Since 2019, with the increased use of Social Networking Services(New Media) for knowledge demand and the onset of the COVID-19 pandemic in early 2020, some experts have adopted video content as one of the production means for communication of knowledge. As the quality of knowledge supplied through new media improved, the public became as familiar with its content as they deal with traditional TV media. However, as the easy way to producing information in modern new media, the creation of stimulating content, and the influence of algorithm-based recommendation AI have led to the continuation of traditional media's drawbacks, including partisan biases in media consumption, as well as an intensification of echo chamber effects and confirmation bias. This study analyzes the content published on science communication channels on video platforms like YouYube, a prominent example of social networking services, and its causal relationship with the partisan tendencies of channel viewers, as well as its impact on the effectiveness of science knowledge dissemination, especially focused on viewers of science communication channels.
2019년을 기점으로 증대된 사회관계망 서비스(뉴미디어)를 활용한 지식 수요 및 2020년초 시작된 코로나 팬데믹의 영향에 따라, 대다수의 전문가들은 지식을 공급하는 하나의 수단으로서 영상 콘텐츠를 채택하였다. 뉴미디어에 공급되는 지식의 수준이 양질화되면서, 대중들은 뉴미디어의 콘텐 츠를 기존 TV 미디어의 영향력에 견줄 만큼 익숙하게 받아들이게 되었다. 그러나 현대 뉴미디어 환 경의 특징인 손쉬운 정보 생산성, 자극적인 콘텐츠의 생산 및 알고리즘 추천 인공지능 등의 영향으 로, 대중들로 하여금 기존 미디어가 보유하던 단점인 자신들의 정파적 성향에 따른 미디어 수용의 경향을 그대로 계승함은 물론, 쏠림현상 및 확증편향이 강화되는 결과를 낳았다. 본 연구에서는 과학 저널리즘의 한 방안으로서, 사회관계망 서비스들 중 영상 플랫폼의 대표적 사례인 유튜브를 활용한 과학커뮤니케이션 채널에 게재되는 콘텐츠가 채널 시청자의 정파적 성향과 실제 어떠한 인과가 있으 며, 이로 인한 과학 지식 전달의 효용성에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 과학커뮤니케이션 채널 구독자를 중심으로 분석하고자 한다.
