‘분단감정어 사전’ 개발 연구 (A Study on Development of ‘Lexicon Division-Emotion’)

서지정보

· 발행기관 : 건국대학교 인문학연구원
· 수록지 정보 : 통일인문학 / 75권 / 33 ~ 70페이지
· 저자명 : 한상효

초록

본 연구는 빅데이터를 이용한 분단적대성 지표 개발을 위한 우선적인 작업으로 분단감정어 사전 개발과정을 설계하고 그에 따른 결과를 도출하는 데 목적이 있다. ‘분단적대성’은 북한 혹은 좌파/빨갱이/종북 등으로 분류되는 자들에 대한 혐오, 분노, 불안 등의 집단감정이다. 이러한 집단감정을 분석하기 위해 빅데이터 기법 중 감정사전을 기반으로 한 감정분석을 이용하고자 한다. 그런데 이러한 감정분석을 위해서는 우선적으로 요구되는 것이 감정사전이다. 본 연구에서는 분단적대성을 분석을 위한 감정사전을 ‘분단감정어 사전’으로 명명하였으며, 이를 구축하기 위해 분단감정어휘를 수집하고 이에 대한 감정범주 및 강도를 측정하였다. 우선 온라인 포털의 댓글 텍스트를 형태소 단위로 나누어 분석하고 수집된 어휘들의 감정표현 여부를 판단하여 분단에 관한 감정어휘인 분단감정어를 선정하였다. 그 다음으로는 집단지성(200명)을 이용하여 감정어휘를 감정범주별로 분류하고 각 어휘의 감정강도(10점 척도)를 평가하였다. 최종적으로 연구진들의 검토를 거쳐 감정범주와 감정강도 정보가 담긴 분단감정어 사전을 개발하였다.
이러한 과정을 통해 분단감정어 추출 방법을 체계화하였으며 분단으로 촉발되는 자극에 대한 사람들의 반응이라고 할 수 있는 언어적 표현을 평가하는 기준을 마련하였다. 이는 앞으로 진행할 지표 개발의 초석을 다지는 계기라 할 수 있다.

영어초록

The purpose of this study is to design the development process of segmented sentence dictionary as a priority work for the development of the segmentation hostility index using Big Data and to derive the result accordingly. 'Division Antagonism' is a group emotion such as hatred, anger, and anxiety about those classified as North Korea or the Left / Red / North Korea. To analyze this group emotion, we use emotion analysis based on emotion dictionary among big data techniques.
However, in order to analyze these emotions, the emotional dictionary is required first. In this study, the emotion dictionary for analyzing 'Division Antagonism' is named as the 'segmented emotion dictionary'. In order to construct this, we divided emotional vocabulary and measured emotional category and intensity. First, the comment text of the online portal is divided into morpheme units and the emotional vocabulary of the divided vocabulary is selected. Next, the emotional vocabulary was classified by the emotional category using the collective intelligence (200 persons) and the emotional intensity (10 point scale) of each vocabulary was evaluated. Finally, the researchers have developed a segmented emotion dictionary that contains emotion categories and emotion intensity information.
Through this process, we have systematized the method of extracting sentence segments and developed a criterion for evaluating verbal expressions, which is the response of people to the stimulation triggered by segmentation. This can be regarded as the cornerstone of the development of indicators to be carried out in the future.

참고자료

· 없음