Analyzing Political Bias in Korean Online Communities Using a Sentiment Analysis Model Based on Soft Voting of KcBERT and KcELECTRA

특정 관심사를 공유하는 집단이 모이는 커뮤니티에서는 익명성과 동질성으로 인해 정치 정보가 편향되는 경향을 보인다. 이러한 정보의 편향성은 정보 이용자의 판단에 중요한 영향을 줄 수 있음에도 불구하고, 커뮤니티의 정치적 성향에 대한 정확한 정보는 제공되고 있지 않다. 따라서 본 연구는 인터넷 확산과 함께 변화하는 정치 참여 양상을 고려하여, 온라인 커뮤니티의 정치적 편향성과 그에 따른 양극화를 분석하고자 수행되었다. 연구의 목적을 위하여, 2023년 12월부터 2024년 11월까지 주요 커뮤니티(디시인사이드·뽐뿌·클리앙·일간베스트·오늘의 유머)에서 약 43만 건의 게시글을 수집 및 전처리하고, KcBERT와 KcELECTRA 모델을 Soft Voting 기법으로 앙상블한 감성 분석 모델을 개발하여 더불어민주당과 국민의힘에 대한 지지 성향을 추정했다. 분석 결과, 디시인사이드는 전반적인 여론조사 결과와 유사한 경향을 보였으나 내부 성향이 다양하게 혼재되었다. 반면 뽐뿌, 클리앙, 오늘의 유머에서는 더불어민주당, 일간베스트에서는 국민의힘 지지 성향이 두드러졌다. 이러한 결과는 각 온라인 커뮤니티가 고유한 정치적 편향을 형성하고 있음을 시사한다. 본 연구는 대규모 데이터 기반 정량 분석을 통해 커뮤니티별 정치 성향을 객관적으로 도출했으며, 이는 온라인 여론 동향 파악 및 편향 완화 정책 수립 등에 유의미한 근거를 제공한다는 점에서 의의가 있다.