소셜 미디어를 통한 뉴스 이용과 개인의 사회·정치 참여

정낙원

전통적 뉴스 미디어 이용은 사람들의 사회·정치 참여를 활성화 시킬 뿐만 아니라 사회 자본의 증가와도 밀접한 관련이 있다고 보고되어 왔다. 이와 비슷하게 최근에 학자들은 정보 습득을 위한 디지털 미디어 이용이 어떻게 참여정치를 구현하는데 기여하는지를 연구했다. 페이스 북과 같은 소셜 네트워크 사이트의 이용 증가로 이러한 연구의 필요성은 더욱 증가하고 있는 상황이다. 미국 전 국민 표본으로 구성된 데이터를 바탕으로 분석한 본 연구는 소셜 네트워크 사이트를 통한 정보 습득이 사람들의 사회적·정치적 참여율을 높일 뿐만 아니라 사회 자본까지도 확장하는 것을 발견하였다.

페이스 북(Facebook)과 마이 스페이스(MySpace)와 같은 소셜 네트워크 사이트(SNS)의 이용 확산과 함께 소셜 미디어는 세계에서 주요한 인터넷 서비스 중 하나가 되었다. 웹 트래픽을 조사하는 회사인 Alexa에 따르면, 2011년을 기준으로 이 두 사이트들은 세계에서 가장 자주 방문되는 사이트들 중 하나이며, 특히 페이스 북은 구글 다음으로 방문자 수가 많은 것으로 조사되었다 (Alexa, 2011). 이러한 SNS의 인기는 학자들에게 새로운 논제를 제시한다 - 그것은, 과연 이러한 인터넷 서비스가 사람들이 정보를 습득하는데 기여함으로써 사회 참여가 증가할 것이냐 (e.g., Bennett, 2008), 아니면 오히려 사람들간의 관계를 더 피상적으로 만들어서 사회 참여를 후퇴시킬 것이냐 하는 것이다 (e.g, Hodgkinson, 2008).

SNS의 긍정적 사회 참여 효과는 여러 예에서 발견된다. 2008년 미국 대선 때 오바마 선거 진영은 my.barackobama.com이라는 온라인 네트워크 사이트를 이용하여 선거 캠페인 자원봉사자들을 미국 전역에서 성공적으로 모을 수 있었다 (Dickinson, 2008). 또한 2006년에는 수천명의 학생들이 마이 스페이스를 통해서 이민법 개정을 요구하는 전국적 시위를 조직하기도 하였다 (Costanza-Chock, 2008). 2008년 후반에 캐나다에서는 정부 주도 저작권 개정안 도입이 늦어지는 것에 반발하는 2만명 이상의 사람들이 페이스 북에서 그룹을 결성해 집단 행동을 하기도 하였다 (Nowak, 2008).

이러한 SNS의 인기 증가와 이러한 서비스를 활용하고자 하는 시민·사회 단체들의 노력에도 불구하고 아직까지는 SNS 이용이 시민들의 정치 태도와 행동에 미치는 효과에 대한 실증적 연구는 부족한 상태이다 (Ellison, Steinfeld & Lampe, 2007; Pasek, More & Romer, 2009; Valenzuela, Park & Kee, 2009). 다양한 연령층에서 상당한 수가 이미 SNS를 이용하고 있음에 따라, 지금이 학생 대상의 표본연구의 한계를 넘어 전 국민 표본을 통한 연구를 할 수 있는 적기라고 본다.

이에 따라 본 연구는 사람들을 연결시키는 능력에 있어서 SNS만의 고유한 특징에 주목하여 기존의 뉴스 미디어 이용을 넘어서 SNS 이용이 민주시민으로서 바람직한 태도와 행동을 촉진시키는지, 만약 그렇다면 그러한 효과가 어떤 과정으로 통해서 나타나는지를 고찰해보는데 그 목적이 있다.

이 연구는 건강한 민주사회를 이루기 위한 필수 요소인 사회 자본과 공공의 문제에 대한 시민의 사회 참여도(Barber, 1984; Putnam, 2000)를 주요 변인으로 설정하였다. 사회 자본은 협력 행동을 촉진시킴으로써 건강한 시민 사회를 만들고 정치·행정 관료들이 시민의 목소리에 민감하게 만들어서 더욱 효과적인 정치 체제로 바꾸는 데 필수적 요소이다. 또한, 사람들이 사회·정치 활동에 활발히 참여할 때, 공공 문제에 대한 자신의 목소리를 표출하게 되고 자기 효능감의 증가를 통한 자신의 판단에 기반한 행동을 할 수 있는 능력을 갖게 된다 (Verba, Schlozman, & Brady, 1995). 이러한 이유로 SNS 이용과 참여 민주 정치와의 관계를 고찰해 보는 본 연구의 함의를 발견할 수 있을 것이다.

문헌검토

사회자본과 사회 참여

Lin은 사회 자본을 “사회에 내제되어 있고 네트워크안의 관계를 통해서 접근되고 움직여지는 자원”이라고 정의한다 (2008, p.51). 사회 자본의 효과를 보여주는 사회과학 연구는 많이 찾아볼 수 있다 (Bourdieu, 1983; Coleman, 1990; Lin, 2001). 이러한 연구들 중 한 줄기는 사람들이 개인의 목적을 이루기 위해서 어떻게 인적 네트워크를 이용하는가에 초점을 맞추고 있고 (e.g., Erickson, 1996), 또 다른 하나는 시민·정치 단체와 같이 그룹이 그들의 공동 목적을 달성하기 위해서 사회적 네트워크를 어떻게 이용하는가에 대해 집중한다. 본 연구는 사회 자본이 민주 시민활동에 있어서 더욱 가치 있고 밀접한 관련이 있다는 관점아래, 사회 자본을 공공의 이익을 가져다주는 사회·정치적 행동의 중요한 선행 변인으로 보았다. 사회 자본과 함께 본 연구는 개인의 사회·정치 참여도를 주요 관심 변인으로 포함시켰다. 정치학에서 연구자들은 정치 참여를 투표나 정당 활동과 같은 선거 활동과 같은 것으로 본다 (Conway, 1985). 그러나 다른 연구에서 (e.g., Verba et al., 1995) 정치 참여는 선거라는 환경을 넘어 지역 사회 활동이나 집회 참여와 같은 활동도 포함시킬 수 것으로 보고 있다. 또한, 인터넷 이용의 증가와 함께 인터넷을 통해서 할 수 있는 새로운 사회·정치 참여의 방법이 생겨나기도 하였다 (Chadwick & Howard, 2008). 이에 따라, 본 연구는 참여 변인을 세 가지로 구분하여 정의하였다 - (1) 시민 참여 (e.g., 기부), (2) 오프라인 정치 참여 (e.g., 정치 집회 참여), 그리고 (3) 온라인 정치 참여 (e.g., 이 메일을 통한 정치적 메시지 전달)이 그것이다. 시민 참여는 지역 사회 문제를 해결하기 위한 행동을 포함하고 (Zukin, Keeter, Andolina, Jenkins, & Delli-Carpini, 2006), 오프라인·온라인 정치 참여는 정부 정책이나 활동에 영향을 주고자 하는 목적에서 발생하는 활동으로 정의했다 (Verba et al., 1995).

정보 습득을 위한 미디어 이용

1940년대의 컬럼비아 선거 연구 (Berelson, Lazarsfeld, & McPhee, 1954; Lazarsfeld, Berelson, & Gaudet, 1948) 이래로 학자들은 민주 시민으로서 갖추어야 할 필수적 자질과 현실에서 나타난 사람들의 정치·사회적 무관심 사이에서의 넓은 괴리를 발견해왔다. 이후에 Putnam (1995)은 텔레비전 시청이 사람들간의 상호작용과 시민의 사회·정치 참여를 줄이는 주범으로 지목함으로써 매스 미디어가 이러한 맥락의 연구의 주요한 관심 대상이 되게 하였다. Putnam은 텔레비전 시청은 지역사회 활동과 참여를 방해하고 구성원들간의 신뢰를 약화시킨다고 보았다. 1990년대 후반 인터넷 이용이 활발해질 때, 몇몇의 학자들은 Putnam의 이러한 논리를 인터넷 이용으로 확장하여 온라인 활동이 많아질수록 사회·정치적 활동은 줄어들 것이라고 예측하기도 하였다 (e.g., Bugeja, 2004; Kraut et al., 1998; Nie, 2001).

그러나 후속 연구들은 사회 자본과 사회 참여에 있어서의 미디어 효과는 미디어를 이용하는 동기에 따라 달라진다는 사실을 발견하였다 (Shah, Rojas & Cho, 2009). Katz와 Gurevitch (1974)은 개인이 미디어를 감시, 개인의 정체성 형성, 사회적 관계 형성과 오락을 위해 사용한다고 보았다. 관련 연구들은 감시와 정보 습득을 위한 미디어 이용이 개인에게 사회 자본과 참여를 증가시키는 긍정적인 효과를 나타내는 반면, 오락과 휴식을 위한 이용은 부정적 또는 미미한 효과를 일으키는 것으로 보고하고 있다 (McLeod, Scheufele & Moy, 1999; Norris, 2000; Prior, 2007; Shah, 1998; Wellman, Haase, Witte & Hampton, 2001; Zhang & Chia, 2006). 결국, 사회 자본과 개인의 사회 참여를 결정하는 것은 미디어 이용 그 자체가 아니라 미디어를 어떻게 이용하는가에 달려 있다고 할 수 있다.

미디어 이용의 여러 가지 다른 동기들을 이해하는 것은 왜 미디어 이용이 때로는 사회 자본이나 참여를 증가시키기도 하고 때로는 감소시키기도 하는지를 설명하는데 도움을 준다. 만약 사람들이 지역 사회 활동에 쓸 시간을 온라인에서 소비한다면 인터넷 이용은 사회 자본과 참여에 있어서 부정적인 영향을 줄 것이다. 그러나 온라인 활동이 텔레비전 드라마 시청과 같은 활동을 대체한다면 인터넷 이용의 사회적 효과는 긍정적일 것이다 (Resnick, 2002).

정보 습득을 위한 소셜 네트워크 사이트 이용

SNS는 이용자들이 개인의 프로필을 만들고 다른 사람들과 관계를 형성하여 온라인상의 인적 네트워크를 형성하며 서로 방문하며 활동하는 공간이다. 개인의 프로필을 통해서 이용자들은 그들의 네트워크 구성원에 대한 개인적 배경, 관심사, 음악적 취향 등을 포함한 자세한 정보를 얻을 수 있다. 또한, 채팅, 메시지 보내기, 개인 페이지에 들어가서 글 남기기, 외부 컨텐츠 링크시키기 등과 같이 여러 가지 다양한 방법을 이용해 다른 사람들과 커뮤니케이션을 할 수 있다.

SNS들 사이에는 종류에 따라 몇 가지 중요한 차이점들이 있다. 페이스 북과 같은 SNS는 일반 사람들을 주 대상으로 하는 반면, TakingITGlobal,org나 YouthNoise.org와 같은 SNS들은 빈곤이나 인권과 같은 특정한 이슈에 관심 있는 사람들을 주요 대상으로 한다 (Raynes-Goldie & Walker, 2008). 앞서 논의한바와 같이 중요한 것은 채널의 형태나 미디어 플랫폼이 아닌 이용 동기이기 때문에 본 연구는 종류에 상관없이 모든 SNS를 분석의 대상에 포함시켰다.

물론, SNS에서 얻어지는 정보의 대부분은 텔레비전과 마찬가지로 공공 이슈와 관계가 없을 수 있다. 그러나 SNS 이용이 급격히 늘어났고 일상생활에 깊이 침투함에 따라 (Pew, 2009; Correa, Willard Hinsley & Gil de Zuniga, 2010) 충분한 양의 사회·정치 관련 정보가 SNS안에서 공유된다고 가정하는 것은 무리가 아니다. 다시 말하면, 사람들은 개인적 정체성과 사회적 관계 형성, 그리고 오락을 위해 SNS를 이용하기도 하지만, 공공의 이슈를 모니터 하기 위한 동기로 파생되는 SNS의 이용도 충분히 있다는 것이다 (Hilbert, 2009). 하나의 예로, 2008년 미국 대통령 선거 때, 페이스 북 이용자들은 CNN, New York Times, 그리고 Huffington Post와 같은 언론 매체의 기사들을 서로 옮기고 활발히 공유하였다 (Robertson, Vatrapu & Medina, 2010). 이러한 활동들은 이미 형성된 자신의 정치적 성향을 표출하기 위한 것이거나 오피니언 리더로서의 역할을 하고 있는 다른 페이스 북 이용자의 의견을 따라하는 것일 수도 있겠지만, 이들은 어쨌거나 그 안에서 정치적 정보원으로서의 역할을 수행하고 있다는 것이다.

이에 따라서, 본 연구는 다음과 같은 가설을 검증하고자 한다.

가설1: 소셜 네트워크 사이트 이용은 사회 자본을 증가시킬 것이다.

가설2: 소셜 네트워크 사이트 이용은 사회 참여를 증가시킬 것이다.

가설3: 소셜 네트워크 사이트 이용은 오프라인 정치 참여를 증가시킬 것이다.

가설4: 소셜 네트워크 사이트 이용은 온라인 정치 참여를 증가시킬 것이다.

이에 덧붙여 본 연구는 개인의 정치 성향과 관련된 변인들과 커뮤니케이션 변인들의 사회 자본과 사회 참여에 갖는 효과에 대해서도 고려하여 분석하였다. 기존 연구는 개인의 지지 정당과 정치 관련 심리적 성향들이 사회·정치 활동에 강력한 영향력을 행사한다고 보고하였다. 예를 들어, 열성 공화당원과 민주당원들은 지지 정당이 없는 사람들보다 사회·정치 활동에 더 적극적이고 (Holbert, 2005), 이와 비슷하게 정당의 멤버로 가입한 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 더 적극적으로 다양한 방법으로 사회·정치에 참여하였다 (Putnam, 2000). 정치적 행동을 실행할 수 있다는 개인의 능력에 대한 믿음인 정치 효능감은 그 중 가장 중요한 정치 참여의 심리적 예측 변인이다 (Verba, Schlozman & Brady, 1995). 또한 사람들은 습득된 정보를 바탕으로 태도와 행동을 결정하므로 정치 지식 또한 적극적인 사회·정치 참여의 중요한 예측 변인이 된다 (Junn, 1991).

앞서 언급한 정치적 선행 변인 이외에도 미디어 이용과 정치 토론의 빈도도 사회 자본과 사회 참여를 끌어올리는데 밀접하게 연관되어 있다. 구체적으로는, 텔레비전 뉴스 이용과 같은 정보 습득을 위한 미디어 이용과 온라인 커뮤니티 활동과 같은 정치적 상호 작용 행위는 사회·정치 참여에 긍정적으로 작용하는 반면, 리얼리티 쇼나 드라마 시청과 같이 오락과 관련된 미디어 이용은 부정적 효과가 있는 것으로 보고된다 (Shah et al., 2001; Wellman, Haase, Witte, & Hampton, 2001). 뉴스 시청과 같은 정보적 미디어 이용은 사람들이 뉴스 토픽에 대해 진지한 검토와 고찰을 하게끔 함으로써 여러 사회적 행동을 촉진시키기도 한다 (Eveland, 2001). 사회 구성원들 간의 커뮤니케이션 행위도 서로 정보를 공유하고 지역 사회에 당면한 문제에 대해 고민하며 문제를 해결할 수 있는 기회를 제공하여 사회 참여적 태도와 행동을 촉진시킨다 (Gastil & Dillard, 1999; Klofstad, 2007; McLeod et al., 1999; Rojas et al., 2005). 이것은 또한 다변적 사회에서 사회 참여의 기회를 전해 들을 수 있는 통로가 되기도 한다.

Lake와 Huckfeldt (1998)은 더 큰 인적 네트워크를 가지고 있는 사람들이 교육수준이 높은 사람들과 접촉할 가능성이 높기 때문에 사회 참여율이 더 높다고 주장하였다. 교육수준이 높은 사람들은 전문성 있는 지식을 제공함으로써 사회 참여를 유도할 수 있다는 것이다. 그러나 인적 네트워크 구성원들의 특징과 상관없이 단순한 토론 대상의 수도 사회 참여의 유의미한 예측변인이 될 수 있다. 즉, SNS에서 인적 네트워크를 구성하는 사람들의 지식 수준이 높지 않더라도 그 수가 많으면 사회 참여율이 높을 수 있다는 것이다 (Huckfeldt, Beck, Dalton & Levine, 1995; Shah et al., 2005).

방법론

본 연구는 2008년 12월 15일부터 2009년 1월 5일까지 미국 전역의 일반인들을 대상으로 실시된 웹 설문조사의 결과를 바탕으로 진행되었다. 미국 남부의 대규모 대학의 미디어 리서치 연구소가 보유하고 있는 패널들 중 1만명을 무작위로 선정하여 그들의 이메일로 설문조사 URL을 보내어 이루어졌고 모든 문항을 응답한 사람들 중 일부에게 추첨을 통해 일정 금액의 인센티브를 제공하였다. 처음 설문조사가 2008년 12월 15일에 보내진 이후에 3주 동안 세 번의 촉구 메일이 보내졌다. 웹 설문조사가 가지고 있는 단점을 보완하고 대표성 있는 전국 표본을 담보하기 위해 미디어 리서치 연구소는 패널의 성별(남자 50.2%; 여자 49.8%)과 나이(18-34 30%; 35-54 39%; 55이상 31%)를 미국 인구통계자료와 비슷하게 구성했다. 이러한 과정을 통해서 얻어진 표본의 타당성은 이 표본을 이용한 많은 선행연구를 통해서 이미 검증이 되었다 (e.g., Correa, et al., 2010; Curran, Iyengar, Lund & Moring, 2007; Iyengar & Hahn, 2009). 본 연구를 위한 설문조사는 Qualtrics라는 웹 설문조사 프로그램을 이용하여 수행되었으며, 예비 설문조사가 선행된 후 본 설문조사가 진행되었다.

처음 설문조사가 보내진 1만명 중 1,432명의 이메일 주소가 바뀌거나 더 이상 존재하지 않는 것으로 나타났고, 나머지 8,568명 중 1,159명이 모든 문항에 응답했고 323명은 몇 개의 문항을 응답하지 않았다. American Association of Public Opinion Research (AAPOR)의 계산법에 따라 본 연구를 위한 설문조사의 응답률은 22.8% (AAPOR, 2008, pp. 34-35)이었다. 이 응답률은 비교적 낮기는 하지만 수용할 만한 웹 설문조사 응답률이다 (Göritz, Reinhold, & Batinic, 2002; Sax, Gil,artin & Bryant, 2003). 미국 인구통계자료와 비교해서 여성 응답자들이 조금 많고 교육수준이 약간 더 높았다. 그럼에도 불구하고 본 연구 표본의 인구통계학적 변인들은 무작위 다이얼링 방법으로 표본을 만들었던 Pew Research Center와 다른 조사 기관의 설문조사와 비교했을 때 비슷한 것으로 나타났다 (Pew Internet & American Life Project, 2009). SNS 계정을 가지고 이용하고 있는 응답자들은 475명이었고 이 결과가 본 연구의 분석의 대상이 되었다.

변인들의 조작적 정의

본 연구는 네 개의 종속변인과 여러 개의 통제변인, 그리고 SNS 이용관련 변인들을 독립변인으로 설정하였다. 네 개의 종속변인은 다음과 같다.

사회 자본: 앞서 논의한 바와 같이 본 연구는 사회 자본을 지역 사회의 문제를 효과적으로 해결하기 위해 협력하는 사회적 행동을 지수화 시켜서 정의하였다. 총 6개의 항목으로 사회 자본을 측정하였는데, 그것은 “지역 사회에 친근감을 느낀다,” “지역 사회의 가치를 공유한다고 생각한다,” “지역 사회가 당면한 문제에 대해서 이야기한다,” “동질감을 느낀다,” “구성원들의 문제를 주시하고 해결하기 위해서 노력한다” 등 이다. 각 항목은 10점 척도로 측정되었으며 응답자 한 사람의 6개 항목의 점수를 합산하여 사회 자본 지수를 산출하였다 (Cronbach’'s α = .91, M = 33.4, SD = 11.9).

시민 참여: 시민 참여 지수는 다섯 가지 항목 - 자원봉사활동 횟수, 자선활동을 위한 모금 횟수, 지역 사회 문제를 위한 토론 참여 횟수, 사회 친화적 기업의 상품 구매, 그리고 반사회적 기업의 상품의 불매운동 - 등으로 측정하였다 (Cronbach’ α = .81, M = 18.7, SD = 11.7). 측정 항목들은 기존 연구의 문헌 조사를 통해서 얻어졌다 (e.g., Shah et al., 2005; Zukin et al., 2006).

오프라인 정치 참여: 이 변인을 측정하기 위해 응답자들에게 지난 12개월 동안 다음과 같은 활동을 한 적이 있는지를 물었다. 즉, “공청회나 자치회 참석,” “정치인이나 행정관리들에게 전화나 편지로 통해 연락,” “직접 연락,” “정치 포스터나 스티커 붙이기,” “정치 집회 참석,” “사회·정치적 이슈에 관한 시위 참여,” “2008년 대통령 선거 투표여부,” “신문사에 편지 쓰기,” “지방법 개정을 위한 단체행동,” 그리고 “이익단체에 가입되어 활동여부”가 그 항목들이다. 마찬가지로 각 응답자들의 항목마다의 점수를 더해서 오프라인 정치참여지수를 산출하였다 (Cronbach’ α = .82, range=0~10, M = 2.89, SD = 2.35).

온라인 정치 참여: 응답자들은 10점 척도로 되어 있는 인터넷 활동에 관한 항목들에 답하였는데, 그것은 - “정치인들에게 이메일이나 댓글 남기기,” “정치 캠페인을 위한 온라인 기부,” “온라인 정치 홍보 자료 수취인으로 등록,” “정치 캠페인 자원 봉사자로 등록하기,” “이메일로 다른 사람들에게 정치적 메시지 보내기,” 그리고 “신문사 편집장에게 이메일이나 댓글 쓰기” 등 이다. 각 항목의 점수를 더해서 온라인 정치 참여 지수를 산출하였다 (α = .87, range = 6 to 60, M =15.02, SD = 10.75).

정보 습득을 위한 소셜 네트워크 사이트 이용: 이 변인은 본 연구의 주요 독립 변인이다. SNS를 통한 정보 습득 지수는 “공공 의제에 대한 정보 습득,” “지역 사회에 대한 정보 습득,” “주요 언론 매체의 뉴스 습득,” 그리고 “친구를 통한 뉴스 습득” 등을 위해 SNS를 어느 정도 이용하는지를 측정하는 네 가지 항목으로 정의되었다 (α = .87, M =14.9, SD = 9.9).

이러한 종속 변인에 영향을 주는 다른 변인들을 통제하기 위해서 다음의 변인들을 다변인 분석에 포함시켰다.

인구 통계학적 변인들: 나이는 “가장 최근의 생일을 기준으로 나이가 만으로 어떻게 되는가?”의 문항으로 측정하였다 (M = 45.76, SD = 12.45). 가계 소득 수준은 “작년의 가계 소득은 총 얼마였는가?”라는 질문으로 측정하였고, 이 문항은 “1” ($20,000달러 이하) 부터 “15” ($150,000 이상) (M = 6.05, Mdn = $50,000 to $59,999, SD = 4.03). 교육수준은 “초등학교~고등학교 졸업,” 부터 “박사 학위자”까지 7점 척도로 된 문항으로 측정되었다 (M = 4.11, Mdn = 2-year college degree, SD = 1.50). 성별 변인은 남자는 “0,” 여자는 “1”로 표기되어 측정되었으며 (Male = 33%, Female = 67%). 응답자들의 인종은 나중에 리코딩을 통해서 “백인” (84.4%)과 “그 외 다른 인종들”으로 양분시켰다.

뉴스 미디어 이용: 이 변인은 전국 네트워크 뉴스, 지방 뉴스, 케이블 뉴스, 라디오 뉴스, 종이 신문, 온라인 뉴스, 잡지 뉴스, 그리고 UCC 뉴스 이용을 포함한 총 9가지 항목으로 측정하였다 (α = .69, M = 29.1, SD = 10.1). 각각의 항목은 응답자들에게 관련 매체에서 얼마나 자주 뉴스를 이용하였는지를 “날마다”부터 “전혀 읽지(보지) 않는다”까지 7점 척도로 물었다.

일반적 SNS 이용: 이 변인은 “보통 하루에 얼마동안 페이스 북과 마이 스페이스와 같은 소셜 네트워크 사이트를 이용하십니까?”라는 하나의 항목으로 측정하였다. 이 항목은 “3시간 이상”부터 “전혀 이용하지 않는다”까지 7점 척도로 되어 있었다 (M = 2.95, Mdn = 30분 이상에서 한 시간까지, SD = 1.41).

온라인 네트워크 크기: 이 변인은 지난 한 달 동안 이메일, 채팅 그리고 SNS를 포함하여 인터넷 상에서 몇 명의 사람들과 대화하였는지를 측정하였다. 이 변인에 있어서 응답자들의 분포가 양으로 기울어져 있음(M = 11.33, Mdn = 1.00, SD = 63.71, Skewness = 12.62)에 따라 자연 로가리즘을 사용하여 분포를 정상분포로 교정한 후 분석하였다 (M = .46, Mdn = .30, SD = .55, skewness = 1.40).

정치적 토론 빈도: 이 변인은 다른 사람들과 정치 이슈에 대해 대화하거나 토론하는 빈도를 나타내는 것으로 대화 상대에 따라서 11개의 항목(친구, 가족, 직장 동료, 일면식이 없는 사람, 내 의견과 비슷한 사람, 내 의견과 다른 사람, 정치 지식 수준이 높은 사람, 정치 지식 수준이 낮은 사람, 나와 성별 및 사회·경제적 위치가 다른 사람, 자신의 주장을 펼 때 논리적이지 않은 사람, 자신의 주장을 효과적으로 뒷받침하는 사람, 정치적 문제에 대한 해결책이나 대안을 제시하는 사람)으로 측정하였다 (α = .93, M = 52.6, SD = 22.8).

개인의 정당 지지도: 정당 지지도는 “열성 공화당원”부터 “열성 민주당원”까지 총 11점 척도로 되어 있는 문항으로 측정한 후 이것을 다시 6점 척도로 리코딩하여 정의하였다. 즉, “열성 공화당원”과 “열성 민주당원”은 어느 정당을 지지하느냐와 관계없이 개인의 정당 지지도가 가장 높은 것으로 간주하고 “6”점을 주고 지지하는 정당이 없을 때는 “0”점을 주는 방식으로 리코딩을 하였다 (M = 3.3, SD = 1.8).

정치 지식: 이 변인을 측정하기 위해서 응답자들에게 네 가지 정치 관련 질문을 던져 정답에는 “1”점을, 오답에는 “0”점을 부여하여 네 항목의 점수를 합산하여 산출하였다 (KR-20 = .46, range = 0 ~ 4, M = 3.05, SD = .91). 네 가지 질문 중 두 가지는 주관식 질문이었는데 하나는 미국 하원의회 의장의 이름(Nancy Pelosi)을 물어보는 것이었고, 다른 하나는 미국의 부통령의 이름(Joe Biden)을 묻는 것이었다. 두 개의 질문은 객관식이었는데, 하나는 영국의 수상의 이름(Gordon Brown)을 묻는 것이었고, 다른 하나는 Sarah Palin이 어느 주의 주지사였는지를 묻는 질문이었다.

내적 정치 효능감: 많은 선행 연구들이 내적 정치 효능감은 정치 참여의 중요한 예측 변인임을 발견함에 따라 본 연구도 통제 변인 중의 하나로 분석에 포함시켰다. 이 변인은 “나와 같은 사람들도 정부에 영향을 미칠 수 있다고 생각한다”라는 명제에 얼마나 동의하는지를 7점 척도로 측정하였다 (M = 5.02, SD = 2.74).

통계 분석

본 연구의 가설들은 네 단계의 위계적 회귀분석과 구조모델 분석을 통해 검증되었다. 즉, 각각 하나의 종속 변인에 대해서 독립 변인들을 인구통계학적 변인들, 정치관련 선행변인들, 뉴스 미디어 이용 변인들과 토론 관련 변인들, 마지막으로 SNS 이용 변인의 순서로 블록에 포함시켜 분석하였다. 구조 모델 분석을 위해서는 SNS 이용 변인 이외에 다른 독립 변인들을 통제한 후에 얻어진 부분 상관계수를 이용하여 구조 모델 분석을 실시하였다. 모든 분석은 SPSS 17.0과 M-Plus 6.0을 이용하였다.

결과

앞서 언급한 대로, SNS의 정보적 이용이 사회·정치적 참여 활동과 사회 자본 형성에 유의미한 상관관계가 있는지를 알아보기 위해서 네 단계의 위계 회귀분석을 통해 분석하였다. 사회 자본, 사회 참여, 그리고 온라인, 오프라인 정치 참여 등 네 개의 각각의 종속변인에 대해서 본 연구의 독립변인들을 네 단계의 위계 블록에 포함시켜 분석하였다. 첫 번째 블록은 나이, 성별, 학력, 그리고 수입을, 두 번째 블록은 정당 지지도, 정치 효능감, 정치 지식과 같은 정치 성향관련 선행 변인들을, 세 번째 블록은 뉴스 미디어 이용, 정치 이슈에 대한 상호 토론, 네트워크 사이즈, 일반적 SNS 이용을, 마지막 블록은 뉴스(정보) 이용을 위한 SNS 이용을 분석에 포함시켰다 (표 1과 표 2 참조).

첫 번째 가설은 정보적 동기를 가지는 SNS 이용이 사회 자본을 증가시킬 것이다라고 예측하였다. 표 1에서 보듯이, 이 가설은 지지되었다. 즉, 공공 이슈에 관한 뉴스를 업데이트하기 위한 SNS 이용은 사회 자본을 증가시켰다 (β = .153, p < .001). 여러 통제 변인들 중 성별 (β = .168, p < .001), 정치 효능감 (β = .215, p < .001), 정치 토론 (β = .208, p < .001), 네트워크 크기 (β = .201, p < .001), 그리고 뉴스 미디어 이용 (β = .155, p < .001)이 사회 자본의 증가와 유의미한 상관관계를 가지고 있는 것으로 나타났다. 네 단계의 블록에 포함된 독립변인들이 설명하는 사회 자본의 총 변량은 20.8% (R² = .21, p < .001). 뉴스 업데이트를 위한 SNS 이용은 1.2%의 순수 변량을 설명했다 (ΔR² = .012, p < .01).

가설 1과 비슷하게 회귀 분석 결과는 가설 2도 지지했으며, 이는 정보이용을 위한 SNS 이용이 사회 참여를 예측하는 중요한 변인이라고 할 수 있다 (β = .220, p < .001). 사람들이 정보를 위해 SNS를 더 자주 이용할수록 지역 사회에 당면한 문제를 해결하기 위해 사회 참여 활동에 더 적극적인 것으로 나타났다. SNS 정보 이용은 사회 참여 변량의 1.5%를 설명했다 (ΔR² = .015, p < .001). 주요 독립변인 이외에 성별 (β = .116, p < .01), 교육 수준 (β = .101, p < .05), 정치 효능감 (β = .250, p < .001), 뉴스 미디어 이용 (β = .311, p < .001), 상호 토론 (β = .178, p < .001), SNS의 일반적 이용 (β = .195, p < .001)와 같은 통제 변인들도 사회 참여 변인과 유의미한 상관관계가 있었다. 위계 회귀 분석에 포함된 모든 변인들은 사회 참여 변량의 41.3%를 설명했다. 특히, 커뮤니케이션 변인들 (i.e., 뉴스 미디어 이용, 온라인 네트워크 크기, 등)이 19.4%의 변량을 설명했고 (ΔR² = .194, p < .001) 그 다음으로 정치 선행 변인들이 14% (ΔR² = .140, p < .001), 그리고 인구 통계학적 변인들이 4.4%의 사회 참여 변량을 설명하였다 (ΔR² = .044, p < .01).

가설 3과 4와 같이 SNS에서의 뉴스 이용은 온라인 (β = .153, p < .001)·오프라인(β = .136, p < .001) 정치 참여와 모두 유의미한 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. SNS를 통한 뉴스 이용은 본 연구에 포함된 모든 변인들을 통제한 상태에서 온라인과 오프라인 참여 변량을 각각 3.6%와 1.4% 설명하고 있는 것으로 나타났다. 몇몇 통제 변인들도 정치 참여에 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타났는데, 정치 효능감 (β = .215, p < .001), 뉴스 미디어 이용 (β = .251, p < .001) 그리고 정치 토론 (β = .144, p < .01) 변인들이 온라인 정치 참여에 긍정적 효과가 있었고, 인구 통계학적 변인들 중에는 나이 (β = .085, p < .05)와 교육수준 (β = .160, p < .001)이 유의미한 상관관계를 보였다. 정치적 선행 변인들 (ΔR² = .173, p < .001)과 커뮤니케이션 변인들 (ΔR² = .171, p < .001) 역시 온라인 정치 참여에 긍정적인 효과를 만들어내는 것으로 나타났다. 정리하면, 나이가 많고 교육 수준이 높으며, 뉴스 이용이 많고 정치 토론의 네트워크가 큰 사람들일수록 온라인상에서의 정치 참여 가능성이 높다고 결론내릴 수 있다. 온라인 참여의 전체 변량 중 39.3%가 포함된 변인들에 의해 설명되었다.

오프라인 정치 참여를 설명하는 변인들로는 나이 (β = .173, p < .001), 교육 (β = .206, p < .001), 정치 효능감 (β = .203, p < .001), 뉴스 미디어 이용 (β = .143, p < .05), 그리고 정치 토론 네트워크 크기 (β = .171, p < .001)가 있었다. 오프라인 정치 참여 변량은 인구 통계학적 변인들 (ΔR² = .104, p < .001), 정치적 성향에 관한 선행 변인들 (ΔR² = .104, p < .001), 그리고 커뮤니케이션 변인들 (ΔR² = 107, p < .001)이 서로 비슷한 오프라인 정치 참여 변량을 설명하였다. 오프라인 정치 참여는 총 변량의 32.5%가 변인들에 의해 설명되었다. 본 연구에 사용된 데이터와 통계 기법으로는 변인들의 인과관계를 검증하는데 적절하지 않다. 즉, SNS를 통한 뉴스 소비가 사회 자본과 사회·정치 참여를 이끌어 내는지, 아니면 참여 행동이 정보를 추구하는 행위로 이어지는지 추론할 수 없다. 이러한 크로스 섹셔널 데이터로써의 한계에도 불구하고 변인들의 인과관계에 대한 두 가지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구조 방정식 모델을 테스트 하였다. 테스트된 모델의 검증 결과 일반적 SNS 이용은 SNS에서의 뉴스 이용을 통해 사회 자본의 증가 및 사회·정치 참여를 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 본 연구의 타당성을 더욱 뒷받침해주는 결과라고 할 수 있을 것이다.

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그림 1

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SNS와 관련하여 마지막 흥미로운 발견은 일반적 SNS의 이용이 사회 자본이나 사회·정치적 참여를 증가시킨다는 아무런 증거를 발견하지 못했다는 사실이다. 이것은 미디어를 어떤 목적을 가지고 어떻게 이용하는가 하는 것이 전반적 미디어 이용 시간보다 사람들의 사회 참여에 더 깊이 관여한다고 결론내릴 수 있는 근거가 된다. 덧붙여, SNS를 통한 뉴스 이용과 다른 변인들 사이의 제로 오더 상관관계를 보면, SNS 뉴스 이용은 모든 종류의 참여 변인 - 사회 참여 (r = .20, p < .001), 온라인 정치 참여 (r = .18, p < .001), 오프라인 정치 참여 (r = .11, p < .05), 사회 자본 (r = .12, p < .05) - 과 유의미한 상관관계를 가지고 있었다.

토론

SNS를 통한 뉴스 소비가 시민들의 사회·정치 참여로 가져오는 효과에 대한 연구는 아직 시작 단계에 불과하지만 본 연구는 이 분야에 대한 앞으로의 연구가 중요하게 참고할만한 결과들를 보여주었다. 실증적 분석의 연구 결과, SNS를 통한 뉴스 이용은 사회 자본의 증가와 사회·정치 참여 증가에 있어서 유의미한 효과를 가진다는 것으로 나타났다.

가설에서 예측된 것처럼, 정보 습득을 위한 SNS이용은 사회·정치 활동을 실행하는데 유의미한 긍정적인 효과를 발휘하였다. 이것은 시민들이 어떻게 사회 활동에 참여하게 되는지에 대한 과정에서 SNS 이용이 일반적 인터넷 이용과는 다른 어떠한 독창적 역할을 하는지를 이해하는데 도움이 된다. 본 연구는 또한 SNS를 통한 정보 습득이 사회 자본 형성에 기여함을 밝혀냄에 따라 SNS 이용이 전통적 방식으로 측정된 사회 참여를 뛰어 넘어 지역 사회에도 기여하는 역할을 하는 것도 보여주었다. 이러한 SNS의 바람직한 사회 효과들은 응답자들의 인구 통계학적 특성, 미디어 이용, 정치 성향, 정치 토론의 빈도와 네트워크 크기 등의 변인들을 모두 통제하고도 유의미하게 나타났다. 이 결과는 SNS이용이나 블로그와 같은 뉴미디어가 전통적 뉴스 미디어와 함께 참여 민주주의에 기여할 수 있다는 가능성을 보여준 것이기에 그 의미가 크다고 하겠다.

이 발견들은 앞으로의 관련 연구를 진행하는데 있어서 몇 가지 중요한 질문들을 던져주고 있다. 첫째로, 사람들이 소셜 미디어에서 실제로 어떤 종류의 정보를 얻는가와, 둘째로, 왜 소셜 미디어를 통한 정보 이용이 사회·정치 참여에 긍정적인 효과가 있는가에 대한 질문이다. 문헌 검토에서 언급했듯이, 주변에 일어나는 일들에 대한 정보를 습득하고 그것들에 대해 고찰하며 다른 사람들과 토론하는 것들은 모두 정치 과정에 영향을 미치는 과정들이고 이것은 시민 활동을 증진시켜서 더욱 응집된 지역 사회를 건설하는데 이바지한다. 본 연구에서 제시된 모델들은 다른 형태의 미디어 이용에서 오는 효과를 신중하게 통제하였고, 전통 뉴스 미디어 이용을 포함한 UCC 형태의 뉴스 등 SNS를 통한 뉴스 습득 이외에 다른 방식의 뉴스 이용을 분석에 포함시킨 상당히 종합적인 모델이라고 할 수 있다. 이것은 SNS를 통해서 얻어진 정보와 뉴스가 다른 형태로 얻어진 뉴스와 어느 정도 다른 특성을 가지고 있다고 해석할 수 있다. 이러한 SNS 고유의 효과는 이미 어느 정도 친구관계와 신뢰관계가 형성된 사람들에게서 정보를 얻는데서 오는 특징에서 오는 것일 가능성이 클 것이다.

SNS 효과 매커니즘에 관련된 두 번째 질문은, SNS 고유의 구조적 특성이 정보를 얻는 데뿐만 아니라 그것에 관해서 자유롭고 즉각적으로 토론을 가능하게 하고 이는 결국 얻은 정보에 대한 심층적이고 다각적인 고찰을 가능하게 하여 정보 습득이 태도와 행동으로 연결되는 결과를 가져오는 것이라고 생각해 볼 수 있다. 마지막으로 SNS는 상호작용이 가능한 다른 웹 서비스와 마찬가지로 활발한 쌍방 커뮤니케이션이 가능하기 때문에 여러 사람들에 의해서 관련 정보가 더욱 빠르고 효과적으로 모이는 장점이 있다. 이러한 특성은 시민들의 참여 행동을 자연스럽게 유발하는 효과를 가져온다고 볼 수 있다. 이용과 충족 이론도 SNS 이용과 시민 참여도와의 상관관계를 설명하는데 관련이 있다 (Katz & Gurevitch, 1974; Ruggiero, 2000). SNS 이용은 폭넓은 인간관계 형성과 또래 그룹간의 활발한 교류를 통해서 개인의 자아 형성에 도움을 준다는 연구 결과가 있다 (Harter, 1999). 또한 SNS를 이용한 지속적인 서로에 대한 정보 업데이트를 통하여 개인과 지역 사회, 그리고 그 구성원들간의 이미 형성되어진 관계를 더욱 끈끈하게 만드는 효과를 갖기도 한다 (Park, Kee & Valenzuela, 2009). 동시에, 온라인 상에서의 활발한 정보 공유는 그 자체만으로도 구성원들간의 신뢰도를 높이는 효과를 가져온다는 연구 결과는 사회 자본을 높이는데 있어서 SNS의 잠재력을 더욱 끌어올리는 효과가 있다는 것을 보여주는 것이다 (Kobayashi, Ikeda & Miyata, 2006). 다시 말하면, 서로에 대한 정보가 늘어남은 곧 서로에 대해서 잘 알고 친밀하다는 느낌을 갖게 하고 이는 결국 상호작용과 상호신뢰로 이어져 더 적극적인 사회 참여를 가능하게 한다는 것이다.

무엇보다도 이러한 결과들은 SNS를 통한 뉴스 이용이 참여 민주주의에 기여하는 효과를 조명하는데 중요한 발견이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 몇 가지 한계점들을 가지고 있다. 첫째로, 비록 본 연구는 전 국민 표본 데이터를 가지고 진행되었으므로 일반화에 있어서 문제점은 없지만, 크로스 섹셔널 데이터인 관계로 변인들간의 인과관계를 추론하고 해석할 때는 주의가 필요하다. 특히 뉴스 이용과 정치 참여간의 인과관계는 무엇이 먼저이고 무엇이 나중인지 신중히 검토할 필요가 있다. 하지만 본 연구의 결과는 패널 데이터를 분석하여 뉴스 이용과 정치 토론이 정치 참여로 이어지는 순서가 그 반대의 경우보다 더 타당하다고 결론지은 다른 선행연구들과 맥락을 같이 함으로 신뢰할 만 하다고 할 수 있다  (Rojas, 2006; Shah, Cho, Eveland & Kwak, 2005). 두 번째로 본 연구는 사회·경제적 지위나 다른 환경적 변인 등, 주요 변인들의 관계에 영향을 미칠 수 있는 모든 변인들을 분석에 포함시키지는 못했다. 후속 연구들은 다른 관련 변인들을 포함시킴으로 더욱 완성도 있고 설명력 있는 모델을 만들기를 제안한다.

이러한 한계점에도 불구하고 본 연구는 저널리즘과 정치 커뮤니케이션 연구에 중요한 기여를 한다고 볼 수 있다. 최근 SNS 이용 인구가 급격히 증가하였고, 이러한 현상은 혁신적 통신 기술의 발달로 인해 당분간 지속될 것으로 보여지는 상황에서 앞으로 이와 같은 지속적인 연구가 필요하다고 하겠다.

References

Alexa. (2011). Global top sites. Retrieved October 14th, 2010, from http://www.alexa.com/site/ds/top_sites?ts_mode=global&lang=none.

Anderson, C. J., & Tverdova, Y. V. (2001). Winners, losers, and attitudes about government in contemporary democracies. International Political Science Review, 22, 321–-338.

Bennett, W. L. (2008). Changing citizenship in the digital age. In W. L. Bennett (Ed.), Civic life online: Learning how digital media can engage youth (pp. 1-24). Cambridge, MA: The MIT Press.

Bennett, S. E. (1997). Knowledge of politics and sense of subjective political competence. American Politics Quarterly, 25, 230–-240.

Berelson, B., Lazarsfeld, P. F., & McPhee, W. N. (1954). Voting: A study of opinion formation in a presidential campaign. Chicago: University of Chicago Press.

Bourdieu, P. (1983). Forms of capital. In J. G. Richardson (Ed.), Handbook of theory and research for the sociology of education (pp. 241-258). New York: Greenwood Press.

Boyd, D.M., & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship Journal of Computer-Mediated Communication, 13, 210-230.

Boyd, D.M., & Ellison, N. B. (2007). Social network sites: Definition, history, and scholarship Journal of Computer-Mediated Communication, 13, 210-230.

Bugeja, M. (2004). Interpersonal divide: The search for community in a technological age. New York: Oxford University Press.

Chadwick, A., & Howard, P. N. (Eds.). (2008). Routledge handbook of internet politics. London: Routledge.

Coleman, J. S. (1990). Foundations of social theory. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Conway, M. M. (1985). Political participation in the united states. Washington, DC: Congressional Quarterly.

Correa, T., Willard Hinsley, A., & Gil de Zúñiga, H. (2010). Who interacts on the web?: The intersection of users’' personality and social media use. Computers in Human Behavior, 26, 247-253.

Costanza-Chock, S. (2008). The Immigrant Rights Movement on the Net: Between “"Web 2.0” and Comunicación Popular. American Quarterly, 60(3), 851-864.

Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and inference in econometrics. New York: Oxford University Press.

Ellison, N. B., Steinfield, C., & Lampe, C. (2007). The benefits of Facebook "friends:" Social capital and college students use of online social network sites. Journal of Computer-Mediated Communication, 12(4), 1143-1168.

Erickson, B. H. (1996). Culture, class, and connections. American Journal of Sociology, 102, 217-251.

Gil de Zúñiga, H., Puig-i-Abril, E., & Rojas, H. (2009). Weblogs, traditional sources online and political participation: an assessment of how the internet is changing the political environment. New Media & Society, 11(4), 553-574.

Harter, S. (1999). The construction of the self: A developmental perspective. New York: Guilford Press.

Hilbert, M. (2009). The maturing concept of e-democracy: From e-voting and online

consultations to democratic value out of jumbled online chatter. Journal of Information Technology & Politics, 6, 87-110.

Hodgkinson, T. (2008). With friends like these.... The Guardian. Retrieved February 27, 2008 from http://www.guardian.co.uk/technology/2008/jan/14/facebook.

Katz, E., & Gurevitch, M. (1974). Utilization of mass communication by the individual. In J. G. Blumler & E. Katz (Eds.), The uses of mass communication (pp. 19-32). London: Faber.

Kobayashi, T., Ikeda, K. i., & Miyata, K. (2006). Social capital online: Collective use of the internet and reciprocity as lubricants of democracy. Information, Communication & Society, 9, 582-611.

Kraut, R. E., Patterson, M., Lundmark, V., Kiesler, S., Mukopadhyay, T., & Scherlis, W. (1998). Internet paradox: A social technology that reduces social involvement and psychological well-being? American Psychologist, 53(9), 1017-1031.

Lazarsfeld, P., Berelson, B., & Gaudet, H. (1948). The people’'s choice (2nd ed.). New York: Columbia University Press.

Lin, N. (2001). Social capital: A theory of social structure and action. Cambridge: Cambridge University Press.

Lin, N. (2008). A network theory of social capital. In D. Castiglione, J. W. van Deth & G. Wolleb (Eds.), The handbook of social capital (pp. 50-69). London: Oxford University Press.

McLeod, J. M., Scheufele, D. A., & Moy, P. (1999). Community, communication, and participation: The role of mass media and interpersonal discussion in local political participation. Political Communication, 16, 315-336.

Morrell, M. E. (2003). Survey and experimental evidence for a reliable and valid measure of internal political efficacy, Public Opinion Quarterly, 67, 589–-602.

Mueller, R. O. (1997). Structural equation modeling: Back to basics. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 4(4), 353-369.

Nie, N. H. (2001). Sociability, interpersonal relations, and the internet: Reconciling conflicting findings. American Behavioral Scientist, 45, 420-435.

Norris, P. (2000). A virtuous circle: Political communications in postindustrial societies. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Park, N., Kee, K. F., & Valenzuela, S. (2009). Being immersed in social networking environment: Facebook groups, uses and gratifications, and social outcomes. CyberPsychology & Behavior, 12(6), 729-733.

Pasek, J., More, E., & Romer, D. (2009). Realizing the social internet? Online social networking meets offline civic engagement. Journal of Information Technology & Politics, 6, 197- 215.

Prior, M. (2007). Post-broadcast democracy: How media choice increases inequality in political involvement and polarizes elections. New York: Cambridge University Press. Putnam, R. D. (1995). Tuning in, tuning out: The strange disappearance of social capital in america. PS: Political Science & Politics, 28, 664-683.

Putnam, R. D. (2000). Bowling alone: The collapse and revival of American community. New York: Simon and Schuster.

Raynes-Goldie, K., & Walker, L. (2008). Our space: Online civic engagement tools for youth. In W. L. Bennett (Ed.), Civic life online: Learning how digital media can engage youth (pp. 161-188). Cambridge, MA: The MIT Press.

Robertson, S. P., Vatrapu, R. K., & Medina, R. (2010). Online video "friends" social networking: Overlapping online public spheres in the 2008 U.S. Presidential election. Journal of Information Technology & Politics, 7, 182-201.

Rojas, H. (2006). Orientations towards political conversation: Testing an asymmetrical reciprocal causation model of political engagement. Paper presented at the annual meeting of the International Communication Association (Political Communication Division), Dresden, June 2006.

Rojas, H. (2008). Strategy Versus Understanding. Communication Research, 35(4), 452.

Ruggiero, T. (2000). Uses and gratifications theory in the 21st century. Mass Communication & Society, 3(1), 3-37.

Shah, D. V. (1998). Civic engagement, interpersonal trust, and television use: An individuallevel assessment of social capital. Political Psychology, 19(3), 469-496.

Shah, D., & Gil de Zúñiga, H. (2008). Social capital. In Paul J. Lavrakas (Ed.). Encyclopedia of Survey Research Methods, (pp. 454-455). Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Shah, D. V., Rojas, H., & Cho, J. (2009). Media and civic participation: On understanding and misunderstanding communication effects. In J. Bryant & M. B. Oliver (Eds.), Media effects: Advances in theory and research (3rd ed., pp. 207-227). New York: Routledge.

Son, J., & Lin, N. (2008). Social capital and civic action: A network-based approach. Social Science Research, 37, 330-349.

Valenzuela, S., Park, N., & Kee, K. F. (2009). Is there social capital in a social network site?: Facebook use and college students' life satisfaction, trust, and participation. Journal of Computer-Mediated Communication, 14, 875-901.

Verba, S., Schlozman, K. L., & Brady, H. E. (1995). Voice and equality: Civic voluntarism in american politics. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Wellman, B., Haase, A. Q., Witte, J., & Hampton, K. (2001). Does the Internet increase, decrease, or supplement social capital? Social networks, participation, and community commitment. American Behavioral Scientist, 45(3), 436.

Zhang, W., & Chia, S. C. (2006). The effects of mass media use and social capital on civic and political participation. Communication Studies, 57, 277 - 297.

Zukin, C., Keeter, S., Andolina, M., Jenkins, K., & Delli-Carpini, M. X. (2006). A new engagement? Political participation, civic life, and the changing American citizen. New York: Oxford University Press.

<표 1> 사회 자본과 사회 참여

블록1: 인구통계학 변인들	사회 자본	사회 참여
나이	.093#	-.027
성별	.168***	.116**
인종	.045	.091#
소득	.096#	.029
교육수준	.020	.101*
ΔR² (%)	3.0**	4.4***
블록 2: 정치 성향 변인들
정당지지도	.046	.032
정치 효능감	.215***	.250***
정치 지식	.050	.110*
ΔR² (%)	7.9***	14.0***
블록 3: 미디어 & 토론
미디어 이용	.155***	.311***
정치 토론양	.208***	.178***
토론 네트워크 크기	.201***	.195***
일반적 SNS 이용	.017	.029
ΔR² (%)	8.7***	19.4***
블록 4: 소셜 미디어
SNS 뉴스 이용	.153**	.220***
ΔR² (%)	1.2***	1.5***
총 R² (%)	20.8***	41.3***

참고: Sample size = 474. Cell entries are final-entry OLS standardized Beta (β) coefficients.

* p < .05; ** p < .01; *** p < .001.

<표 2> 온라인과 오프라인 정치 참여

블록1: 인구통계학 변인들	온라인 정치 참여	오프라인 정치 참여
나이	.086*	.173***
성별	.067	.062
인종	-.012	.087#
소득	-.047	.067
교육수준	.160***	.206***
ΔR² (%)	1.3**	10.7***
블록 2: 정치 성향 변인들
정당지지도	.196***	.141***
정치 효능감	.215***	.203***
정치 지식	.057	.090*
ΔR² (%)	17.3***	10.4***
블록 3: 미디어 & 토론
미디어 이용	.251***	.143***
정치 토론양	.144***	.171***
토론 네트워크 크기	.231***	.093*
일반적 SNS 이용	.002	.046
ΔR² (%)	17.1***	10.7***
블록 4: 소셜 미디어
SNS 뉴스 이용	.153**	.136***
ΔR² (%)	3.6***	1.4***
총 R² (%)	39.3***	32.5***

Note: Sample size = 474. Cell entries are final-entry OLS standardized Beta (β) coefficients.

* p < .05; ** p < .01; *** p <. 001.

<그림> 구조 방정식 모델 분석