How Ethos and Pathos Appeals Resonate in Reader Interpretations of Social Media Messages

기술 요약: 소셜 미디어 메시지의 독자 해석에서 에토스(Ethos)와 파토스(Pathos) 호소가 공명하는 방식

문제 제 මා (Problem Statement)
소셜 미디어의 수사학에 관한 현재의 계산 연구는 주로 게시물과 댓글의 명시적 텍스트 내에 존재하는 수사적 전략과 오류를 식별하는 데 집중되어 있다. 이러한 접근 방식은 콘텐츠를 소비하면서도 명시적인 피드백을 남기지 않는 대다수의 사용자, 즉 "보편적 청중(universal audience)"을 간과한다. 결과적으로 기존 방법론은 수사적 장치, 구체적으로 에토스(신뢰성/성격에 대한 호소)와 파토스(감정에 대한 호소)가 메시지의 내부적 해석 과정에서 어떻게 처리, 변형 또는 누락되는지를 포착하지 못한다. 본 연구는 발신자의 수사적 의도와 침묵하는 청중의 인지적 수용 사이의 간극을 다루며, 이러한 호소가 독자의 해석 속에서 어떻게 공명하는지, 그리고 그러한지 여부를 조사한다.

방법론 (Methodology)
본 연구는 Reddit의 r/ChangeMyView 서브레딧에서 추출한 2,018개의 영어 문장과, 해당 문장에 대해 인간이 작성한 약 9,851개의 해석(재구성) 및 저자에 대한 태도 점수(1~5점 리커트 척도)로 구성된 OrigamIM 데이터셋을 활용한다.

1. 수사적 분류 (실버 스탠다드, Silver Standard):
   데이터셋의 규모(~10,000개의 텍스트 스팬)로 인해, 저자들은 전체 코퍼스에 대한 수동 레이블링 대신 "실버 스탠다드" 주석 파이프라인을 채택하였다. 이들은 두 가지 접근 방식을 비교하였다:

   • 미세 조정된 분류기 (Fine-tuned Classifiers): 전문가가 주석을 단 에토스와 파토스 레이블을 포함하는 PolarIs 데이터셋으로 학습된 RoBERTa 모델(에토스는 Large, 파토스는 Base 모델 사용).
   • 대규모 언어 모델 (LLMs): 에토스와 파토스를 분류하기 위해 제로샷(zero-shot), 퓨샷(few-shot), 그리고 생각의 사슬(chain-of-thought) 프롬프팅을 사용한 Gemini 2.5.
   • 레이블 체계: 에토스와 파토스 모두를 3진 체계인 {+, −, 0} (긍정/지지, 부정/공격, 중립)로 매핑하였다.

2. 검증 (Validation):

   • 자동 평가: 모델들을 홀드아웃(held-out) 세트인 PolarIs와 EU DisinfoTest 데이터셋에 대해 테스트하였다. 결과에 따르면 RoBERTa는 도메인 내 데이터에서 높은 F1 점수(0.88–0.91)를 기록했으나, 주석 가이드라인의 차이(예: 자기 참조적 vs 타인 지향적 에토스)로 인해 도메인 외 데이터에서는 성능이 하락하였다.
   • 수동 평가: OrigamIM의 샘м플 100개를 추출하여 전문가가 수동으로 주석을 달았다. Gemini 2.5가 RoBERTa보다 이 특정 맥락에서 더 우수한 성능을 보였다 (에토스 F1 점수 기준 0.73 대 0.64). 이는 신뢰성 단서를 더 잘 포착했기 때문으로 보인다.
   • 최종 전략: 다운스트림 분석을 위해 RoBERba와 Gemini의 결정을 결합한 다수결 투표 방식을 사용하였다.

3. 분석 (Analysis):
   본 연구는 원문 문장($s$)과 그에 대한 청중의 해석($i$) 사이의 정렬(alignment)을 분석하였다. 통계적 검증(Chi-square)과 최소제곱 회귀(OLS)를 사용하여 다음을 결정하였다:

   • 원문과 해석 간의 레이블 불일치 정도.
   • 특정 수사적 레이블(예: 긍정적 파토스)이 해석의 가변성을 높이는지 여부.
   • 문장 수준의 에토스/파토스가 저자에 대한 독자의 태도를 예측하는지 여부.
   • 해석적 차이를 유발하는 질적 요인(에토스/파토스 이외의 요소).

주요 결과 (Key Results)

• 해석의 불일치 (Divergence in Interpretation): 수사적 호소는 일관되게 보존되지 않는다. 해석이 원문 문장과 달라지는 경우는 **30%**에 달한다. 모든 해석이 원문의 에토스와 파토스와 일치하는 완전한 정렬이 발생하는 문장은 단 **15.9%**뿐이다.
• 수사적 강도(Rhetorical Charge)의 영향:
  • 중립성: 중립적인 에토스와 파토스를 가진 문장은 해석과의 정렬도가 현저히 높게 나타났다 ($p < 0.001$). 이는 중립성이 합의를 촉진함을 시사한다.
  • 가변성: 수사적 강도가 높은 콘텐츠는 더 큰 가변성을 불러일으킨다. 긍정적 파토스와 긍정적/부정적 에토스를 가진 문장이 가장 높은 해석적 불일치를 보였다. OLS 회귀 분석 결과, 긍정적 및 부정적 에토스($\beta = 0.46$ 및 $0.32$)와 긍정적 파토스($\beta = 0.30$) 모두 중립적 기저치에 비해 해석적 가변성을 유의미하게 증가시키는 것으로 확인되었다.
• 태도 예측: 원문 문장의 에토스와 파토스는 독자의 저자에 대한 태도를 예측하는 유의미한 변수이다. 긍정적 호소는 더 긍정적인 태도와, 부정적 호소는 더 부정적인 태도와 상관관계가 있다. 그러나 이러한 호소들이 단일 해석 세트 내에서의 태도 가변성을 유의미하게 예측하지는 못했다.
• 가변성의 동인: 에토스와 파토스 외에도, 본 연구는 해석적 불일치에 기여하는 8가지 요인을 다음과 같이 범주화하여 식별하였다:
  • 해석자 관련: 가치 체계, 정치적 당파성, 사회적 정체성, 개인적 경험.
  • 콘텐츠/형태 기반: 저자의 의견 프레이밍, 수사적 의문문, 반어법(sarcasm).
  • 맥락적: 참조 대상이나 목표를 오해하게 만드는 맥락 결여 효과.

주요 기여 (Key Contributions)

1. 관점주의적 수사 분석 (Perspectivist Rhetorical Analysis): 본 논문은 초점을 텍스트 자체에서서 청중의 해석 분포로 전환하여, "침묵하는" 수용을 포착하는 계산적 관점을 도입한다.
2. 전이의 실증적 증거: 에토스와 파토스가 정적인 텍스트 속성이 아니라, 해석 과정 중에 변형(보존, 왜곡 또는 누락)될 수 있다는 대규모의 실증적 증거를 제공한다.
   3. 데이터셋 풍부화: 기존 OrigamIM 데이터셋에 새로운 에토스 및 파토스 주석 레이어를 추가하여 이를 후속 연구를 위해 공개한다.
3. 예측 요인 식별: 특정 수사적 호소(특히 비중립적 호소)가 어떻게 해석적 불안정성을 유발하는지 정량화하고, 이러한 변동을 매개하는 구체적인 인지적 및 맥락적 요인을 식별한다.

의의 및 주장 (Significance and Claims)
본 논문은 텍스트 콘텐츠가 청중의 수용을 직접적으로 대변한다는 가정이 결함이 있다고 주장한다. 연구 결과는 "그라운드 트루스(ground truth)"가, 특히 설득적 호소와 관련하여 본질적으로 불안정하다는 것을 보여준다.

• 이론적 함의: 본 연구는 모델링의 대상을 "텍스트가 말하는 것"에서 "텍스트가 불러일으키는 분포"로 옮길 것을 학계에 제안한다. 또한 "해석적 불안정성"(의미 구축의 불일치)이 독성(toxicity)과는 구별되는 별도의 차원으로서 조사될 가치가 있음을 제안한다.
• 실무적 함의: 자연어 처리(NLP) 분야에서 의미론적 유사성 지표만을 최적화하는 것은 인간 커뮤니케이션의 거대한 간극을 간과하는 것이다. 양극화와 같은 사회적 현상을 효과적으로 모델링하려면, 수신자 중심의 의미론적 분포를 반드시 고려해야 한다.
• 한계 및 겸허함: 저자들은 단일 언어(영어) 데이터셋과 특정 서브레딧에 국한된 점, 문장당 해석 세트의 크기가 작아 "보편적 청중"을 완전히 포착하는 데 한계가 있는 점, 그리고 실버 스탠다드 분류의 본질적인 노이즈를 포함한 한계를 인정한다. 이들은 본 연구를 침묵하는 청중 내에서의 수사적 해석을 모델링하기 위한 베이스라인으로 규정하며, 향별 연구를 통해 수사적 호소를 혼란 변수(예: 이데올로기적 정렬)와 분리하고, 잠재적 인지 상태와 가시적인 플랫폼 행동(예: 추천, 공유) 사이의 간극을 메울 수 있는 길을 열어두었다.