감정은 뉴스에 대한 우리의 반응에 영향을 미치지만, 반드시 우리를 잘못된 정보에 더 취약하게 만드는 것은 아니라는 새로운 연구가 보여줍니다. Complexity Science Hub의 이 연구는 진짜 뉴스와 가짜 뉴스를 구별하는 데 있어 감정이 하는 미묘한 역할을 탐구합니다.
유럽의 복잡한 시스템을 연구하는 선도적인 연구 센터인 Complexity Science Hub(CSH)의 새로운 연구는 강한 감정이 잘못된 정보에 더 취약하게 만든다는 널리 퍼진 믿음을 뒤집었습니다. 이 연구에 따르면, 감정은 실제로 세상을 해석하고 결정을 내리는 데 중요한 도구입니다.
CSH의 신경과학자이자 심리학자인 주저자 Hannah Metzler는 보도자료에서 "이것은 지적인 인간 행동의 일부입니다."라고 말했습니다.
연구, 출판 인지 연구: 원리와 의미에서는 감정이 뉴스의 진실성을 판단하는 우리의 능력과 어떻게 상호 작용하는지에 대한 섬세한 관점을 제공합니다.
메츨러는 기존 감정, 뉴스 콘텐츠, 뉴스 출처에 대한 신뢰 등 감정적 반응에 영향을 미치는 다양한 요소를 고려하는 것이 중요하다고 강조합니다.
"거짓 뉴스 헤드라인을 읽는 사람의 감정을 생각해보고, 그 감정이 뉴스를 믿을 가능성을 높이는지 묻는다면, 왜 화가 났는지가 중요합니다. 예를 들어, 파트너와 싸웠거나, 뉴스 헤드라인의 내용 때문에 화가 났기 때문입니다." 메츨러가 덧붙여 말했습니다.
기분과 감정 조사
메츨러와 그녀의 팀은 백신이 출시되던 COVID-422 팬데믹의 중요한 시기에 19명의 오스트리아 참가자를 대상으로 실험 연구를 수행했습니다.
참가자들에게 다양한 뉴스 헤드라인과 이미지를 보여준 뒤, 정확도를 평가하고 감정적 반응도 보고하도록 요청했습니다.
결과를 드러내다
연구 결과는 놀라웠습니다. 감정이 판단력을 저하시킨다는 가정과는 달리, 이 연구는 참가자의 이전 감정 상태와 진짜 뉴스와 거짓 뉴스를 구별하는 능력 사이에 유의미한 관련성을 발견하지 못했습니다.
"우리는 뉴스 기사를 보기 전 마지막 며칠 동안 참가자들의 감정 상태와 진짜 뉴스와 거짓 뉴스를 구별하는 능력 사이에 유의미한 관련성을 발견하지 못했습니다." 메츨러가 덧붙였습니다. "일반적인 가정은 사람들이 팬데믹이 시작될 때와 같이 불안을 느낄 때 거짓 뉴스에 더 취약해진다는 것입니다. 하지만 우리의 결과는 감정을 느끼는 것이 감정의 출처나 이유와 관계없이 항상 사람들을 덜 합리적으로 만든다는 간단한 생각과 모순됩니다. 이 경우 뉴스를 읽기 전 사람의 삶에서 일어난 모든 사건입니다."
감정적 반응의 중요한 역할
하지만 뉴스 내용에 의해 촉발된 감정은 영향력이 있었습니다.
특히 백신 안전성 및 PCR 검사와 같은 COVID-19 주제와 관련된 거짓 뉴스는 진짜 뉴스에 비해 더 많은 분노와 더 적은 기쁨을 불러일으켰습니다. 흥미롭게도, 거짓 뉴스에 대한 반응으로 분노를 느낀 사람들은 그것을 거짓이라고 올바르게 식별할 가능성이 더 높았습니다.
이 참가자들은 "헛소리", "말도 안 되는 소리", "가짜 뉴스"와 같은 용어에 대해 자주 좌절감을 표현했습니다.
이 연구는 또한 사람들이 뉴스에 대한 감정적 반응이 종종 COVID-19에 대한 기존 신념과 일치한다는 점을 강조했습니다. COVID-19 백신에 대한 오해가 적은 사람들은 거짓 뉴스에 더 화를 내고 진짜 뉴스에 덜 화를 내는 경향이 있었는데, 이는 감정이 기존 지식과 일치하는 정보에 주의를 집중하는 데 도움이 되었다는 것을 시사합니다.
감정과 합리성
"우리의 관찰은 개인이 기존 신념과 일치하는 방식으로 뉴스를 해석한다는 개념을 강조합니다." 메츨러는 결론지었습니다. "감정은 우리에게 관련성이 있을 수 있는 정보에 주의를 기울이는 데 역할을 할 수 있습니다. 따라서 감정은 우리를 더 멍청하게 만들 뿐만 아니라 누군가와 동의하는지 여부와 같은 중요한 사회적 정보를 제공합니다."
메츨러는 온라인 설문 조사에서 보고된 감정이 실제 경험을 완전히 재현하지 않는다고 경고합니다. 사람들은 일반적으로 소셜 미디어와 같이 더 역동적이고 감정적으로 강렬한 환경에서 뉴스를 접합니다. 메츨러와 그녀의 팀은 감정이 일상적인 맥락에서 뉴스 참여에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해하기 위해 이 분야에서 연구를 계속하고 있습니다.
출처: 복잡성 과학 허브