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금희조 (성균관대) 박윤정 (성균관대) 윤준섭 (성균관대  ) 박정민 (성균관대) 이세영 (성균관대) 임인재 (성균관대)
저널정보
한국언론정보학회 한국언론정보학보 한국언론정보학보 통권 제122호
발행연도
2023.12
수록면
7 - 47 (41page)
DOI
10.46407/kjci.2023.12.122.7

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본 연구는 감정 표현을 포함하는 유튜브 섬네일(thumbnail)과 그 동영상에 달린 댓글의 반시민성 간 관련성을 규명하고자, 2022년 핼러윈에 발생한 이태원 참사 이슈를 대상으로 기계학습 식별과 전통적 내용분석을 융합하여 분석을 진행했다. 분노, 불안, 공포를 포함하는 섬네일이 반시민성 즉, 무례/혐오/비난 표현을 담은 댓글과 관련성이 있는지에 중점을 두고, 이태원 참사 후 100일까지 기간을 정한 후 유튜브 쇼트폼 동영상을 선별하였으며 이에 달린 댓글 중 임의 표집된 3천 개에 대해서는 휴먼 코딩을 수행하고, 댓글 5만 개에 대해서는 개발된 알고리즘을 활용해 식별 분석했다. 분석결과, 분노 감정이 포함된 섬네일 동영상의 댓글에서 피해자 비난이 다소 많았지만, 무례, 혐오 표현은 오히려 분노와 불안 표현이 섬네일에 없는 경우에 더 발견되었다. 그리고 감정 섬네일과 반시민적 댓글의 관련성은 다소 일관되지 않았지만, 조절 효과의 패턴은 분명했다. 섬네일이 인물 중심, 특히 정치인 대상일 때 피해자 비난 댓글이 가장 많았고, 피해 당사자 중심일 때는 반시민적 댓글이 오히려 감소했다. 이러한 분석결과를 바탕으로 유튜브 동영상 섬네일을 통한 ‘참사의 정치화’와 ‘분노의 활성화’가 피해자 비난 중심의 반시민적 댓글을 유도하는 주요인임을 확인했다.
#감정 섬네일 #반시민성 #분노 감정 #무례 표현 #혐오 표현 #피해자 비난 #기계학습 #emotional thumbnail #YouTube incivility #hate speech #victim blaming #machine learning

목차

1. 문제 제기
2. 이론적 논의
3. 연구 방법과 분석 결과
4. 결론 및 논의
참고 문헌

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