Abnormal Motive Crime in Broadcasting Networks’ News Footage: Image Clustering Analysis Using the ConvNeXt Deep Learning Model

본 연구는 방송 뉴스에서 이상 범죄의 보도 영상이 어떻게 구성되어 있는지 살펴보는 연구다. 지상파 방송사 3사(KBS, MBC, SBS)와 종합편성채널 3사(채널A, JTBC, TV조선)가 보도한 신림역 사건에 대한 뉴스 전부를 수집해 딥러닝 이미지 클러스터링 기법으로 분석했다. 영상에 대한 이미지 클러스터링은 국내 방송사가 신림역 살인 사건을 어떤 내용의 영상으로 구성해 보도하는지 화면 구성을 통해 살펴볼 수 있도록 하는데 장점이 있다. 특히 기존 범죄 보도의 문제점이 여전히 반복적으로 재현되는지 살펴보기 위해 방송사들이 사용한 장면을 전체 19개 군집으로 분류하여 각 군집들의 분포를 살펴보는 방식으로 연구를 수행했다. 분석 결과, 보도 영상에서 나타난 범행 특성 가운데 ‘범행 장소’와 관련된 장면 영상에 대한 활용 빈도가 가장 높은 특징 중 하나로 나타났다. 특히 CCTV는 범행 순간뿐만 아니라 범행 전후 상황, 또 범행 도구 준비 장면까지 자세히 보여주는 등 선정성이 높은 내용을 중심으로 재현되는 것으로 나타났다. 가해자의 모습은 다양한 각도와 동선으로 비추어졌는데, 체포 이후 이송 장면이 빈번하게 사용되었다. 특히나 피해자의 모습은 CCTV 속 범행 순간의 장면에서 가해자와 함께 매우 자주 그리고 보도 맥락과 관련없이도 불필요하게 나타났다. 방송사별로 보면 범행 순간이 담긴 CCTV는 방송사 가운데 MBC와 JTBC가 가장 많이 사용한 반면에, KBS와 TV조선은 사용 빈도가 낮았다. 범행 과정을 묘사한 CCTV를 활용하는 경향성은 사건 이후 가해자 수사 과정 보도에서 지속적으로 나타나 방송 뉴스 영상의 선정성을 높였다. 본 연구는 그동안 범죄 보도에서 지적되어온 문제점들이 영상 보도에서도 여전히 답습되고 있음을 확인하였고, 이를 통해 향후 범죄 보도과정에 현재의 가이드라인보다 영상 이미지 선택을 위한 세부적인 기준이 필요하다는 점을 밝혔다.