우리 세미나 사이트 국민의 미디어 이용 실태와 언론·언론인에 대한 인식을 알아보기 위해 한국언론진흥재단이 실시해 온 ;가 올해로 40주년을 맞았다. 이를 기념해 재단은 ‘언론수용자조사 40주년 기념 세미나’를 열었다. 지난 11월 13일 열린 세미나의 주요 내용을 소개한다. 편집자 주유광종 한국언론진흥재단 산업분석팀 사원 한국언론진흥재단이 시행하는 ;가 뉴스를 중심으로 한 미디어 이용과 인식에 대해 쌓아온 시계열적 데이터의 가치는 미디어 업계 및 학계에서 깊은 의미가 있다. 이에 재단은 현재까지의 ;의 발자취를 짚어보고, 미래 미디어 이용 조사의 방향성을 전망하기 위한 ‘언론수용자 조사 40주년 기념 세미나’를 기획했다. ‘AI 시대 언론수용자 조사의 현재와 미래’라는 주제로 열린 이번 세미나는 지난 11월 13일 한국프레스센터 기자회견장에서 개최됐으며, 미디어 및 언론 관련 조사와 인공지능(AI) 기술 접목 가능성에 대한 3개 세션과 종합 토론으로 구성돼 급변하는 생성형 AI 시대를 맞아 미디어 이용 조사가 피할 수 없는 고민을 다뤘다. 앞서 언급했듯 언론수용자 조사는 미디어 소비 패턴의 변화와 대중의 언론에 세미나 사이트 대한 인식 및 평가를 조사하는 중요한 통계자료로, 40년 동안 미디어 환경의 변화와 발전을 지속적으로 반영하고 있다. 이번 세미나에서는 ;의 연혁과 현대 사회에서 AI 기술이 조사 방법에 미치는 영향, 그리고 향후 개선 방향에 대한 다양한 논의가 이어졌다.​새로운 미디어 등장 발맞춰 변화해 온 조사 문항 ;는 우리 사회의 미디어 소비 트렌드와 대중의 언론과 언론인에 대한 인식을 측정해 왔다. 초기에는 신문이나 방송 중심의 미디어 소비를 평가하는 데 집중했으나, 인터넷과 스마트폰, 소셜미디어, OTT 서비스의 등장으로 조사 범위와 방식이 점차 확장됐다. 현재는 매체별 뉴스 이용 현황을 비교하고, 언론에 대한 신뢰도와 평가를 측정하는 데이터를 제공하고 있다. 최진호 교수(경상국립대)는 ;가 시대의 흐름에 맞춰 어떻게 변화했는지 설명하며, 특히 온라인 동영상 플랫폼과 OTT 서비스를 구분하여 이용 정도를 측정하는 방식이 중요한 진전을 이뤘다고 강조했다. 최 교수는 조사 문항의 다변화와 정보 중심으로의 접근이 필요하다고 언급하며, 이러한 변화를 반영할 때 응답률도 향상될 것이라고 세미나 사이트 예측했다. 또한, 단순히 매체별 이용 현황을 조사하는 데 그치지 않고, 정보 소비의 형태를 중심으로 질문을 구성하는 것이 중요하다는 점을 제언했다.​AI 활용한 조사? 아직은 해결 과제 많아 이번 세미나에서 AI가 ;에 미칠 영향을 다룬 가장 큰 논점은 AI로 인한 조사 정확성 향상 여부였다. 목표 표본 수가 지난해 5,000명에서 6,000명으로 증가한 이번 조사는 예년과 마찬가지로 층화확률비례계통추출법1)을 적용했다. 장호원 실장(한국갤럽)은 AI를 활용한 모집단 선정 및 표본 추출에는 여전히 한계가 있음을 언급했다. AI가 집계구 선정 과정에서 표본 및 표집 오차를 줄이기 위해서는 다차원적인 개발이 필요하다는 것이다. 또한, AI를 통한 조사 결과가 현행의 실사 방식 수준의 품질을 유지하려면 표본의 질과 응답률을 고려한 세심한 응답 과정에 대한 관찰이 필요하다. 이러한 점들을 미루어 보았을 때, 가구명부를 작성하고 이를 통해 표본 가구를 추출하는 과정은 시간과 비용이 많이 소요되지만, AI가 이 과정에서 표본·비표본을 모두 포함한 총 조사 오류(Total Survey Error)를 세미나 사이트 감소시키는 데에는 좀 더 시간이 필요할 전망이다. ​각기 다른 배경, 조사 결과에 반영되어야 할 현실 급속도로 발전하는 생성형 AI와 관련해 미디어와 언론 분야의 연구들은 이에 대한 대응 방향을 모색하며 중요한 질문을 제기하고 있다. AI의 기본 원리는 19세기 통계적 이론에 뿌리를 두고 있지만, ;를 포함한 여러 조사와 연구들은 AI가 조사에서의 정확성을 높여줄 것이라는 낙관적인 전망에 대해 회의적 입장을 보이기도 한다. 박민규 교수(고려대)는 세 번째 세션 발제를 통해, 성별, 연령, 종교, 학력, 인종, 임금 수준, 거주 지역 등 인구사회학적 변인을 포함한 환경적 요인까지 AI가 학습하고 활용할 수 있을지에 대한 문제를 제기했다. 그는 개인의 특성과 문화적 요소 등 다차원적인 변수들을 모델링하는 작업이 필수적이라고 강조하며, 이러한 복잡성을 반영하지 못할 경우 AI의 학습 도구가 오히려 역효과를 초래할 가능성을 경고했다. 박 교수는 AI가 제공하는 정보의 신뢰성에 한계가 드러나는 상황에서, 복잡한 변수를 충분히 고려하지 않을 경우 미디어 소비 세미나 사이트 행태에 대한 연구 결과가 왜곡될 수 있다고 지적했다. 특히, 언론 수용자의 특성과 미디어 소비의 특질을 정확히 반영하지 못하는 AI의 모델링이 오정보를 생성하거나 부정확한 결론으로 이어질 위험성을 경고하며, 이러한 한계를 극복하기 위한 신중한 접근이 필요하다고 말했다.​문항 간소화와 명확한 정의, 기준 필요 발제에 대한 종합 토론에서는 ;의 개선 방향에 대해 다양한 의견이 나왔다. 2023년 기준으로 언론수용자 조사는 약 100문항을 포함하고 있다. 응답자는 자신이 이용하는 미디어에 대해서만 응답하기 때문에 응답자가 실제로 100개 문항에 모두 응답하는 것은 아니다. 그러나 이혜정 부장(한국리서치)은 조사 문항이 너무 길어질 경우 응답자가 조사에 소극적이게 되고, 무응답률이 높아질 우려가 있다는 점을 언급했다. 특히 ‘인식’ 부분에 중점을 두는 기존 문항을 간소화하고, ‘미디어 이용’에 대해 좀 더 집중적인 형태로 설문이 이루어져야 한다고 제언했다. 또한, 뉴스 소비 방식에 대한 정의와 측정 방법에 대해 논의가 있었다. 황성연 부장(닐슨코리아)은 뉴스 이용 방식이 포털 사이트나 SNS, 그리고 세미나 사이트 신문사 웹사이트 등 다양한 플랫폼에서 이뤄지는데, 이를 어떻게 일관되게 측정할 것인가에 대한 문제를 제기했다. 예를 들어, 신문사 웹사이트에서 뉴스 이용과 포털에서 뉴스 링크를 클릭해 소비하는 것, SNS에서 뉴스를 접하는 방식 등은 각기 다른 소비 패턴을 나타내지만, 이를 어떻게 통합적으로 측정할 수 있을 것인가에 대한 명확한 기준이 필요하다는 것이다. 아울러, 생성형 AI를 통한 언론 통계자료가 연구에 많이 이용되려면, 학습할 수 있는 데이터 마련도 점점 고민해 보아야 한다는 이야기를 덧붙였다. 권예지 선임연구위원(KOBACO)도 미디어 소비를 묻는 문항이 지나치게 세분화돼 개선이 필요하다고 제안했다. 특히 ‘언론’에 대한 정의가 개인마다 다를 수 있기 때문에, 이를 명확히 하고 조사 문항을 단순화할 필요성을 강조했다. 아울러, 온라인 뉴스 소비에 대해서는 PC와 모바일을 구분하기보다는, 플랫폼 자체의 특성과 영향력을 고려한 방식으로 조사를 진행해야 한다는 의견이 제시되었다. 지난 11월 13일 프레스센터에서 열린 40주년 기념 세미나 ⓒ한국언론진흥재단​ ​앞으로의 40년을 위한 수용자 조사의 과업은 최근 세미나 사이트 몇 년간 뉴스 이용률과 신뢰도는 하락세를 보여왔다. 특히, 신뢰도는 세대 간 차이를 불문하고 꾸준히 낮아지고 있으며, 뉴스 소비자들이 언론에 기대하는 도덕성과 전문성 또한 감소 추세를 벗어나지 못하고 있다. 이러한 배경에서 ;에 대한 미디어 학계와 업계의 관심이 점점 집중되고 있다. 이러한 관심은 미디어 환경의 변화를 조사가 얼마나 시의적절하게 담아낼 수 있는지에 대한 질문으로 이어진다. 기존 조사 문항을 재검토하고 개선해야 할 필요성이 커진 것이다. 특히, 뉴스 소비와 관련한 조사 문항에서는 전통 미디어의 이용에 대한 질문보다는 플랫폼 및 OTT 서비스 같은 새로운 미디어에 대한 질문을 늘려야 할 필요성이 제기됐다. 방법론적 측면에서는 AI를 조사에 도입할지가 중요한 화두로 떠올랐으나 실제 현장에서의 활용 가능성은 미지수다. 세미나에 참여한 전문가들은 AI를 활용한 조사가 오류를 감소시킬 가능성을 열어두면서도, 현재로서는 이를 보장할 만한 확실한 근거가 부족하다는 점을 지적했다. 특히, 개방형 문항의 코딩 과정에서 응답자의 실제 생각과의 괴리가 발생할 수 있는 문제는 세미나 사이트 여전히 풀리지 않은 과제다. 응답률이 점차 감소하는 상황에서, 실사를 통한 대면면접조사가 여전히 주요 조사 방법으로 자리 잡고 있는 이유는 AI 기반 조사 방식이 표집 과정에서 기존의 엄격한 방법론적 원칙을 대체하지 못하고 있기 때문이다. 예를 들어, 뉴스 소비 빈도가 낮은 응답자가 사회적 바람직성 편향(social desirability bias)으로 뉴스를 매일 소비한다고 응답하는 경우, 이를 정확히 파악하려면 심층 인터뷰와 같은 정교한 조사 방식이 필요하다. 지난 40년간 ;는 급변하는 미디어 환경에 발맞추어 지속적으로 변화하고 발전해 왔다. 앞으로도 새로운 조사 방법과 기술의 도입은 필수적이며, AI와 같은 첨단 기술의 활용은 중요한 기회이자 도전 과제가 되었다. 이러한 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 신중한 접근과 정확성 확보가 무엇보다 중요할 것이다. 1) 1차 추출에서 가구 수에 비례하는 확률비례계통추출을 통해 표본 집계구를 선정한 후, 2차에서 각 12가구를 계통추출법에 따라 추출하는 방법​​​​​​​​​위 기사는 2024년 12월호에 수록되어 있습니다.​