때 법적 쟁점 프레임은 탄핵 이전에는 거의 등장하지 않았으나, 탄핵 이슈 이후 새롭게 등장하기 시작했고, 이슈 기간 동안 높은 비율을 보이는 특징을 갖는다. 이러한 법적 쟁점 프레임의 등장과 해당 프레임이 대통령 기록물과 관련하여 어떠한 의미를 갖는지 살펴보면 다음과 같다.

구간별로 봤을 때 탄핵 전 구간에서 대통령기록물 및 기록관이 언급되는 이슈는 주로 북한과 관련된 이슈였으며, 책임 귀인 프레임, 인간적 흥미 프레임, 갈등 프레임이 주로 등장했다. 이때 대통령 기록물 및 기록관은 보조적인 역할로서 대상에게 책임을 묻고, 감정을 나타내고, 갈등하는 양상을 언급하기 위한 하나의 도구처럼 사용되는 모습을 보였다. 즉, 대통령 기록물에 대한 논의는 대통령 기록물이 아닌 타자에게 책임을 묻거나, 비방하거나, 감정표현을 하는 등 특정 대상을 겨냥한 발언을 위해 사용되는 일종의 도구적 성격을 갖고 있다. 하지만 탄핵 중, 후 구간에서 갈등 프레임이 크게 감소함과 동시에 법적 쟁점 프레임이 증가하는 양상을 보인다. 이때 법적 쟁점 프레임이 등장하면서 다뤄지는 내용의 특징은 대통령 기록물 및 기록관 그 자체를 다루고 있다는 점이다. 즉, 탄핵 이슈를 통해 일반 대중들, 뉴스 기사들은 대통령 기록물이 과연 어떠한 법률적 가치를 갖는지, 적법한 절차와 위반했을 때 어떠한 처벌을 받아야 하는지, 관련 법령이 향후 어떻게 나아가야 하는지 등을 언급하기 시작했으며, 이는 곧 대통령 기록관 및 기록물 그 자체에 대한 언급이 시작되었음을 의미한다.

이를 정리하면 다음과 같다. 기존의 대통령기록물 및 기록관은 일반 대중 및 미디어에서 특정 대상을 언급하기 위한 보조적인 수단으로 사용되었다. 하지만 대통령 연설문 유출 이후 대통령 탄핵, 청와대 문건 공개, 대통령 기록물 봉인 지정 등의 이슈와 함께 대통령 기록물 및 기록관은 그 자체로서 언급되기 시작했으며, 관련 내용은 대부분 대통령 기록물의 법률적 가치, 내용에 집중되어 있었다.

5. 결론

본 연구는 ‘18대 대통령 탄핵’을 전후로 대통령 기록물 및 기록관과 관련된 SNS와 뉴스를 살펴보고, 일반 대중의 인식이 어떻게 변화하였는지 살펴봤다. 이를 위해 선행 연구를 근거로 발화자의 의도를 파악할 수 있는 프레임 분석 방법론을 연구방법으로 채택했다. 그 다음 ‘18대 대통령 탄핵’ 이슈를 중심으로 탄핵 전-후를 기준으로 하여 2016년 7월부터 2017년 12월까지의 대통령 기록물 및 기록관 관련 트위터를 수집했다. 이후 트위터에서 등장한 뉴스를 다시 추출하여 최종적으로 트위터와 트위터에서 등장한 뉴스를 분석대상으로 했다.

분석결과 트위터와 뉴스 모두 탄핵 전 구간에서 3%의 낮은 비율을 보였으나 중, 후 구간에 크게 증가했다. 이는 ‘18대 대통령 탄핵’이라는 이슈가 실제 일반 대중들에게 대통령 기록물 및 기록관에 대한 많은 관심을 불러일으켰으며, 이러한 관심이 트위터와 뉴스의 생성 빈도에 반영된 결과라 해석할 수 있다.

한편, 트위터 프레임 분석 결과 인간적 흥미 프레임이 가장 높은 비율을 보였으며, 책임귀인, 법적 쟁점, 도덕성, 갈등 프레임 순서로 높은 비율로 나타났다. 특히 책임 귀인 프레임과 인간적 흥미 프레임은 모든 구간에서 높은 비율을 보였는데, 이는 트위터 특성상 이슈별 특정 대상을 강하게 비난하고, 감정표현이 직접적으로 나타난 것에 기인한다.

그리고 구간별로 등장하는 프레임의 양상은 모두 달랐으며, 이를 정리하면 다음과 같다. 탄핵 전 구간의 경우 책임 귀인, 갈등, 인간적 흥미 프레임이 모두 높은 비율을 보였다. 책임 귀인 프레임과 인간적 흥미 프레임은 모든 구간에서 높은 비율을 보이는 것을 감안한다면, 탄핵 전 구간에선 갈등 프레임이 가장 강하게 나타났다. 이는 북한 이슈와 관련한 입장이 트위터 내에서도 많은 차이점을 보인 것에 기인한다. 중, 후 구간에선 갈등 프레임이 줄어들고 법적 쟁점 프레임이 증가하는 양상을 보였다. 이는 태블릿 PC 보도 이슈 이후 트위터의 전반적인 내용이 당시 정부를 일방적으로 비난하는 내용이었으며, 이때 대통령 기록물에 대한 법률적 권한, 처벌 수위 등 대통령 기록물 그 자체의 법적 쟁점을 다루는 내용이 언급되기 시작한 것에 기인한다.

다음으로, 뉴스 프레임 분석 결과, 보수 및 진보 성향의 언론사에서 각각 다른 프레임 양상을 보였으며, 구간별로 봤을 때에도 상이한 양상을 보였다. 보수 성향의 언론사의 경우 책임 귀인 프레임과 갈등 프레임이 주로 나타났다면, 진보 성향의 언론사의 경우 책임 귀인 프레임, 도덕성 프레임이 주로 나타났다. 이는 대통령 기록물 및 기록관에 대한 뉴스를 생산함에 있어 보수 성향의 언론사는 책임사안, 갈등에, 진보 성향의 언론사는 책임사안, 도덕성에 초점을 맞춘 것에 기인한다. 이러한 뉴스 기사의 프레임 분석을 통해 대통령 기록물 및 기록관에 관련된 이슈에 대한 성향별 언론사의 입장을 확인할 수 있었다.

본 연구는 이러한 프레임 분석을 종합하여 법적 쟁점 프레임이 다른 프레임과 차별성을 갖고 있음을 파악할 수 있었다. 법적 쟁점 프레임이 등장할 때, 대통령 기록물 및 기록관은 그 자체로서 다뤄지고 있었다. 즉, 다른 프레임 유형에서 다뤄지는 대통령 기록에 대한 논의는 주로 도구적 성격을 가지며, 그 자체로서 다뤄지지 않았다. 하지만 대통령 기록물에 대한 법률적 정의, 해석, 절차 등의 내용은 대통령 기록물의 본질적인 부분을 다룬다. 트위터의 경우 탄핵 전 구간 6.4%를 차지했던 법적 쟁점 프레임은 중, 후 구간 18.8%, 19%의 비율을 보였으며, 뉴스의 경우 탄핵 전 구간에선 한 건도 등장하지 않았지만, 중, 후 구간에는 21건, 36건 등장했다. 이처럼 법적 쟁점 프레임은 ‘18대 대통령 탄핵’이라는 이슈 이후 가장 활발하게 등장하는 프레임이며, 트위터, 뉴스와 이슈 특성상 그 비율이 높을 수밖에 없는 책임 귀인, 인간적 흥미 프레임을 제외하면 가장 활발히 다뤄지고 있었다. 이는 탄핵 이슈에 의해 대중들이 대통령 기록물 및 기록관 자체에 좀 더 관심을 갖고 언급하게 되었으며, 이때의 내용은 주로 법률적인 부분에 관련되어 있었다.

본 연구는 ‘18대 대통령 탄핵’ 전후 트위터를 분석하여 높아진 대통령 기록물 및 기록관에 대한 관심을 확인하고, 이때 법률적 부분에 대한 관심이 특히 대통령 기록물 및 기록관에 대한 일반 대중들의 주요 논의임을 확인했다. 하지만 이러한 대통령 기록물에 관련한 법률적 내용은 일반 대중들에게 익숙한 내용이 아니며, SNS 상에서 언급되는 내용들은 그 신뢰성을 보장할 수 없다. 따라서 이러한 일반 대중들의 대통령 기록물에 대한 법률적 호기심을 해결하고, SNS를 통해 돌아다니는 정확하지 않은 정보들에 의한 오해를 피하기 위해선 관련 법령 홍보에 대한 대통령 기록관의 역할이 매우 중요하다. 하지만 현재 대통령 기록관은 관련 법령을 홈페이지를 통해 제공하고 있으나, 단순히 법률만을 제공하고 있는 실정이다. 대통령 기록관은 이러한 관련 법령 정보를 적극적으로 홍보하고 더 나아가 적절히 콘텐츠화 하고, 이용자들 사이의 의견을 공유할 수 있는 콘텐츠를 만드는 등 이용자가 더 쉽게 이해하고 접근하고, 의견을 나눌 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다.

한편, ‘18대 대통령 탄핵’이라는 이슈에 대하여 대통령 기록물 및 기록관에 대한 프레임 변화를 분석한 점, 프레임 분석을 통해 일반 대중들이 대통령 기록물 및 기록관에게 갖는 관심과 법률적 호기심을 파악했다는 점에서 본 연구가 가지는 학술적 의의가 있다. 하지만 본 연구는 분석 기간이 탄핵 이슈 기간으로 한정되었다는 점, 진행한 트위터 프레임 분석이 모든 표본을 대상으로 하지 못했다는 점, 대통령 기록물 관련 법령에 대한 구체적인 콘텐츠를 제안하지 못했다는 점이 한계로 남는다. 이에 향후 이러한 한계점을 보완할 후속 연구에 대한 필요성이 요구된다.

구전의 전달이 인터넷상에서 이루어지는 경우를 온라인 구전이라 한다(이시내, 이경렬, 2013).

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