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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조원정 (경희대학교) 이종혁 (경희대학교)
저널정보
한국방송학회 한국방송학보 한국방송학보 제37권 제2호
발행연도
2023.3
수록면
232 - 269 (38page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

장애인 시위 관련 뉴스 댓글의 비윤리성 측정과 정치 성향에 따른 차이 비교 : BERT 기반 딥러닝 분류기 개발과 적용
조원정 ,  이종혁 한국방송학보 2023.03 학술저널

2022

사회적 약자 관련 댓글에 대한 윤리성 측정과 정치적 성향에 따른 차이 비교: BERT 기반 딥러닝 분류기 개발과 적용
조원정 ,  이종혁 한국방송학회 학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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온라인 공론장에서 사회적 약자를 향한 비윤리적 댓글이 사회적 문제로 떠오르고 있다. 이런 문제의식을 바탕으로 본 연구는 2022년 장애인 지하철 시위 관련 뉴스 댓글 50,875개를 수집해 비윤리성을 측정하고 정치 성향에 따른 차이를 살펴보았다. 이를 위해 뉴스 댓글의 비윤리성을 차별(discrimination)-욕설(abuse)-폭력(violence)-선정(sexual)-문제없음(immoral_none)으로 유형화한 후 댓글을 이 가운데 하나로 분류하는 BERT 기반의 텍스트 비윤리성 예측 딥러닝 모형을 개발했다. 분석 결과, 전체 댓글 가운데 ‘문제없음’으로 분류된 경우는 39.95%에 머물렀다. 반면, ‘차별’과 ‘욕설’은 각각 전체의 37.07%와 17.05%를 차지할 정도로 빈번하게 나타났다. 또한, 진보 언론(MBC, 프레시안, 한겨레)의 댓글에서 보수 언론(TV조선, 데일리안, 조선일보)의 댓글에 비해 윤리적 문제가 상대적으로 적게 나타나는 현상을 확인했다. 가장 많이 관찰된 ‘차별’의 문제도 진보 언론의 댓글에 비해 보수 언론의 댓글에서 많이 나타났다. 더욱이 보수 언론에서는 차별과 폭력으로 분류된 댓글에 높은 공감 비율을 보였으며, 댓글의 차별과 폭력 수준이 높을수록 공감 비율도 높아지는 경향이 관찰됐다. 우리 언론, 특히 보수 언론의 댓글 공간이 숙의(deliberation)와 경합(agonism)이 보장되는 민주적 공론장으로 거듭나기 위한 고민과 노력이 필요해 보인다.
#뉴스 댓글 #비윤리성 #장애인 #차별 #정치 성향 #딥러닝 #comments #ethics #discrimination #political orientation #deep-learning

목차

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구문제
4. 연구방법
5. 연구 결과
6. 결론 및 논의
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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