19대 대선 TV토론에 대한 방송뉴스 영상의 균형성, 진실성 연구 심층학습 기반 동영상 처리 알고리즘을 통한 후보자들의 등장빈도, 표정, 응시방향 분석
Broadcasting News Images of the 19th Presidential Election TV Debate An Analysis of Candidates’ Appearance Frequency, Facial Expression, and Gaze Direction through Deep Learning-Based Video Processing Algorithm
- 주제(키워드) 19대 대선 , 선거보도 , TV토론 , 영상분석 , 딥 러닝 , 영상의 공정성 , 균형성 , 진실성 , 19th Korean presidential election , TV debate , Visual analysis , Deep-learning , Visual bias , Visual truthfulness.
- 주제(기타) 신문방송학
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002706327
- 관리정보기술 faculty
- 등재 KCI등재
- 발행기관 한국방송학회
- 발행년도 2021
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000180183
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 연구에서는 19대 대선 TV토론에 나타난 각 후보자들의 등장빈도, 표정, 응시방향이 방송뉴스에 어떻게 프레임되어 보도되었는지 연구하였다. 본 연구에서는 방법론적으로 심층 학습(deep learning)기반 동영상 처리 알고리즘을 통해 후보자들의 등장빈도, 표정과 응시방향을 분석하였다. TV토론에 등장하는 5명의 후보들의 이미지에 대한 자동 학습으로, 이들의 얼굴을 인식, 분류할 수 있게 한 후, 이들의 표정과 응시방향 역시 자동으로 컴퓨터가 자동으로 인식할 수 있도록 하였다. 이렇게 개발된 자동분석 알고리즘을 방송뉴스 이미지와 TV토론 영상에 적용 및 비교분석하여, 방송뉴스가 TV토론을 어떻게 보도했는지, 균형성과 진실성 측면에서 분석하였다. 방송뉴스의 분석결과, 채널별로 후보들이 등장한 빈도는 모두 다르게 나타났다. 대체적으로 심상정 후보가 많이 보도되었고, 문재인 후보가 가장 적게 보도되었다. 표정과 응시에 대한 보도에서도 후보자별 편차가 존재했다. 문재인 후보의 경우, 만족스러운 표정의 비중이 높았고, 안철수 후보의 경우 짜증스러운 표정이 대체적으로 비중 있게 보도되었다. TV토론과 방송뉴스의 영상비교분석 결과, 표정의 경우 유승민 후보를 제외한 다른 후보들의 경우 TV토론과 방송뉴스 보도 간 상관관계가 전혀 존재하지 않았다. 문재인 후보와 홍준표 후보는 6회의 TV토론에 걸쳐 분노, 짜증 또는 무표정 등 부정적인 표정이 사라지고 만족감을 나타내는 표정이 실제 토론에서 지은 것보다 더 많이 보도되었다. 응시방향의 경우 홍준표 후보는 정면 응시가 뉴스 보도에 더 많이 반영된 반면, 안철수 후보는 주로 아래 응시, 그리고 유승민 후보는 주로 위를 응시하는 시선이 뉴스 보도에서 더 많이 반영되었다.
more초록/요약
In this study, we studied how the frequency of appearance, facial expressions, and gaze directions of candidates appearing in the 19th presidential election TV debate were framed and reported on broadcast news. Methodologically, the frequency of appearance, facial expression, and gaze direction of candidates were analyzed through a video processing algorithm based on deep learning. By automatically learning the images of the five candidates appearing in the TV debate, their faces were recognized and classified, and their facial expressions and gaze directions were also automatically recognized by the computer. The automatic analysis algorithm developed was applied to analyze how the broadcast news reported the TV discussion in terms of balance and truthfulness. The results showed that candidates were not equally represented in news stories. There were variations among candidates in terms of their representation of facial expressions and gaze in news stories. The results are discussed in detail in the study.
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