[논문]여론 확산 시점과 크기에 대한 실증 사례 연구: 19대 대선 후보자 지지도를 중심으로

이도율; 김하나

doi:10.5392/jkca.2022.22.07.116

여론 확산 시점과 크기에 대한 실증 사례 연구: 19대 대선 후보자 지지도를 중심으로
An Empirical Case Study of Spreading Public Opinion: Supporting Rates of 19th Presidential Election 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.22 no.7, 2022년, pp.116 - 125

이도율 (단국대학교 커뮤니케이션학부) , 김하나 (단국대학교 커뮤니케이션학부)

초록
AI-Helper

본 연구는 여론 확산을 실증적으로 분석하기 위한 사례 연구로 19대 대선에 출마했던 문재인 대통령의 지지도 데이터를 활용해 여론의 크기(특정 후보자에 대한 지지도)와 여론 확산 크기(특정 후보자에 대한 지지도 상승률)의 관계에 주목했다. 구체적으로 여론이 급속하게 확산하여 '다수의 의견'이라 지칭할 수 있는 정확한 지점이 어디인지, 또 여론이 확산하는 규모가 어느 정도인지 조사했다. 연구 결과, 19대 대선 당시 문재인 후보자의 경우, 후보자에 대한 지지도 수준과 지지도 상승률은 선형관계가 아닌 비선형 관계로 나타났으며, 지지도 상승률이 높아지는 시점은 지지도 27-8%로, 기존 대비 1.4배 높은 상승률을 보였다. 이 결과는 사례 연구로 도출되어 일반화하기는 어렵지만, 여론이 언제, 얼마나 확산하는지 구체적인 수치화를 시도한 점과 이를 분석하는 방법론을 제안한다는 점에서 연구의 학문적 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this case study is to investigate an empirical analysis on how public opinion spreads, when is the effect to occur, and how much effective. Data from the 19th presidential election period, specifically supporting rates for a candidate, Moon Jae-in were used. Results indicated that a supporting rate of increase were not linear and the points where the rate of increase is enhancing was 27-8%. It was 1.4 times higher than the previous period. Results providing this research is not appropriate for generalizability due to a characteristic of a case study, but this study has a value in trying to statistically analyze the accurate figures for how much 'majority opinion' is.

주제어

표/그림 (5)

표 표 1. List of Analyzed Data
표 표 2. Regression Analysis Results for RQ 1 Model Summary
표 표 3. Regression Analysis Results for RQ1 Coefficient
그림 그림 1. Correlation diagram of independent and dependent variables
표 표 4. Model Simulation Results

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서 본 연구에서는 과연 여론 확산이 "언제" "얼 마나" 발생하는지 실증적으로 알아보기 위해 19대 대선에 출마했던 문재인 후보자의 지지도를 활용해 분석하고자 한다
본 연구는 사례 연구로 연구 결과의 일반화에 주목하기보다는 실제 선거에 출마한 후보자의 구체적인 지지율을 통해 여론이 여론으로서 작용하기 위한 기준, 즉 특정 이슈에 대한 '지배적인 의견'이 되기 위해서는 과연 얼마나 많은 구성원의 지지를 받아야 하는지 구체적인 수치화와 이를 확인할 수 있는 방법론적 실마리를 제공하고자 한다.
본 연구는 지금까지 주목하지 않았던 여론 확산이 "언제" 발생하는지와 "얼마나" 발생하는지를 19대 대선 문재인 후보자의 지지도를 통해 탐색하였다
본 연구에서는 지금까지 크게 주목하지 않았던 여론확산이 "언제", 얼마나" 진행되는지 실증적으로 연구하고자 한다

가설 설정

따라서 본 연구는 설문 응답자들이 여론조사 결과를 통해 의견 분위기를 인지했을 것이라고 가정한다. 대선 후보자 지지도 조사에 참여한 응답자들이 여론조사 결과, 즉 의견분위기를 인지해 본인의 의견을 표명했다는 가정은 다소 비현실적이다. 하지만 중앙선거관리위원회에 따르면 19대 대선의 주요 여론조사 의뢰기관이 신문사(53.
침묵의 나선 이론은 집단의 의견 분위기를 구성원들이 지각하여야 한다고 전제한다. 따라서 본 연구는 설문 응답자들이 여론조사 결과를 통해 의견 분위기를 인지했을 것이라고 가정한다. 대선 후보자 지지도 조사에 참여한 응답자들이 여론조사 결과, 즉 의견분위기를 인지해 본인의 의견을 표명했다는 가정은 다소 비현실적이다.

제안 방법

두 번째 연구 문제는 비선형 모델을 활용하여 여론의 확산 효과가 언제 발생하며 얼마나 지속하는지 분석하였다. 그 결과, 전주 지지도와 지지도 상승률은 곡선의 상관관계가 있음이 발견되었다.
따라서 본 연구의 독립변인은 "전주 지지도"이며 종속변인은 "이번 주의 지지도 상승률"이다
본 연구 역시 여론 확산 연구의 한계를 인지하고, 뉴스 및 여론 확산 연구의 제한점으로 지적되었던 설문조사중심의 연구[17], 미시적 자료 분석을 통한 방법론적 한계[18], 여론 확산 속도 및 패턴 기술 중심의 연구[19] 에서 탈피하고, 기존 침묵의 나선 이론이 주목하지 않았던 의견분위기, 즉 다수의 의견' 형성 시점과 여론확산 크기를 실증적으로 분석하고자 한다.
본 연구에서 설정한 연구문제 해결에 앞서 문재인 후보자에 대한 지지율의 명확한 변화 추세를 확인하기 위해주 단위 데이터를 5주 롤링(최근 5주 평균)으로 변환하였다. 최근5주 평균으로 변환한 이유는 주차별로 소폭 오름세와 하락세를 반복하며 결과적으로 우상향하는 지지도 추세를 파악하기 위함이다.
구체적인 수치로 예시를 들자면, 평균으로 구한 11월 1주차 값이 20%이고 10월 5주차 값이 15%일 경우, 해당 데이터의 지지도 상승률은 5%(20%-15%)가 되며 이때의 전주 지지도 변수 값은 15%인 것이다. 이러한 방법으로 지지도 상승률이 0을 초과하는 데이터(지지도 상승)들을 종속변수로 두고 해당 데이터의 1주 전 지지도 값을 독립변수로 코딩하였다. 따라서 본 연구의 독립변인은 "전주 지지도"이며 종속변인은 "이번 주의 지지도 상승률"이다.
본 연구는 지금까지 주목하지 않았던 여론 확산이 "언제" 발생하는지와 "얼마나" 발생하는지를 19대 대선 문재인 후보자의 지지도를 통해 탐색하였다. 첫 번째 연구 문제로 여론이 나선 모양으로 확산하는지 분석하였다. 선형모델을 활용한 결과, 후보자에 대한 지지율이 높을수록 지지도의 상승률이 높아지지는 않는 것으로 확인되었으나 2차 및 3차 회귀식을 이용할 경우 통계적으로 유의미한 차이를 발견하였다.
위와 같은 이론적 실무적 의의가 있음에도 불구하고 본 연구는 다음과 같은 한계를 갖는다. 첫째, 이 연구는 여론 확산 효과에 중점을 두기 위해 대선 후보자의 지지도와 지지도 상승률 간의 관계를 고려해 분석하였다. 본 연구에서 사용한 여론조사자료는 실제 대통령 선거당시 수집된 자료이기 때문에 여론에 영향을 미친 다양한 변인들이 복합적으로 작용한 결과물이다.

대상 데이터

여론조사를 통해 조사된 문재인 후보자의 지지도는 "선생님께서는 다음 불러드리는 정치인 중에 차기 대통령으로 가장 적합하다고 생각되시는 정치인이 있다면 한 사람만 선택해 주십시오."라는 질문에 1) 대선 후보로 거론되는 인물(김무성, 김부경, 김종인, 김진태, 김문수, 나경원, 남경필, 문재인, 박원순, 반기문, 손학규, 심상정, 안철수, 안희정, 오세훈, 원희룡, 유승민, 이인제

데이터처리

여론의 크기가 커질수록 여론 확산의 상승률이 높아지는지 확인하기 위해 전주 지지도를 독립변수로 두고 이번 주 지지도 상승률을 종속변수로 하여 선형회귀분석을 실시하였다. 침묵의 나선이론에 의하면 전주 지지도 수준(여론)이 높을수록 이번 주 상승률이 높은 선형관계 혹은 지수 함수 관계를 나타내야 하기 때문이다.
문재인 후보자에 대한 지지도 상승률이 높아지는 지점은 곧 침묵의 나선이 작동하는 지점이며 여론이 여론으로서 작용하기 위한 기준, 다시 말해 의견분위기라 불릴 수 있는 환경을 조성하는 지점이다. 이를 분석하기 위해 전주 지지도와 이번 주 지지도 상승률 간 유의미한 상관관계가 발견된 2차, 3차 회귀식을 통해 지지도 상승률이 증가하는 구간을 살펴보았다. 2차 회귀식의 경우 지지율 27%-31% 구간에서의 지지도 상승률이 다른 구간보다 더 높고 3차 함수의 경우 지지율 28%-31% 구간이 타 구간보다 상승률이 높은 것으로 확인되었다.
최근5주 평균으로 변환한 이유는 주차별로 소폭 오름세와 하락세를 반복하며 결과적으로 우상향하는 지지도 추세를 파악하기 위함이다. 이후 변환된 롤링데이터를 기준으로 전주보다 상승한 지지도의 경우 전주 값에서 뺄셈하여 상승률을 계산하였다. 구체적으로 10월 5주차 지지도는 10월 1주차부터 5주차까지의 5개의 데이터의 평균이며 11월 1주 차 지지도는 10 월 2주차부터 11월 1주차까지의 평균이다.

성능/효과

즉 지지도가 꾸준히 증가한다면, 27% 수준에 도달 시 여론의 확산 효과에 의해 그 상승률이 높아지다가 일정 수준 이후 상승률이 다시 낮아짐을 의미한다. 19대 대선 문재인 후보자의 경우 27-8% 지점부터 지지도 상승률이 높아지기 시작했는데 다른 구간의 상승률 대비 1.4배 더 높았다. 이후 지지도 상승률 감소가 일어난 지점은 32%로 나타났다.
요약하면, 여론 확산 효과는 지지도 27% 구간에서 발생해 지지도 32% 구간까지 유효하다가 33% 지점에서 약화한다. 2차 모델과 3차 모델의 지지도 상승률 추정치 평균값을 살펴보면 지지도 27% 미만 구간의 평균상승률은 1%지만 27%~32% 구간의 평균 상승률은 1.4%로 여론의 확산 효과가 발생하는 구간이 발생 전보다 1.4배 더 높은 지지도 성장을 보이는 것으로 나타났다.
두 번째 연구 문제는 비선형 모델을 활용하여 여론의 확산 효과가 언제 발생하며 얼마나 지속하는지 분석하였다. 그 결과, 전주 지지도와 지지도 상승률은 곡선의 상관관계가 있음이 발견되었다. 즉 지지도가 꾸준히 증가한다면, 27% 수준에 도달 시 여론의 확산 효과에 의해 그 상승률이 높아지다가 일정 수준 이후 상승률이 다시 낮아짐을 의미한다.
더불어 선거에 출마한 상대 후보자의 지지도 확산에 대한 예상도 가능하며 이에 대한 대비 전략을 수립할 수 있다. 넷째, 후보자의 경쟁 상황에 맞는 다양한정치 캠페인 전략 수립이 가능하다. 예를 들어 상대후보자와 치열한 접전이 벌어지는 선거라면 여론 확산기간에 캠페인을 집중적으로 집행하여 여론의 확산 효과를 극대화 할 수 있으며, 비교적 경쟁도가 낮은 선거의 경우 여론 확산 기간에 캠페인 집행을 줄이거나 중단하여 지지율 증가세는 유지하되 선거운동 비용과 캠페인 집행에 따르는 위험을 최소화할 수 있다.
첫 번째 연구 문제로 여론이 나선 모양으로 확산하는지 분석하였다. 선형모델을 활용한 결과, 후보자에 대한 지지율이 높을수록 지지도의 상승률이 높아지지는 않는 것으로 확인되었으나 2차 및 3차 회귀식을 이용할 경우 통계적으로 유의미한 차이를 발견하였다. 이는 나선 모형으로 여론이 확산할 때 나선의 모형이 일정한 비율로 증가하지 않는다는 것을 의미하며 여론 크기에 따른 여론확산 효과를 추정하기 위해선 비선형 모델을 활용해야함을 시사한다.
따라서 지지도 2-3% 상승을 캠페인 목표로 수립해 선거운동을 진행할 수 있다. 셋째, 본 연구를 통해 도출된 수식을 통해 여론 확산에 대한 시기예측이 가능하다. 현재 후보자 C의 지지도가 25%이며 매주 1%씩 성장해왔다면, 2주 후 지지도는 27%가 되며, 1주 후부터는 침묵의 나선에 의한 여론 확산 효과가 발생해 높은 지지도 성장률을 보일 것으로 예측할 수 있다.
요약하면, 여론 확산 효과는 지지도 27% 구간에서 발생해 지지도 32% 구간까지 유효하다가 33% 지점에서 약화한다. 2차 모델과 3차 모델의 지지도 상승률 추정치 평균값을 살펴보면 지지도 27% 미만 구간의 평균상승률은 1%지만 27%~32% 구간의 평균 상승률은 1.
선형모델을 활용한 결과, 후보자에 대한 지지율이 높을수록 지지도의 상승률이 높아지지는 않는 것으로 확인되었으나 2차 및 3차 회귀식을 이용할 경우 통계적으로 유의미한 차이를 발견하였다. 이는 나선 모형으로 여론이 확산할 때 나선의 모형이 일정한 비율로 증가하지 않는다는 것을 의미하며 여론 크기에 따른 여론확산 효과를 추정하기 위해선 비선형 모델을 활용해야함을 시사한다.
2차 회귀식의 경우 지지율 27%-31% 구간에서의 지지도 상승률이 다른 구간보다 더 높고 3차 함수의 경우 지지율 28%-31% 구간이 타 구간보다 상승률이 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 여론(전주 지지도)이 높을수록 침묵의 나선 이론에 의한 지지도 상승률이 나선 모양으로 확대되는 것이 특정 구간, 즉 특정 이슈에 대한 지배여론이 27-8% 수준일 때임을 확인할 수 있다. 즉, 후보자의 지지도가 27% 수준에 도달하면 그 이후부터 후보자의 지지도 상승폭이 더 커진다는 것이다.
4배 더 높았다. 이후 지지도 상승률 감소가 일어난 지점은 32%로 나타났다. 이후의 지지도 상승률은 확산 효과가 발생하는 기간 대비 80% 수준으로 확인되었다.
이후 지지도 상승률 감소가 일어난 지점은 32%로 나타났다. 이후의 지지도 상승률은 확산 효과가 발생하는 기간 대비 80% 수준으로 확인되었다.
그 결과, 전주 지지도와 지지도 상승률은 곡선의 상관관계가 있음이 발견되었다. 즉 지지도가 꾸준히 증가한다면, 27% 수준에 도달 시 여론의 확산 효과에 의해 그 상승률이 높아지다가 일정 수준 이후 상승률이 다시 낮아짐을 의미한다. 19대 대선 문재인 후보자의 경우 27-8% 지점부터 지지도 상승률이 높아지기 시작했는데 다른 구간의 상승률 대비 1.
본 연구는 다음과 같은 의의가 있다. 첫째, 침묵을 발생시키는 다수의 의견에 대한 명확한 정의가 가능해진다. 일반적으로 여론은 특정 이슈에 대한 다수의 의견이라 정의되며 그 다수의 의견에 속하지 않을 때 사람들은 침묵하게 된다.
셋째, 본 연구를 통해 도출된 수식을 통해 여론 확산에 대한 시기예측이 가능하다. 현재 후보자 C의 지지도가 25%이며 매주 1%씩 성장해왔다면, 2주 후 지지도는 27%가 되며, 1주 후부터는 침묵의 나선에 의한 여론 확산 효과가 발생해 높은 지지도 성장률을 보일 것으로 예측할 수 있다. 더불어 선거에 출마한 상대 후보자의 지지도 확산에 대한 예상도 가능하며 이에 대한 대비 전략을 수립할 수 있다.

후속연구

더불어 고립에 대한 두려 움, 준거집단에 대한 동조 및 승자편승효과가 나타나 문재인 후보자를 지지하는 유권자가 증가하게 된다. 둘 째, 다수의 의견 즉, 여론을 형성하기 위해 얼마나 노력해야 하는지 기준을 제시해 준다. 특히 선거의 경우 후보자에 대한 유권자의 지지도를 파악함과 동시에 목표달성을 위한 캠페인 전략 수립이 가능해진다.
즉, 여론확산 효과에 영향을 미치는 개별적인 변인들의 인과관계를 설명하지는 못하였다. 따라서 추후 연구에서는 후보자 지지도 증가에 영향을 끼치는 다양한 이슈, 언론 노출, 정치 광고, 버즈량 등의 변인을 고려해 연구할 필요가 있다. 둘째, 본 연구의 분석 자료는 연구 당시 유일하게 접근이 가능했던 19대 대통령 선거 후보자에 대한 지지도 분석이다.
선거를 비롯해 다양한 이슈에 대한 여론이 존재할 뿐만 아니라 선거 형태 및 후보자 수, 경쟁 구도에 따라 연구 결과가 상이하게 나타날 수 있다. 따라서 향후 다양한 이슈와 다양한 선거 형태의 여론 확산 과정을 자료화, 모델화할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구는 기존에 수집된 자료를 통한 2차 분석으로 진행되었기 때문에 연구 설계부터 해석까지 많은제약이 따랐다.
또한, 침묵의 나선 이론 관련 연구 모두 다수의 의견, 즉 여론의 '확산' 원인에만 주목하여 여론이 "언제" "얼마나" 확산하는지에 대한 궁금증은 해결하지 못한 공통된 한계점을 갖는다.
비록 사례 연구를 통해 도출되어 일반화하기는 어렵지만, 유권자가 다수의 의견'이 무엇인지 의견분위기를 파악하고 본인의 의견표명 여부 를결정하는 기준점을 어떻게 산출할 것인지 규명하였다. 향후 양질의 데이터와 다양한 변인들을 추가적으로 고려해 더욱 정교한 예측모델이 수립되길 기대한다.

참고문헌 (37)

정일권, 장병희, 남상현, "선거여론조사 방송보도의 문제점과 개선 방안에 관한 연구," 한국방송학보, 제28권, 제5호, pp.150-196, 2014.
S. Moscovici, The Phenomenon of Social Representations, In J. P. Forgas (Ed.), Social Cognition: Perspectives on Everyday Understanding. London: Academic Press, 1981.
E. Noelle-Neumann, The Spiral of Silence: Public Opinion-Our Social Skin, Chicago: University of Chicago Press, 1984.
D. Mutz, Impersonal Influence, New York: Cambridge University Press, 1998.
김영석, 여론과 현대사회, 파주: 나남, 1996.
양승찬, "한국의 선거 여론조사와 그 보도에 대한 이슈고찰," 커뮤니케이션이론, 제3권, 제1호, pp.83-119, 2007.

상세보기
하승태, "지지율 조사 보도에 따른 유력 대선 후보별 뉴스 보도의 분석 : 후보 인용과 보도사진을 중심으로," 한국언론학보, 제52권, 제5호, pp.346-366, 2008.
김춘식, "미디어 이용, 미디어 선거정보의 중요성 인식 및 미디어 역할에 대한 평가가 정치에 대한 부정적 감정과 정치효능감에 미치는 영향," 언론과학연구, 제10권, 제3호, pp.157-190, 2010.

상세보기
양승목, "여론조사와 제3자 효과: 여론조사의 영향에 대한 국회의원의 제3자 지각을 중심으로," 언론과사회, 제18권, pp.6-28, 1997.
양승찬, "사회시스템 성격을 고려한 침묵의 나선 이론 연구: 의견분위기 지각과 공개적인 의견표명과의 연계성을 중심으로," 언론과사회, 제20권, pp.72-116, 1998.
C. J. Glynn and J. M. McLeod, "Public Opinion Du Jour: An Examination of the Spiral of Silence," Public Opinion Quarterly, Vol.48, No.4, pp.731-740, 1984.

상세보기
D. A. Scheufele and P. Moy, "Twenty-five Years of the Spiral of Silence: A Conceptual Review and Empirical Outlook," International Journal of Public Opinion Research, Vol.12, pp.3-28, 2000.

상세보기
양승찬, 이미나, 신지희, "미디어 이용과 TV 토론 이용의 효과 연구: 후보자 평가, 정치지식, 정치효능감과 여론 인식을 중심으로," 사회과학연구, 제30권, 제2호, pp.41-71, 2018.
김경모, "온라인 뉴스 확산과 여론 형성: '박경신 블로그 논란' 사례 분석," 언론과학연구, 제12권, 제4호, pp.35-72, 2012.
김용희, "트위터에서 선거 여론 확산구조 예측: 10.26 서울시장 재보선을 중심으로," 정치커뮤니케이션연구, 제23권, pp.103-139, 2011.
홍원식, "대통령 지지도와 언론의 관계를 통해 살펴본 여론의 순환적 형성에 관한 연구," 한국언론학보, 제51권, 제6호, pp.33-61, 2007.

상세보기
G. Meyer, "Diffusion Methodology: Time to Innovate?," Journal of Health Communication, Vol.9, pp.59-69, 2004.

상세보기
H. D. Wu, R. L. Stevenson, H. Chen, and Z. N. Guner, "The Conditional Impact of Recession News: A Time-series Analysis of Economic Communication in the United States, 1987-1996," International Journal of Public Opinion Research, Vol.14, pp.19-36, 2002.
E. Rogers, "Reflections on News Event Diffusion Research," Journalism & Mass Communication Quarterly, Vol.77, pp.561-576, 2000.

상세보기
홍성철, "문화적 차이에 따른 침묵의 나선 효과 검증," 한국콘텐츠학회논문지, 제20권, 제3호, pp.286-297, 2020.

원문보기 상세보기
M. Clemente and T. J. Roulet, "Public Opinion as a Source of Deinstitutionalization: a "Spiral of Silence" Approach," Academy of Management Review, Vol.40, No.1, pp.96-114, 2015.

상세보기
양승찬, 여론과 미디어, 서울: 한국언론진흥재단, 2010.
D. R. Kiewiet, Macroeconomics and Micropolitics: The Electoral Effects of Economic Issues, Chicago : University of Chicago Press, 1983.
S. Rothenberg, "Election Forecasting and Public Opinion," Political Science & Politics, Vol.47, No.2, pp.336-338, 2014.
H. Mendelsohn, and I. Crespi, Polls, Television, and the New Politics, Scranton, PA: Chandler Publishing Company, 1970.
S. Ansolabehere and S. Iyengar, "Of Horseshoes and Horse Races: Experimental Studies of the Impact of Poll Results on Electoral Behavior," Political Communication, Vol.11, No.4, pp.413-430, 1994.

상세보기
S. Hardmeier, "The Effects of Published Polls on Citizens," The SAGE Handbook of Public Opinion Research, pp.504-513, 2008.
윤형석, "선거 여론조사 결과 공표금지 조항의 위헌성 및 입법적 대안," 언론과법, 제18권, 제3호, pp.81-108, 2019.
정일권, 김영석, "온라인 여론조사에 대한 수용자의 평가와 영향력에 관한 연구," 한국방송학보, 제23권, 제3호, pp.247-285, 2009.

상세보기
D. P. Cushman and S. S. King, National and Organizational Cultures in Conflict Resolution: Japan, the United States, and Yugoslavia, In Gudykkunst W. B., L., Stewart and S. Ting-Toomey (Eds.), Culture, and Organizational Processes: Conflict, Negotiation and Decision-Making, Beverly Hills, CA: Sage, pp.114-133, 1985.
F. L. K. Hsu, The Self in Cross-cultural Perspective, In Marsella, A., G. DeVos and F. L. K. Hsu (Eds.), Culture and Self: Asian and Western Perspectives, Tavistock; New York, pp.24-55, 1985.
C. H. Hui and H. C. Triandis, "Individualism-collectivism: A Study of Cross-cultural Researchers," Journal of Cross-cultural Psychology, Vol.17, No.2, pp.225-248, 1986.

상세보기
Y. Ito, New Directions in Communication Research from a Japanese Perspective, In P. Gaunt (Eds.), Beyond Agendas: New Directions in Communication Research Westport, CT: Greenwood Press, pp.119-135, 1993.
P. Trubinsky, S. Ting-Toomey, and S. Lin, "The Influence of Individualism, Collectivism and Self-monitoring on Conflict Styles," International Journal of Intercultural Relations, Vol.15, No.1, pp.65-84, 1991.

상세보기
M. Duncan, A. Pelled, D. Wise, S. Ghosh, Y. Shan, M. Zheng, and D. McLeod, "Staying Silent and Speaking Out in Online Comment Sections: The Influence of Spiral of Silence and Corrective Action in Reaction to News," Computers in Human Behavior, Vol.102, pp.192-205, 2020.

상세보기
문광수, 김슬, 오세진, "베스트 댓글의 방향성이 일반댓글의 동조효과에 미치는 영향," 한국콘텐츠학회논문지, 제13권, 제12호, pp.201-211, 2013.

원문보기 상세보기
문정현, 정성은, "선거 여론조사 결과 보도의 실제 영향과 지각된 영향의 차이," 한국언론학보, 제62권, 제3호, pp.7-36, 2018.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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