언론중재법의 20년 입법 과정에 대한 탐색적 연구 - 역대 제·개정법안 및 회의록 데이터 분석을 중심으로

• Published in: 미디어와 인격권 Vol. 11; no. 2; pp. 41 - 101
• Main Authors: 박선영, Park Seonyoung, 이준환, Lee Joonhwan
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 언론중재위원회 15.08.2025
• Subjects: Conflict Score; CoT; Dictionary-Based Text Analysis; GPT-4o; Legislative Pattern; LLM; LLMs; Press Arbitration Act; Sarcasm Index; 국회 회의록 분석; 냉소지수; 데이터 분석; 사전 기반 분석; 신문방송학; 언론중재 및 피해구제에 관한 법률; 입법 과정; 입법 텍스트; 컴퓨테이셔널 분석
• ISSN: 2465-9207; 2465-9460
• DOI: 10.22837/pac.2025.11.2.41

이 연구는 역대 언론중재법 제·개정안 및 관련 회의록에 다양한 데이터분석 기법을 적용함으로써, 언론중재법의 과거 입법 과정 양상을 실증적으로 분석하고자 했다. 첫 번째 연구문제에서는 연구자 사전 기반 분석을 적용해 언론중재법 개정안 내 입법 쟁점들의 출현 양상을 도출했으며, 이를 쟁점의 출현 빈도와 회기 확산 범위를 기준으로 ‘장기성 고빈도형’, ‘단기성 고빈도형’, ‘장기성 저빈도형’, ‘단기성 저빈도형’으로 유형화했다. ‘장기성 고빈도형’은 대부분 국회 회기에서 고빈도로 등장한 쟁점으로, ‘언론의 법적 정의’, ‘중재위원 자격 및 구성요건’ 등이 해당한다. ‘단기성 고빈도형’은 특정 회기에서 급부상하며 정파적·사회적 갈등을 동반한 쟁점으로, ‘징벌적 손해배상제 도입’ 및 ‘허위조작정보 규제’ 등이 대표적이다. 반면 ‘장기성 저빈도형’은 다수 회기에서 간헐적으로 등장한, 주로 실무 보완성 쟁점이며, ‘조정 및 중재 관련 세부 절차(증거조사, 중재부 결정, 직권조정결정, 중재절차)’ 등이 포함된다. ‘단기성 저빈도형’은 비주류 정치 의제나 지역·소수 집단의 관심을 반영한 의제로, 국회 공론장에서 주목도는 낮지만, 상징적 메시지를 전달하는 쟁점으로 기능한다. 본 연구는 이러한 쟁점 유형별로 상이한 입법 전략을 제안했다. 두 번째 연구문제에서는 가결안 및 본회의 부결안의 회의록 텍스트를 대상으로, GPT-4o 기반 대형언어모델을 활용한 자동분류기법을 적용해 입법자 간 갈등 양상을 분석했다. 발언 단위를 기준으로 쟁점별 태도(찬성/반대/중립)를 분류한 후 갈등도(Conflict Score)를 산출하고, CoT 프롬프팅 기법을 활용해 비꼼, 반어, 풍자 등 감정 표현의 강도를 냉소지수(Sarcasm Index)로 계량화했다. 분석 결과, 언론중재법 대안이 상정된 제18대 및 제21대 국회에서 갈등도와 고강도 냉소 표현이 집중적으로 나타나 입법자 간 감정적 격화 양상을 확인할 수 있었다. 본 연구는 갈등도에 기반한 입법 우선순위 설정과 냉소지수에 따른 바람직한 토론 및 설득 전략 수립의 필요성을 제시했다. 본 연구는 기존의 질적 중심 미디어 입법 연구에 정량적 분석을 접목함으로써 언론법제 분야의 학문적 외연을 확장하고자 했다. 언론중재법은 2005년 제정 이래 지속적인 입법 시도에도 불구, 개정안 다수가 미디어 환경의 변화를 반영하지 못한 채 폐기되어 왔다. 본 연구가 제시한 입법 쟁점의 분석 틀과 계량지표들이 향후 입법자들의 법안설계 과정에서 실증적 근거로 활용되기를 기대한다. This study empirically identifies legislative patterns in the Press Arbitration Act of Korea by applying various computational methods, such as dictionary-based analysis and large language model (LLM)-based analysis, to historical amendment bills and minutes. First, a dictionary-based analysis was conducted to identify the patterns of legislative issues appearing in the amendment bills of the Press Arbitration Act. Based on their frequency of appearance and distribution across National Assembly sessions, these issues were categorized into four types: long-term high-frequency, short-term high-frequency, long-term low-frequency, and short-term low-frequency. Second, the research applied GPT-4o and few-shot prompting techniques to investigate the conflict patterns embedded in legislative debates surrounding the Press Arbitration Act. Legislators’ utterances in plenary and committee debates were automatically classified by stance (support/oppose/neutral) and quantified in terms of conflict scores and a sarcasm index. Moreover, sarcastic, ironic, and emotionally charged expressions were detected by leveraging chain-of-thought prompting. The findings revealed that the highest levels of polarization and sarcasm were concentrated in the 18th and 21st National Assemblies, indicating heightened ideological clashes. These metrics provide evidence-based guidance for issue prioritization and rhetoric strategy in future lawmaking. This research extends the methodological scope of legislative studies by integrating quantitative computational methods into a traditionally qualitative domain. Despite repeated reform efforts since the enactment of the Press Arbitration Act in 2005, many proposed amendments have failed to reflect changing media environments and societal demands. The typology and metrics proposed in this study offer practical tools for legislators to design empirically grounded and strategically structured legislative agendas.