[the300][혐오의 문법: 비판이 폭력이 되는 방식]⑦조사·분석 방법론 개요
이번 조사는 머니투데이와 한국여성의정(상임대표 박영선)이 공동으로 ㈜옥소폴리틱스에 의뢰해 진행했다. 2026년 5월 1일부터 7월 31일까지 92일간 유튜브 정치 콘텐츠에 달린 댓글 총 4만4656건을 AI(인공지능) 툴을 활용해 전수 분석했다.
남녀 간 차이를 비교하는 조사인 만큼 국회의원 남녀 각 8명씩 16명, 기자 남녀 각 8명씩 16명 등 총 32명을 선정해 16쌍으로 묶었다. 정치인은 해당 의원을 지칭한 댓글을, 기자는 출연 영상에 달린 댓글 전체를 AI로 판정했다. 기자 댓글 가운데 해당 기자를 직접 지칭한 댓글은 별도로 가려냈다. 이후 모든 댓글을 △외모·신체 △성적 함의 △성역할 △인신공격 등 4가지 기준에 따라 분류·분석했다.
AI가 양성으로 판정한 댓글은 사람이 내용을 다시 확인하는 검수 과정을 거쳤다. 사생활과 관련된 댓글은 분석 대상에서 제외하고, 공적 활동과 관련된 댓글만 분석했다. 또 2차 피해 우려가 있는 합성물 사건 관련 댓글, 특정 인물을 별명화한 멸칭, 변형하더라도 그대로 인식되는 노골적인 성적 표현 등은 보고서에 반영하지 않았다. 인물별 피해 정도를 비교하거나 순위를 매기는 방식도 조사에서 배제했다.
남녀 간 통계적 차이를 비교하기 위해 조사 대상 32명을 16쌍으로 묶었다. 16쌍은 전체 정치인·기자 가운데 무작위로 뽑은 표본이 아니라, 성별 외의 조건을 최대한 비슷하게 맞춰 차이를 비교하기 위한 통제된 표본이다.
국회의원은 같은 정당과 비슷한 선수(당선 횟수), 비슷한 노출량 등 정치적 활동의 중량감이 유사한 남녀 의원을 짝지어 8쌍을 구성했다. 기자도 같은 프로그램을 맡고 출연 빈도와 역할 등이 비슷한 남녀 기자를 짝지어 8쌍을 만들었다.
적대적인 댓글이 성별 때문이 아니라 상대 진영에 대한 정치적 반감에서 비롯됐을 가능성도 고려했다. 이에 따라 각 인물의 정치적 성향과 같은 진영의 유튜브 채널, 반대 진영의 유튜브 채널에서 수집한 댓글을 나눠 분석했다.
분석 결과 여성 의원에 대한 젠더 공격 비율은 같은 진영 채널에서 10.55%, 반대 진영 채널에서 14.21%였다. 남성 의원은 각각 2.15%, 3.26%였다. 반대 진영 채널에서 젠더 공격 비율이 남녀 모두 높아졌지만, 남녀 간 격차 자체는 유지됐다. 진영 성향을 나눠 분석해도 성별에 따른 차이가 확인된 만큼, 진영 성향만으로 전체 결과를 설명하기는 어렵다고 판단했다.
다만 이번 조사는 32명의 공적 발언자를 대상으로 조건을 맞춰 비교한 통제 분석이다. 따라서 조사 결과를 전체 정치인이나 기자, 일반 여성에게 그대로 일반화할 수는 없다.
