코로나19가 세계적으로 대유행하며 모든 국가가 공황상태가 놓였지만, 한국 주식시장은 이례적인 과열 현상을 보이고 있다. 2020년 3월 급등하기 시작한 코스피 지수는 2021년 1월에 3,000 지수를 돌파했다. 이른바 ‘3,000p 시대’가 도래한 것이다. 이 때 가장 주목받은 것은 바로 개인투자자들이다. 국내 주식시장에 개인투자자들의 비중이 2020년을 기점으로 매우 높아졌기 때문이다. 키움증권에 따르면 2020년 신규 개설 계좌는 202만 개이고, 그 중 무려 52%가 20·30 세대의 계좌이다. 이는 25만 개였던 2019년과 비교하면 5배나 증가한 수치이다. 이처럼 이들이 하는 자본시장의 직접투자는 급증해왔으며, 그 규모도 기록적이다. 그러나 개인들은 선행연구에 따르면 단기간에 고수익을 원하면서도 분산 정도가 낮고 투자 위험도가 높은 포트폴리오를 구축하는 경향이 있다. 이 현상은 연령층과 소득이 낮을수록 더 심화된다. 최근 ‘영끌’과 ‘빚투’라는 신조어가 생길만큼 자신의 모든 자산을 끌어 모아, 심지어는 빚까지 내어 주식 투자를 하는 현상을 보면 알 수 있다. 또한 개인투자자들은 기관이나 외국인에 비해 상대적으로 불리한 투자 정보와 능력을 가졌음에도 불구하고, 위험도가 높은 가치주나 중소형주에 집중한다. 이러한 투자 행태를 가진 개인투자자들은 그렇기 때문에 보다 신속하고도 정확한 정보를 획득하고자 노력한다. 정보란 시간이 경과함에 따라 그 가치가 줄어들기 때문이다.

요즘 사람들의 정보 획득 방법

 그렇다면 사람들은 어떤 방식으로 정보를 획득하고 있을까? 최근에는 많은 사람들이 소셜미디어를 이용하여 정보를 수집하고 있다. 소셜미디어는 정보를 신속하게 전달하고 공유할 수 있다는 점에서 이미 기존 매체의 능력을 능가하고 있다. 소셜미디어를 통해서는 이용자들이 직접 관심사를 검색창에 검색할 수 있고, 댓글을 읽음으로써 정보를 습득하고, 더 나아가 직접 댓글을 다는 행위로 여론을 형성할 수도 있다. 최근에는 여러 소셜미디어 중 동영상 공유 서비스로 시작한 유튜브가 현재 가장 널리 쓰이는 인터넷 웹사이트로 인정받고 있다. 유튜브는 크라우드 소싱을 통한 정보공유 강화와 알고리즘을 이용한 정보 추천 등으로 인하여 정보를 보다 효과적으로 확산시키고, 영상 제작자와 이용자들이 더욱 능동적으로 소통할 수 있게 해준다. 

 디지털 광고 미디어랩인 ‘나스미디어’에 따르면 10명 중 6명이 유튜브를 통해 정보를 검색한다고 한다. 특히 연령층이 낮을수록 유튜브를 통한 정보검색이 월등히 활발한 것으로 나타났다. 낮은 연령층의 개인투자자 비중이 커지고 있는 주식 시장에서도 이러한 현상이 나타나고 있다. 주식과 관련한 다양한 채널들이 유튜브 내에 최근 많이 생겨나고 있으며, 이를 통해 정보를 얻고자 하는 이용자들도 늘어나고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 경제분야 유튜브 채널이 제공하는 정보를 댓글 내에서 이용자들이 얼마나 재확산 시키고 있는지 그 정도를 파악하고자 했다.

 주식에 관심이 있고, 유튜브를 통해 주식 관련 정보를 찾아본 사람은 ‘삼프로TV’ 채널을 본 적이 있을 것이라 예상된다. 그만큼 ‘삼프로TV’는 경제분야 유튜브 채널 중에서 가장 큰 인기를 끌고 있는 채널이라 할 수 있다. 유튜브 채널 순위 비교 사이트인 블링(vling.net)에 따르면 국내 유튜브 경제 카테고리 중 ‘삼프로TV’는 일일 조회수가 115.8만으로 1위이다(2021년 3월 18일 기준). 61.5만의 조회수를 가진 2위와는 약 50만 정도가 차이나므로 요즘 가장 주목 받는 채널이라 할 수 있다. ‘삼프로TV’는 김동환, 이진우, 정영진 총 3명이 애널리스트, 대학 교수 등과 같은 전문가와 함께 금융 투자 전반을 다루는 유튜브 채널이다. 주로 주식에 대한 방송을 하고 있고, 부동산이나 채권 등의 거시경제도 다루고 있다. 이 연구에서는 ‘삼프로TV’의 댓글을 살펴, 이용자들 간 정보 재확산 정도를 파악하고자 하였다. 2019년 1월 19일부터 2021년 2월 20일까지의 기간을 대상으로 ‘삼프로TV’에 게시된 영상과 각 영상에 달린 댓글을 수집하였다. 수집된 영상의 개수는 총 3,622개이고, 댓글은 259,138개이다. 이 중 조회수와 댓글수 각각 상위 3개 영상 총 6개를 인기영상으로 간주하여 선별하였다. 이때 인기영상 6개를 투자와 부동산이라는 두 가지의 정보 유형으로 분류하였다. 이는 소셜미디어에서 제공되는 정보는 내용에 따라 이용자들의 태도가 달라질 수 있기 때문이다. 데이터를 수집하는 도구로는 Youtube data API를 기반으로 하는 툴인 Youtube Data Tools와 Webometric Analyst 4.1을 사용하였다. Youtube Data Tools는 총계 데이터인 영상 기본 정보를 수집하는데 활용하였고, Webometric Analyst 4.1은 이용자 ID와 연결망 등이 포함된 댓글 데이터를 수집하는데 사용했다. 

 사회연결망 분석으로 알아본 정보유형별 영상 댓글의 이용자 관계망

 사회연결망 분석을 통해 정보유형별로 분류된 영상의 댓글 이용자 관계망을 살펴보았다. 사회연결망 분석으로는 이용자 간 관계를 살펴 정보가 확산되고 있는지 제자리에 머무르고 있는지를 유추할 수 있다. 따라서 이 기법으로 이 연구에서는 댓글에서 이루어지는 이용자의 정보 공유 및 재확산 정도가 정보유형에 따라 어떻게 차이를 보이는지 파악하고자 하였다. 분석에는 매우 효과적인 네트워크 분석이 가능한 소프트웨어인 Gephi 0.9.2를 사용했다. 댓글을 남긴 이용자는 점으로 두고, 대댓글(답글) 상태를 선으로 표현하여 이용자 간 관계망을 살펴보았다. 이 연구에서는 사회연결망의 ‘밀도’ 지표를 활용해 관계의 정도를 측정하였다. 밀도는 관계망 내부에서 이용자들 간에 서로 얼마나 많은 관계가 있는지를 보여준다. 연결 밀도 값은 각 노드가 연결된 정도의 총합을 구해 해당 연결망의 최대 가능한 연결 정도 값으로 나눈 것이다. 이 때 밀도 값이 방향성을 가진다면 계산법이 조금 달라진다. 방향성은 연결 방향에 따라 인디그리(indegree)와 아웃디그리(outdegree)로 나뉜다. 여기서 인디그리는 다른 노드로부터 한 노드가 받는 화살표의 정도이고, 아웃디그리는 반대로 한 노드가 다른 노드에게 화살표를 주는 정도이다. 사회연결망분석에서 인디그리가 높다면 인기자로 보고, 아웃디그리가 높다면 마당발로 간주한다. 인디그리는 한 노드의 인기도를 보여주고, 아웃디그리는 한 노드의 관계의 범위를 보여주는 지표이기 때문이다. 관계망을 시각화할 때는 Yifan hu 레이아웃을 사용했다. Yifan hu은 중심이 되는 노드 그룹과 그 외의 그룹 사이에 거리를 두기 때문에, 이용자 간 관계를 한눈에 살펴보기 좋다. 

 분석 결과는 [그림 1]이고, 이는 영상 댓글의 관계망을 시각화한 것이다. 그림에서 노드의 크기는 다른 이용자들의 대댓글을 많이 받을수록 커진다. 이는 노드의 크기가 큰 이용자들이 다른 이용자들로부터 대댓글을 많이 받은 인기자라는 것을 보여준다. 노드의 색깔은 이용자 본인이 다른 이용자들에게 댓글을 남기는 정도에 따라 달라진다. 다른 이용자에게 댓글을 많이 남길수록 노드의 색은 붉어진다. 다시 말해, 다른 이용자에게 댓글을 많이 남기지 않은 이용자는 하늘색에 가깝고, 많이 남기는 이용자는 다홍색에 가까워진다. 그 중간의 이용자는 노란색으로 표현했다. 이로써 각 영상 댓글의 이용자 관계망 속에서 인기자와 마당발이 누구인지 알 수 있다. 우선 영상 정보 유형별로 결과에 차이가 있는 것으로 나타났다. 투자 관련 영상은 대댓글을 받는 사람과 남기는 사람 모두 많은 것을 알 수 있다. 다홍색과 노란색의 노드들이 관계망 중심에 어우러져 있다. 또한 대댓글을 많이 받은 큰 노드들도 함께 가운데에 위치해 있다. 이 때 1번 영상의 경우 ‘삼프로TV-경제의신과함께’ 노드는 해당 채널의 호스트지만 이와 소통하는 노드들을 살피는 것도 의미있다고 판단하여 제외하지 않았다. 부동산 관련 영상은 투자 영상에 비해 대댓글을 많이 남기는 사람들이 한정되어 있다. 특히 5번 영상의 경우에는 ‘수학상담’이라는 특정 이용자 외에는 다른 이용자에게 대댓글을 많이 남긴 사람이 극히 드물다. 부동산과 관련한 다른 영상에서도 이처럼 몇몇의 소수에 의해 관계망이 형성되었다. 이로써 투자관련 영상은 관계망 내부에 인기자와 마당발이 골고루 분포되어있지만, 부동산은 특정 소수에 의해서 상호작용이 이루어졌음을 알 수 있다.

 댓글이 쏘아올린 작은 공

 주식에 대한 관심이 과열되며, 개인투자자들이 어디로부터 정보를 얻고 이를 어떻게 수용하고 있는지에 대한 관심도 커지고 있다. 그러나 개인투자자에 대한 연구들은 투자 행태에 관한 것이 대부분이고, 소셜미디어 데이터를 활용한 연구도 주가나 주식 거래량 등과의 상관성을 살펴보는 것이 대다수이다. 이 연구는 이러한 점에 착안하여 유튜브로부터 주식 정보를 얻는 이용자들이 댓글 내에서 정보를 재확산하는 정도를 살펴보고자 했다. 댓글의 사회연결망 분석 결과에 따르면 투자 관련 영상이 부동산에 비해 관계망의 밀도 값이 더 높았다. 이는 투자 관련 영상이 부동산보다 다른 이용자로부터 대댓글을 받는 사람과 남기는 사람이 모두 더 많았음을 보여준다. 즉, 다양한 사람들로부터 대댓글이 더 많이 작성되고 정보가 재확산된 것이다. 이에 비해 부동산은 특정 소수에 의해 정보가 확산되고 있었다. 이러한 결과는 통계 분석에서 유의미한 수준의 차이를 보였다. 이는 영상에서 제공하는 정보의 유형과 매우 밀접한 관련이 있다. 우선 투자는 사전 지식 없이도 이용자들이 자신의 경험이나 생각을 쉽게 공유할 수 있다. 그러나 부동산은 어느 정도의 기본 지식이 있어야 하고, 보다 높은 수준의 전문성과 신뢰성이 요구된다. 이와 같은 이유에서 투자 관련 영상이 부동산에 비해 비교적 더 다양한 이용자들로부터 대댓글이 작성됐다. 

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