METHODOLOGY
보도격차(EDR) 측정 방법론
JustSuss는 동일 사안에 대한 언론사 간 보도 방향의 차이를 AI가 자동으로 수집·분석하여 정량화합니다. 이 페이지는 그 측정 원리와 기준을 투명하게 공개합니다.
JustSuss란
JustSuss는 뉴스 보도의 사실성과 의도성의 차이를 정량화하는 AI 기반 정보 신뢰도 분석 플랫폼입니다.
핵심 원칙: 판단은 독자가, 근거는 JustSuss가.
보도격차(EDR) 정의
EDR(Editorial Divergence Rate, 보도격차)은 동일 이슈에 대해 수집된 복수 언론사의 보도를 3개 독립 차원으로 분석하여 언론사 간 보도 방향의 차이를 0~1.7 범위로 정량화한 수치입니다.
3차원 독립 벡터
· 신뢰성 결손 — 보도의 논리성과 출처 품질을 종합 평가
· 의도적 방향 편향 — 특정 입장을 향한 편집 의도의 강도
· 감성 조작도 — 사실 전달을 벗어난 감정적 표현의 비중
세 지표를 정규화·합성하여 0~1.7 범위의 단일 EDR 값으로 산출합니다. 구체적 산식은 알고리즘 보호를 위해 비공개입니다.
EDR은 보도 형태(사실전달~과장선동 등 6단계)에 따른 가중치가 추가로 반영되어 최종 산출됩니다.
보도형태 분류
보도는 사실전달에 가까울수록 낮은 가중치, 과장선동에 가까울수록 높은 가중치가 적용됩니다.
EDR 등급 기준
| 등급 | EDR 범위 | 의미 |
|---|---|---|
| 합의 | 0 ~ 0.3 | 언론사 간 보도 방향이 대체로 일치 |
| 차이 | 0.3 ~ 0.6 | 시각 차이 존재 |
| 대립 | 0.6 ~ 1.0 | 명확한 보도 방향 대립 |
| 극대립 | 1.0+ | 극심한 보도 분열 |
용어 설명
편향도
모든 보도를 종합한 '사실 기준선'으로부터 각 언론사의 보도가 얼마나 벗어났는지를 0.0을 기준으로 한 상대 거리 값(이론적 상한 1.7)으로 나타낸 지표입니다. 기자의 논조 편향, 정보 투명성, 제목과 본문의 일치도 세 가지를 종합하여 산출합니다. 0에 가까울수록 기준선에 충실한 보도이고, 값이 클수록 특정 관점으로 치우친 보도입니다.
편향 신호
- 선택적 강조 — 특정 측에 유리한 사실만 선택하여 부각
- 사실 누락 — 반대 측 핵심 논거나 맥락을 의도적으로 생략
- 주관적 단정 — 사실 전달에 불필요한 감정이나 주관적 가치 평가 사용
- 꼬리표 달기 — 특정 대상에 부정적/긍정적 꼬리표를 반복하여 부착
- 프레임 제한 — 사건의 여러 측면 중 하나의 시각으로만 가두어 반복 강조
- 감정적 어조 — 공포·분노·동정심 등 독자의 감정을 유발하는 수사
- 단정적 표현 — 불확실한 사안이나 가능성을 확정적인 사실로 표현
- 인과 왜곡 — 인과관계가 입증되지 않은 사안에 기자가 임의로 인과성 부여
- 과일반화 — 단편적인 일부 사례를 전체의 보편적 현상으로 확장
- 이분법적 프레임 — 복잡하고 다각적인 문제를 흑백논리나 양자택일 구도로 단순화
- 공포 조장 — 위협이나 불안 요소를 과도하게 부풀려 부각
- 축소 왜곡 — 사안의 심각성을 깎아내리거나 무해한 것처럼 축소하여 표현
논조 분포와 논조 일치도
보도 논조 분포 그림에서 색이 붉을수록 편향도가 높고, 면적이 넓을수록 그 논조를 택한 언론사가 많습니다. 논조 일치도는 각 언론사가 특정 대상(인물·정책·단체)을 지지하는지 비판하는지의 방향을 기준으로 합니다. 일치도는 방향(합의/대립)을, 편향도는 강도를 나타냅니다. 비판과 지지가 하나라도 함께 있으면 '대립'으로 표시됩니다.
데이터 수집 범위
수집 국가
🇰🇷 한국 · 🇺🇸 미국
🇬🇧 영국 · 🇯🇵 일본 · 🇹🇼 대만
수집 주기
Scout: 30분
분석: 5분 틱
한국 언론사
30+ 매체
조선·한겨레·MBC·KBS·연합뉴스 등
국제 언론사
AP · Reuters · Guardian
+ Google Trends 트렌드 신호
면책 조항
본 서비스의 모든 분석은 인간 편집자의 주관적 개입을 배제하기 위해 설계된 독자적 AI 파이프라인이 정량적으로 수행합니다. 분석 결과는 보도 방향의 통계적 차이를 나타낼 뿐, 특정 보도의 사실 여부를 판정하지 않습니다.
각 카드에는 원문 기사 링크가 제공됩니다. 최종 판단은 독자 본인이 원문을 확인하여 내리시기 바랍니다.
본 시스템은 지속적인 모델 개선과 데이터 검증을 거치고 있으나, 통계적 분석의 특성상 오분류 또는 수치 오차가 발생할 수 있습니다. 오류 제보: contact@justsuss.com