본 연구는 뉴스 요약 정보원의 유형에 따라 감성 보존도와 정보 보존도에 차이가 발생하는지를 실증적으로 분석하였다. 동일한 뉴스 원문을 기반으로 포털 자동 요약(Naver)과 생성형 AI 요약(GPT)을 비교하였으며, KoBERT 기반 감성 분석과 ROUGE-L 지표를 활용하고, 대응표본 t-검정 및 이원분산분석(ANOVA)을 통해 유의미한 차이를 검증하였다. 분석 결과, GPT 요약은 긍정 감성을 더 강하게 보존하고 부정 감성은 중립화하는 경향이 나타났으며, 특히 사회 및 생활/문화 주제에서 감성 증폭 경향이 뚜렷했다. 감성 보존도에 대한 집단 간 차이는 통계적으로 유의하였다. 반면 정보 보존도 측면에서는 GPT 요약이 평균적으로 더 높은 ROUGE-L 점수를 보였으나 통계적으로는 유의미하지 않았다. 본 연구는 뉴스 요약의 정서적·정보적 품질을 이원적으로 비교함으로써 요약 알고리즘 선택에 대한 실증적 기준을 제시하고, 향후 수용자 반응 및 감성?정보 상호작용에 관한 확장 연구의 방향성을 제안한다.