본 연구는 언론이 정치성향에 따라 북한 전문가 인용 보도에서 편향성을 나타내는 실태를 정파적 지표화(partisan indexing) 현상과 딥러닝 모형의 적용을 통해 살펴보았다. 언론의 지표화 가설(press indexing hypothesis)에 따르면, 언론은 공적 정보원의 영향을 받아 보도 범위를 설정한다. 반면, 보수와 진보 언론이 자신의 정치적 성향에 맞춰 정보원과 인용 내용을 선택적으로 활용하는 현상은 정파적 지표화라고 할 수 있다. 본 연구진은 북한 보도에서 이런 현상을 탐색하고자 북한 관련 메시지를 보수와 진보 성향으로 분류하는 딥러닝 모형을 KPF-BERT를 기반으로 개발했다. 이어서 모형을 활용해 빅카인즈에서 제공하는 북한 전문가 80인의 인용문 42,375건(2011년~2021년)에 대해 정치성향 지수를 측정했다. 분석 결과, 북한 전문가들은 보수 성향에서 진보 성향에 이르기까지 다양하게 분포했으며, 극단적 정치성향에서는 진보 전문가보다 보수 전문가가 많은 것으로 나타났다. 언론사 분포에서는 보수 언론사 3곳(조선일보, 중앙일보, 동아일보)이 분석 대상 52곳 가운데 보수 성향 순서로 2, 4, 5위를 기록했다. 한편, 진보 언론사 한겨레신문과 경향신문은 중도에 가까운 위치를 나타냈고, 내일신문만 뚜렷하게 진보 성향을 보였다. 핵심 분석 결과는 보수와 진보 언론이 자신의 성향과 유사한 전문가를 더 자주 인용하고, 동일 전문가에 대해 자신의 성향과 유사한 내용을 더 많이 선택해 보도했다는 점이다. 북한 보도에서 ‘정파적 지표화(partisan indexing)’ 현상이 유의미하게 검증된 것이다.