프레임 레이더

발견한 문제

우리는 매일 수많은 기사를 읽습니다. 같은 사건인데도 어떤 기사는 화가 나고, 어떤 기사는 담담하게 느껴집니다. 그 차이는 사실이 아니라 표현에 있습니다. 디지털 플랫폼에서 분노와 공포는 클릭과 체류 시간을 늘리는 효율적인 연료이기 때문입니다. 미디어와 알고리즘이 이 구조에 최적화될수록 감정 자극형 표현은 반복 생산되고, 사용자는 의도치 않게 비생산적인 감정과 시간을 소모하게 됩니다.

기술로 돕다

프레임 레이더는 해외 프로젝트인 RageCheck의 방법론을 참고하여 시작되었습니다. 5대 신호(5 Signals) 분석 구조와 밀도 기반 점수 산정 방식을 기반으로 기사 속 언어적 프레이밍 패턴을 감지합니다.

• 프레임 점수의 의미: 텍스트 안에서 강한 프레이밍 신호가 작동하고 있다는 언어적 지표입니다. 점수는 기사의 진실 여부가 아니라 표현 방식의 강도를 나타냅니다. 높은 점수가 반드시 나쁜 기사를 의미하는 것은 아닙니다.

• 객관적인 분석: 자극적인 수사법 뒤에 숨겨진 의도와 감정적 자극 요인을 파악하여, 사용자가 정보의 본질을 분별하도록 돕는 정직한 렌즈가 되어줍니다.

함께 경험하다

프레임 레이더의 목표는 사용자의 판단을 대신하는 것이 아니라, 스스로 판단할 수 있는 힘을 기르도록 돕는 것입니다. 분별력은 기사를 둘러싼 구조를 인식하는 첫 번째 단계에서 시작됩니다. 건강한 커뮤니티 안에서 주체적인 비판적 읽기를 함께 연습하고 지혜로운 시각을 나누고자 합니다.

• 프레임 레이더가 하지 않는 일: 사실 여부를 검증하거나 옳고 그름을 판정하지 않습니다. 특정 정치 성향이나 진영을 평가하지도 않습니다.
• 프레임 레이더가 하는 일: 자극적인 포장을 걷어내고 실제 팩트와 정보만을 요약하여, 사용자가 주체적인 기준을 확립하도록 돕는 훈련 도구가 되어줍니다.

• 프레임 레이더 사용하기