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Does online sustainability communication shape public discourse? Insights from six years of tenant-housing provider interactions

본 연구는 네덜란드 공공 주택 관련 페이스북 상호작용 6년 치를 분석하여, 게시물 설계보다는 조직적 특성이 온라인 지속가능성 담론의 질과 구조를 형성하는 주요 요인이며, 규모가 큰 협회가 세입자의 더욱 실질적인 참여를 이끌어낸다는 점을 입증한다.

원저자: Shray Juneja, Suzan Verberne, Ioulia V. Ossokina

게시일 2026-07-10

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CC BY 4.0

원저자: Shray Juneja, Suzan Verberne, Ioulia V. Ossokina

원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

소셜 미디어를 에너지 절약을 위해 오래된 집을 수리하는 것에 대한 업데이트를 외치는 조직들이 가득한, 거대하고 시끌벅적한 마을 광장이라고 상상해 보세요. 오랫동안 이 마을 광장을 관리하는 사람들은 사람들이 얼마나 손을 흔들거나 "따봉(좋아요)"을 주는지(좋아요 수)만을 셌습니다. 그들은 "손을 더 많이 흔들수록 더 성공적인 것이다!"라고 생각했습니다. 하지만 이 연구는 단순히 손을 흔드는 횟수를 세는 것이 피자를 맛볼 때 남은 조각 수만 보고 피자 전체의 맛을 판단하는 것과 같다고 시사합니다. 그것은 사람들이 얼마나 반응했는지는 알려주지만, 그들이 실제로 무엇을 말하고 있는지는 알려주지 않습니다.

연구진은 커튼 뒤를 몰래 들여다보기로 했습니다. 그들은 2018년부터 2023년 사이 네덜란드 주택 그룹 92곳의 게시물 792개와 댓글 3,197개를 살펴보았습니다. 단순히 숫자를 세는 대신, 그들은 영리한 컴퓨터 "탐정"을 사용하여 모든 댓글을 여섯 가지 특정 성격 유형으로 분류했습니다:

주제에 맞는 피드백: "헤이, 이 계획 마음에 들어."
주제에 맞는 비판: "이 계획 정말 별로야."
주제에 맞는 찬사: "잘했어!"
주제에서 벗어난 불만: "이 계획은 나쁘고, 게다가 우리 고양이도 아파."
콘텐츠 공유: "이것 좀 봐!" (그저 전달하는 것).
정보 탐색: "잠깐, 이게 어떻게 돌아가는 거지?"

큰 놀라움: 메시지가 대장이 아니다
여러분은 만약 주택 그룹이 마지막에 질문을 던지는 아주 길고 흥미로운 글을 쓰면, 사람들이 깊고 의미 있는 대화를 시작할 것이라고 생각할지도 모릅니다. 하지만 논문은 이 아이디어에 대해 명시적으로 반박합니다. 연구진은 게시물의 디자인(길이, 링크 포함 여부, 또는 질문 포함 여부)이 대화의 유형을 실제로 바꾸지는 않는다는 것을 발견했습니다. 이것은 마치 숟가락을 바꾼다고 해서 국의 맛을 바꾸려고 노력하는 것과 같습니다. 숟가락은 이미 냄비 안에 있는 재료들만큼 중요하지 않습니다.

진짜 대장: 조직 그 자체
그렇다면 무엇이 대화를 형성할까요? 논문은 조직 자체의 특성이 담론의 진짜 설계자라고 제안합니다.

규모가 중요하다: 규모가 큰 주택 그룹(동네의 "거인들")은 더 진지하고, 질문이 많으며, 비판적인 댓글을 받는 경향이 있었습니다. 큰 조직이 더 실질적인 참여를 이끌어내는 것으로 보입니다.
임대료: 임대료가 낮은(더 저렴한 주택을 제공하는) 그룹은 비판적이거나 평가적인 댓글을 적게 받았습니다. 데이터에 따르면, 이러한 그룹의 세입자들은 다른 곳에 비해 깊은 토론이나 불만을 제기할 가능성이 낮았습니다.
행복도: 세입자들이 이미 주거 환경에 만족하고 있을 때는 길거나 감정적인 댓글, 혹은 질문을 던질 가능성이 낮았습니다. 대신, 그들은 그저 게시물을 수동적으로 공유하는 경傾向을 보였습니다. 마치 행복한 세입자는 "모든 게 괜찮으니, 그냥 친구에게 이 내용을 공유해야지"라고 생각하는 반면, 덜 행복한 세입자는 왜 변화가 필요한지에 대해 긴 글을 쓸 수도 있는 것과 같습니다.

"마을 광장" 효과
연구는 또한 주택 그룹들이 대화의 흐름을 유지하는 데 꽤 능숙하다는 것을 발견했습니다. 그들이 지속 가능성에 대해 게시물을 올렸을 때, 세입자들의 답변은 게시물이 무작위로 섞여 있을 때보다 훨씬 더 그 주제에 집중되어 있었습니다. 이는 혼란스러운 디지털 세상 속에서도 조직이 여전히 대화의 핸들을 쥐고 있음을 시사합니다.

새로운 점과 여전히 미스터리인 점
연구진은 단순히 추측한 것이 아닙니다. 그들은 수천 개의 댓글을 분류하기 위해 머신러닝 파이프라인을 사용했고, 이러한 패턴이 실제인지 확인하기 위해 통계 테스트를 수행했습니다. 그들은 시간이 흐름에 따라, 특히 2020년 이후로 사람들이 질문을 더 많이 하고 더 많은 비판을 하기 시작했다는 것을 발견했습니다.

하지만 논문은 이것이 관찰 연구라는 점을 주의 깊게 언급합니다. 그들은 무슨 일이 일어나는지 관찰했을 뿐, 게시물을 변경하여 어떤 결과가 나오는지 보는 실험을 수행하지 않았습니다. 따라서 결과가 조직의 규모와 임대료 수준이 대화를 주도한다는 것을 강력하게 시사하더라도, 이것이 아직 증명된 인과관계의 법칙은 아닙니다. 또한 그들은 단 하나의 플랫폼(페이스북)과 한 종류의 주택만을 살펴보았기 때문에, 이 결과가 세상의 모든 상황에 완벽하게 적용되지 않을 수 있음을 인정합니다.

요약하자면, 온라인에서 사람들이 지속 가능성에 대해 어떻게 이야기하는지 알고 싶다면, 게시물의 글꼴 크기나 길이를 보지 마세요. 누가 게시하는지, 그들이 얼마나 큰지, 그리고 그들의 세입자들이 얼마나 행복한지를 보세요. 조직의 정체성이 화면 위의 글자보다 대화를 훨씬 더 많이 결정합니다.

기술 요약: 온라인 지속가능성 커뮤니케이션과 공적 담론

문제 제기
당국은 지속가능한 전환, 인프라 투자 및 서비스 개혁을 추진하기 위해 소셜 미디어를 점점 더 많이 활용하고 있다. 그러나 시민들이 이러한 디지털 커뮤니케이션에 어떻게 반응하는지에 대한 메커니즘은 여전히 제대로 이해되지 않고 있다. 기존 연구는 주로 집계된 참여 지표(예: 좋아요, 공유, 댓글 수)에 의존하며, 이는 참여의 양적 규모는 포착하지만 담론의 질적 특성은 가린다. 이러한 지표는 비판적 평가, 정보 탐색, 또는 수동적 재배포와 같이 정서적 성격, 커뮤니케이션 기능, 그리고 원래 메시지와의 정렬 상태가 크게 다른 서로 다른 형태의 참여를 구분하지 못한다. 또한, 현재의 유형론은 대개 질적이거나 이론적으로 도출되었거나, 혹은 단일 차원(예: 감성 또는 토픽 모델링)에 국한되어 있어, 정서적 지향성, 커뮤니케이션 의도, 그리고 의미적 관련성이 상호작용하는 담론의 다차원성을 포착하지 못한다. 조직의 커뮤니케이션이 공적 담론을 어떻게 형성하는지 이해하기 위해 이러한 차원들을 동시에 분석할 수 있는 확장 가능한 방법론이 부족한 실정이다.

방법론
저자들은 네덜란드 공공 주택 협회의 맥락에서 담론 구성을 분석하기 위한 데이터 기반의 다차원 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 2018년부터 2023년 사이 92개 주택 협회의 페이스북 페이지에서 수집된 792개의 게시물과 3,197개의 세입자 댓글 데이터셋을 활용하였다. 방법론은 세 단계로 진행되었다:

세 가지 차원의 조작적 정의:
- 의미적 관련성 (Semantic Relatedness): paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 모델을 사용하여 게시물과 댓글 임베딩 간의 코사인 유사도로 측정하였다. 순열 검정(permutation test) 결과, 댓글은 무작위로 쌍을 이룬 콘텐츠보다 소스 게시물과 유의미하게 더 높은 의미적 정렬을 보였다 ( $p < 0.001$ ).
- 커뮤니케이션 의도 (Communicative Intent): 화행 이론(speech act theory)에 근거하여 찬사(Appreciation), 비판(Criticism), 문의(Inquiry), 진술(Statement), 전달(Forwarding)의 다섯 가지 범주로 분류하였다. 정교한 네덜란드어 의도 데이터의 저자원 특성으로 인해, 저자들은 LLM을 사용하여 13,000개의 합성 훈련 예시를 생성하는 데이터 증강 전략을 채택하였다. 세 가지 파인튜닝된 네덜란드어 트랜스포머 모델(GroNLP/bert-base-dutch-cased, DTAI-KULeuven/robbert-2023-dutch-large, MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli)의 앙상블은 다수결 투표를 통해 홀드아웃 테스트 세트에서 85%의 정확도를 달면 달성하였다.
- 감성 (Sentiment): 긍정(Positive), 중립(Neutral), 부정(Negative)으로 분류하였다. 세 가지 사전 학습된 모델(nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment, clips/republic, citizenlab/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned)의 앙상블을 사용하였으며, 수작업으로 라벨링된 테스트 세트에서 72%의 정확도를 기록하였다.
담론 유형론 구축:
이 세 가지 차원을 하나의 통합된 특징 공간(다섯 가지 의도 확률, 하나의 정규화된 감성 점수, 하나의 의미적 관련성 점수)으로 결합하였다. 반복되는 구성을 식별하기 위해 비지도 학습 방식인 $k$ -평균 클러스터링(k-means clustering)을 적용하였다. 최적의 클러스터 수는 실루엣 점수(silhouette score)를 기준으로 $k=6$ 으로 결정되었다.
동인(Drivers)에 대한 통계 분석:
게시물 수준의 커뮤니케이션 설계(길이, 어휘 다양성, 질문 존재 여부, URL 존재 여부)와 조직적 특성(주택 규모, 임대료 저렴성, 세입자 만족도)이 결과적인 담론 유형에 미치는 영향을 추정하기 위해 다항 로지스틱 회귀 모델을 사용하였다. 분석은 댓글 수가 가장 많은 상위 50개 조직(게시물 648개, 댓글 2,882개)에 집중되었다.

주요 결과

담론 구조: 분석 결과 여섯 가지의 뚜렷한 담론 유형이 식별되었다: 주제 부합적 피드백, 주제 부합적 비판, 주제 부합적 찬사, 주제 이탈 불만, 콘텐츠 공유, 정보 탐색. 이 유형들은 정서적 지향, 의도, 주제적 정렬의 구조화된 구성으로서, 실질적인 참여부터 수동적인 재배포에 이르는 범위를 나타낸다.
의미적 정렬: 세입자의 댓글은 무작위 쌍에 비해 해당 게시물과 유의미하게 더 높은 의미적 정렬을 보였으며, 이는 조직의 커뮤니케이션이 공적 반응의 주제를 효과적으로 구조화하고 있음을 나타낸다.
시간적 역학: 2020년부터 주제 부합적 비판과 정보 탐색이 눈에 띄게 증가한 반면, 콘텐츠 공유와 주제 부합적 찬사는 안정적인 상태를 유지했다. 이는 활동의 단순한 총량 증가가 아니라, 보다 평가적이고 탐구 중심적인 참여로의 변화를 시사한다.
담론의 동인:
- 조직적 특성: 이들이 지배적인 예측 변수였다. 규모가 큰 주택 협상은 더 실질적인 반응(비판 및 문의)을 끌어냈다. 임대료가 낮은(높은 저렴성) 조직은 평가적 댓글(피드백, 비판, 불만)을 적게 받았다. 세입자 만족도가 높을수록 표현적 및 탐구적 담론이 상대적으로 억제되었으며, 세입자들은 수동적인 콘텐츠 공유로 기본 설정되는 경나타났다.
- 커뮤니케이션 설계: 조직적 맥락이 통제된 상태에서 게시물 수준의 특징(길이, 질문, URL)은 담론 유형의 변동을 유의미하게 설명하지 못했다. 게시물의 구조적 속성은 담론 구성의 체계적인 차이로 이어지지 않았다.

의의 및 기여
본 논문은 두 가지 주요 기여를 한다:

방법론적 측면: 의미적 관련성, 감성, 그리고 커뮤니케이션 의도를 공동으로 모델링하는 확장 가능한 데이터 기반 프레임워크를 도입한다. 이 접근법은 전통적인 참여 지표로는 보이지 않는 담론 구성을 식별할 수 있게 하여, 시민의 반응에 대한 더 세밀한 설명을 제공한다.
경험적 측면: 공공 주택 지속가능성 커뮤니케이션 맥락에서 담론 패턴이 개별 메시지의 설계보다는 구조적인 조직적 조건(규모, 저렴성, 만족도)에 의해 주로 형성됨을 입증한다.

저자들은 조직이 의제 설정 능력을 유지하고 있는 반면(의미적 정렬에 의해 입증됨), 공적 담론의 성격은 조직적 맥락에 깊이 내재되어 있다고 결론짓는다. 본 연구는 집합적 지표를 공적 반응의 질에 대한 대리 지표로 사용하는 것에 도전하며, 디지털 거버넌스의 정당성과 신뢰를 이해하기 위해 다차원적 분석이 필요하다고 주장한다. 이 프레임워크는 온라인 담론 역동성을 분석하기 위해 다른 조직 및 정책 환경으로 전이 가능하다.

한계점
본 연구는 관찰적 성격상 커뮤니케이션 특징과 담론 결과 사이의 인과 관계를 주장할 수 없음을 인정한다. 일반화 가능성은 단일 플랫폼(Facebook) 및 정책 영역(네덜란드 공공 주택)에 집중됨에 따라 제한될 수 있다. 또한, 조직적 특성의 이진화(binarization) 및 클러스터링에서의 해석적 선택이 미묘한 관계를 가릴 수 있다.

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