서론
뜨거웠던 작년 여름의 미국 대선! 트럼프 전 대통령의 트위터 활동은 정말 세계를 뒤흔들었었죠. 공격적인 멘트로 ‘트위터 영구 정지’ 제제까지 받았는데요. 그 이후 바이든 정권에서도 정치인들의 SNS 활동은 여전히 활발합니다. 미국의 정당은 공화당(Republican)과 민주당(Democrats)로 이루어진 양당체제라고 볼 수 있는데요.(연구 편의상 독립당은 언급하지 않았습니다.) 전 트럼프 대통령의 소속 정당인 공화당(Republican)은 정통우파, 보수주의, 경제적 자유주의를 바탕으로 하고 있고, 현 바이든 대통령의 소속 정당인 민주당(Democrats)는 중도우파, 진보주의, 사회자유주의를 슬로건으로 내걸고 있습니다. 현재 미국은 상원과 하원 의원 모두 입법에 있어 초당적인(당파 이익을 초월한) 지지가 필수적이라고 호소하고 있는데요. 초당적인 지지가 국회의원들의 트위터에도 반영이 되었을까요?
미국 국회의원들은 어떤 방식으로 트위터를 활용하고 있을까요?
[그림 1. 트럼프 전 대통령 트위터 게시글]
본론
표본 선정 미국 국회의원 관련 계정으로, 517개의 공식 계정, 320개의 개인 계정, 166개의 정치 운동 계정, 17개의 정부 홍보 계정 중 2020년 11월 3일에서 2021년 7월 25일까지 활동한 976개의 계정을 표본으로 선정했습니다. 수치화 분석을 위해서는 게시글에 내포된 감정을 수치화 해야겠죠? 이 작업을 위해 각각의 단어에 감정 점수를 부여했습니다. +5점에서 -5점에 해당하는 점수를 감정적 의미가 내포되어 있는 단어, 이모티콘에 임의로 부여하였습니다. ‘Amazing(놀라운)’에는 +5점, ‘Congratulations(축하)’에는 +2점, ‘Riot(폭동)’에는 -3점 이런 방식으로 말이죠. 감정적 의미를 내포한 단어들을 추려낸 후, 해당 게시글의 최종 감정 값을 도출합니다. +2점, +3점, -1점인 총 3개의 단어가 포함된 트윗이라면 (2+3-1)/3 으로 1.33점의 게시글이 되겠네요.
[그림 2. 수치화 방식] 타 의원에 대한 언급 위의 기준을 바탕으로 타 의원을 언급한 트위터 중 감정적 의미가 내포된 것들을 집계하였습니다. 다음 표는 국회의원들이 각각 소속당과 반대 당의 의원들을 어떤 방식으로 언급하는지 각각 그래프화 한 것입니다.
[그림 3. 공화당 의원들의 타 의원 언급]
[그림 4. 민주당 의원들의 타 의원 언급] 두 그래프의 양상이 매우 비슷하게 나타났네요. 소속 정당의 의원들에 대해서는 긍정적인 의미를 내포한 트위터를 자주 게시한 반면, 반대 정당의 의원들은 거의 언급하지 않는 모습을 보입니다. 또한 대부분 타 의원들을 긍정적인 방향으로 언급하지만, 몇몇 부정적 언급은 집중적으로 반대 당의 의원들을 향해 있는 것을 확인할 수 있네요. 이를 통해 미국 의원들은 트위터를 초당적 입법 지지 기반에 사용하기 보다는 소속당 안에서의 협력 및 결속 에 사용하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 사회적 이슈에 반응하는 방식 그렇다면 사회적 이슈에 대해서는 어떤 방식으로 SNS를 운영할까요? 최근 미국에서 중요하게 다뤄졌던 ‘Black lives matter(흑인의 목숨도 소중하다)’, ‘Immigration(이민)’, 이 두 키워드를 중심으로 분석해보았습니다.
[그림 5. ‘Black Lives Matter’ 키워드에 대한 언급 빈도 및 감정]
[그림 6. ‘Black Lives Matter’ 키워드와 자주 사용한 단어] 민주당과 공화당 모두 Protest(시위), Riot(폭동), Violoence(폭력) 등 부정적인 단어를 많이 사용하였고 언급 방식의 차이가 경미하다는 것을 그래프를 통해 확인할 수 있습니다. 다만 민주당은 Justice(정의), Save people(사람을 구하다) 등 긍정적인 단어도 종종 사용된 반면, 공화당은 Terrorist(테러리스트), Attack(공격) 등으로 대부분 부정적인 단어를 사용한 것을 볼 수 있습니다.
[그림 7. ‘Immigration’ 키워드에 대한 언급 빈도 및 감정]
[그림 8. ‘Immigration’ 키워드와 자주 사용한 단어]
Immigration(이민) 키워드에 관해서는 두 정당의 양극화가 더 극단적으로 나타난 것이 보이시죠?민주당은 ‘Citizenship(시민권)’, ‘Protect(보호)’, ‘Reform(개혁)’ 등 중립적이거나 긍정적인 단어를 많이 사용했습니다. 한편 공화당은 ‘Illegal(불법)’, ‘Crisis(위기)’, ‘Border(국경)’ 등 이민에 부정적으로 반응하는 듯한 단어를 주로 사용했습니다.
결과적으로 민주당원과 공화당원은 하나의 이슈를 언급할 때 비슷한 단어를 거의 사용하지 않는 것을 알 수 있습니다. 이는 SNS를 협력을 통한 초당적 의제를 홍보하는 플랫폼으로 사용하는 대신, 의원들이 정당 분열을 극대화하며 이를 시민들에게도 공개하고 있음을 보여줍니다.
결론
미국 국회의원들의 SNS 데이터를 수집하여 분석하니 흥미로운 정치적 현상을 관찰해볼 수 있었습니다. 단순한 SNS 활동 같아 보일지라도 실은 큰 의미를 내포하고 있을지도 모릅니다. 데이터를 바탕으로 연구해보고 싶은 분야가 있으신가요? 스파이더킴을 이용하여 간편하게 원하는 데이터를 수집해보세요! [출처 : Towards Data Science https://towardsdatascience.com/take-it-to-twitter-sentiment-analysis-of-congressional-twitter-in-r-ee206a5b05bc ]
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