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저자정보
이신행 (중앙대학교) 이주연 (중앙대학교) 조민정 (중앙대학교) 박태강 (네덱스)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
1,115 - 1,122 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.6.1115

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본 연구는 특정 유명인에 대한 선정적 유튜브 콘텐츠로 혐오를 조장하고 악성 댓글(이하 악플)을 확산시키는 일명 “사이버렉카” 채널에 주목해 여기에 달린 댓글을 수집한 후 기계학습 알고리즘으로 악플을 분류하여 그 어휘적 특성을 분석했다. 이를 위해 로지스틱 회귀 모델을 기계학습 알고리즘으로 사용하고 예측 성능을 높이기 위해 과적합을 방지하는 정규화 과정을 거쳤다. 그 결과, “사이버렉카” 콘텐츠는 욕설이나 비속어보다는 외모 비하나 조롱 목적의 멸칭과 모욕적 상징이 함축된 고유 명사가 사용되는 악플을 양산하고 있었고 이 과정에서 다양한 언어적 변이가 일어나고 있음을 발견했다. 이러한 결과를 바탕으로 기계학습의 방법을 이용한 악플 탐지의 가능성을 진단하고 그 한계를 극복하는 방안을 논의했다.
#악성 댓글 #유튜브 콘텐츠 #사이버렉카 #기계학습 #텍스트 마이닝 #Malicious comments #YouTube contents #Cyber wrecker #Machine learning #Text mining

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 논의
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 악플 특성 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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