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문제 정의
- 나머지 세 범주 단어들은 각기 다른 조합으로 보여 일관성 있는 감정 범주로 묶이지 않았다. 본 연구는 단어에 해당하는 범주를 분석할 때, 다른 범주에 비해 상대적으로 높은 빈도의 범주를 선택하였다. 그 결과, 해당되는 범주에서 비율이 낮은 감정 단어들이 나타났는데, 예를 들면, ‘아으’는 분노에 23.
- 본 연구는 현재의 감정연구 추세를 고려하여 공학, 산업, 그리고 사회과학에서 사회복지실천과 상담분야에까지 널리 활용될 수 있는 실용적인 감정 연구 자료를 마련하기 위하여 감정표현단어 목록 제작을 목표로 하였다. 이를 위하여, 본 연구는 한국인들이 빈번하게 사용하는 감정표현 어휘를 우선 추출하고, 이 단어들을 기반으로 감정표현 어휘의 범주와 표현강도를 파악하는 작업을 수행하였다.
- 1에서 최종 추출한 504개의 감정표현어휘들을 개별감정에 따라 범주화하는 작업을 시행하였고, 단어를 통해 전달되는 감정의 의미와 감정표현의 강도에 대한 평가 작업을 동시에 진행하였다. 본 연구에서는 여러 단계에 걸친 어휘추출과정이 주로 국문학자나 감정연구전공자들의 객관․주관적인 의견을 바탕으로 수행되어 일반화하는 데 한계가 있을 수 있다는 점을 고려하여 보다 실제적으로 활용할 수 있는 자료 구축을 위하여 감정표현단어의 감정범주평가는 일반 대학생들을 대상으로 함으로써 일반인의 관점을 최대한 반영할 수 있도록 하였다.
- 선행 연구들은 대체로 감정 단어를 선정하기 위해 ‘신체감각’, ‘성격’, ‘감정상태’, 그리고 ‘행동’ 등 다양한 범주를 적용하여, 감정표현단어를 ‘행동’으로 분류하고 배제한 반면, 본 연구는 일상생활에서의 ‘단어사용 여부’와 ‘감정표현과의 관련여부’ 만을 기준으로 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어를 선정하는데 주력하였다.
- 박인조와 민경환(2005)은 선행 연구들(Bush, 1973; 안신호 등, 1993)이 사용한 방법을 여러 방면에서 개선하여 보다 정확한 감정 단어 목록을 제작하고자 하였다. 이들은 현대 한국어 어휘들의 빈도를 고려하여 제작된 연세대학교 어휘 총집을 기초 자료로 사용하여, 빈도가 높은 중요한 어휘들이 누락되거나 거의 사용되지 않는 어휘를 선정하는 등의 표집방법에서의 오류를 배제하고자 하였다. 또한 감정 단어 선별 작업에 감정 현상을 전공하는 연구원들과 대학원생들을 참여시켜 감정과 관련 없는 단어가 목록에 포함될 가능성을 최소화하였다.
- 본 연구는 현재의 감정연구 추세를 고려하여 공학, 산업, 그리고 사회과학에서 사회복지실천과 상담분야에까지 널리 활용될 수 있는 실용적인 감정 연구 자료를 마련하기 위하여 감정표현단어 목록 제작을 목표로 하였다. 이를 위하여, 본 연구는 한국인들이 빈번하게 사용하는 감정표현 어휘를 우선 추출하고, 이 단어들을 기반으로 감정표현 어휘의 범주와 표현강도를 파악하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 두 단계에 걸쳐 이루어졌으며, 연구 2.
- 이 단계에서는 감정 연구전공자인 6명의 내부 연구원들의 개별적인 선별작업을 통해 67% 이상(6명 중 4명)의 일치도를 보이는 단어들만 추려내어, 결과적으로 2차 작업에서 정리된 1,228개의 목록의 약 40%인 504개의 단어를 최종적으로 선택하였다. 최종 선정된 504개의 감정표현단어들은 부록 1에 제시하였고, 다음에서는 이렇게 다단계에 걸쳐 추려진 504개의 감정표현 어휘를 토대로 시행한 감정 범주 평가에 대한 과정과 결과를 기술하고자 한다.
제안 방법
- 개별적으로 생소하게 느껴지는 단어의 경우는 별도로 표시하도록 지침 하였고, 이 경우를 제외한 모든 단어에 대해 앞서 열거한 감정 범주로 분류하도록 요청하였다. 감정의 강도측정은 단어가 해당 감정을 얼마나 강하게 표현하는지를 10점 척도를 이용하여 평가하도록 하였다. 단어의 의미를 모르고 ‘중성’ 범주를 선택했을 경우에는 감정의 강도를 표시하지 않았다.
- 구체적으로 국어사전에서 추출한 성격이나 감정을 표현하는 3,582개의 단어를 토대로 감정 적절성 여부를 평가하여 얻어진 1,340개의 단어로부터 감정을 의미하는 단어를 고르는 작업에서 Bush(1973)가 사용한 ‘성격’, ‘행동’, ‘감정 상태’ 이외에 ‘신체 감각’의 선택항목을 추가하여, ‘졸린(sleepy)’ 이나 ‘피곤한(tired)’이 목록에서 제외될 수 있도록 하였다.
- 구체적으로 국어사전에서 추출한 성격이나 감정을 표현하는 3,582개의 단어를 토대로 감정 적절성 여부를 평가하여 얻어진 1,340개의 단어로부터 감정을 의미하는 단어를 고르는 작업에서 Bush(1973)가 사용한 ‘성격’, ‘행동’, ‘감정 상태’ 이외에 ‘신체 감각’의 선택항목을 추가하여, ‘졸린(sleepy)’ 이나 ‘피곤한(tired)’이 목록에서 제외될 수 있도록 하였다. 그 뒤, 최종 추출된 213개의 감정 단어에 대해 유사성 평정을 한 후, MDS 분석을 하였다. 그 결과, 감정의 구조는 ‘쾌-불쾌’ 단일차원을 가지는 것으로 밝혀졌다.
- 그러나 본 연구에서는 일상생활에서의 ‘단어 사용 여부’와 ‘감정표현과의 관련 여부’만을 기준으로 감정표현에 해당하는 단어를 추출하는데 주력하였다.
- 1차 작업에서 추출된 6,066개의 단어를 검토해 본 결과, 형태론적 이형체(morphological variants), 즉 어원은 동일하나 품사가 다르거나 어근은 같으나 어미가 다른 단어가 다수 존재하였다. 내부 연구원 7인의 전체 동의하에 다음에서 열거하는 단어 선별작업을 위한 적절한 기준을 추가적으로 적용하여 2차 감정표현단어 선정을 진행하였다. 형태론적 이형체의 경우 다음 원칙을 순차적으로 우선 적용하였다.
- 1) 내부 연구원 7인이 감정표현이 더 적절하다고 동의한 단어, 2) 1차 작업에서 더 많은 평정자가 감정표현단어로 동의한 단어, 그리고 3) (어휘 총집의 자료를 근거로) 일상생활에서 사용 빈도가 더 많은 단어. 동형이형체는 아니나 동의어인 경우, 어휘 총집에 근거하여 더 많은 빈도로 사용되는 단어를 선정하였다. 예를 들면, ‘어이없다’와 ‘어처구니없다’의 경우 ‘어이없다’를 선택하였다.
- 본 연구는 두 단계에 걸쳐 이루어졌으며, 연구 2.1에서는 감정 전공자들이 한국어 감정표현단어를 추출하는 작업을, 연구 2.2에서는 각 단어들이 ‘기쁨’, ‘슬픔’, ‘공포’, ‘분노’, ‘혐오’, ‘놀람’, ‘흥미’, ‘지루함’, ‘통증’, ‘중성,’ 그리고 ‘기타’ 범주 중 어느 범주에 속하는지를 조사하여 단어의 개별감정 범주를 파악하는 작업을 수행하였다.
- 경우에 따라서는 빈도수의 차이가 거의 없는 2개 이상의 범주에 속하는 경우가 있었는데, 이에 따라 감정표현단어를 빈도수가 가장 많은 특정한 감정으로 분류할지, 아니면 2개 이상의 감정으로 구분할지에 대한 기준을 정하고 적용할 필요가 있었다. 본 연구에서는 각 단어에 대해 가장 높은 빈도로 선택된 감정 범주를 우선 일순위로 채택하고, 다음 순위가 일순위로 선택된 범주 비율의 80% 이상의 빈도수에 해당되는 타 범주가 있을 경우엔 해당 범주를 2순위, 3순위 등 순차적으로 채택하였다. 이러한 기준을 적용한 결과, 감정표현단어는 1) 한 가지 범주만을 나타내는 단어가 총 426개, 2) 두 감정 범주를 나타내는 단어 총 72개, 그리고 3) 세 감정 범주를 나타내는 단어 총 6개로 분류되었다.
- 선행 연구들이 선정된 단어의 적절성을 평가하기 위하여 선정된 단어가 얼마나 적절한지 그리고 얼마나 자주 감정단어에 해당하는 감정을 경험하는지를 독립적으로 평가한데 비해, 본 연구는 선정된 단어의 적절성 및 이해도를 평가하기 위하여 감정범주를 측정하는 항목에 ‘의미 모름’ 범주만을 추가하였다.
- 연구 2.2에서는 바로 전 단계인 연구 2.1에서 최종 추출한 504개의 감정표현어휘들을 개별감정에 따라 범주화하는 작업을 시행하였고, 단어를 통해 전달되는 감정의 의미와 감정표현의 강도에 대한 평가 작업을 동시에 진행하였다. 본 연구에서는 여러 단계에 걸친 어휘추출과정이 주로 국문학자나 감정연구전공자들의 객관․주관적인 의견을 바탕으로 수행되어 일반화하는 데 한계가 있을 수 있다는 점을 고려하여 보다 실제적으로 활용할 수 있는 자료 구축을 위하여 감정표현단어의 감정범주평가는 일반 대학생들을 대상으로 함으로써 일반인의 관점을 최대한 반영할 수 있도록 하였다.
- 연구 2.2에서는 일반인들을 대상으로 선정된 감정 표현단어들의 감정 범주 및 감정 강도와 이해 여부를 평가하여, 각 단어에 대한 개별 감정가, 즉, 감정 범주와 강도에 대해 조사하였다. 본 연구의 단어에 대한 감정범주 분석 결과, 대다수의 단어는 기본 감정에 해당하였으며, 일부 단어들은 ‘지루함’, ‘흥미’, ‘통증’과 같은 사회적 감정에 해당하였다.
- 총 64,666개의 단어 목록을 일주일에 걸쳐 4명의 외부 연구원과 1명의 내부 연구원이 개별적인 판단하에 조금이라도 감정을 표현하는 단어라고 생각될 경우 체크하도록 하였다. 개별적 작업 종료 후에 20% 이상의 일치도를 보인 단어(즉, 작업을 수행한 5명의 연구원 중 한 명 이상이 체크한 단어 추출)를 선별함으로써 총 6,066개의 감정표현단어를 1차 선정하였다.
- 피험자들에게 개별적으로 감정표현단어에 대한 감정 범주화작업을 하는 데 있어 각 감정표현이 ‘기쁨’, ‘슬픔’, ‘공포’, ‘분노’, ‘혐오’, ‘놀람’, ‘흥미’, ‘지루함’, ‘통증’, ‘중성,’ 그리고 ‘기타’의 11개 감정에 해당하는 지에 대해 기록하도록 하였고, 중복선택도 가능하게 하였다.
- 한 감정 범주를 포함하는 426개의 단어 중 각 감정으로 구분되는 대표 어휘들의 예는 다음과 같았으며, 몇 퍼센트의 참가자가 그 단어를 해당 감정으로 평가 하였는지의 백분율에 대한 정보와(괄호 안), 백분율이 가장 큰 순서로 예시를 몇 개씩 제시하였다: 1) 슬픔은 ‘구슬프다(100%)’, ‘글썽글썽하다(100%)’, ‘슬퍼하다(98.8%)’, ‘울먹이다(98.
대상 데이터
- 11개 감정 범주 중 9개 감정 범주(‘중립’, ‘기타’ 제외)는 Ekman(1971)이 정의한 기본 감정 여섯 가지(‘기쁨’, ‘슬픔’, ‘공포’, ‘분노’, ‘혐오’, ‘놀람’)와 HCI에서 활용도가 높은 세 가지(‘흥미’, ‘지루함’, ‘통증’) 감정 범주를 포함하였다.
- 감정 단어 선정을 위해 연구원들은 어휘 총집의 64,666개의 단어로부터 1차와 2차에 걸쳐 최종으로, ‘신체 감각’, ‘성격’, ‘감정 상태’, ‘행동’, ‘동기’, ‘관계’, ‘구’로 표현될 경우 감정 단어로 보이는 것, ‘기타’의 여덟 가지 범주를 적용하여 감정으로 혼동되는 단어들을 제외한 총 434개의 감정 단어들로 구성된 목록을 완성하였다.
- 총 64,666개의 단어 목록을 일주일에 걸쳐 4명의 외부 연구원과 1명의 내부 연구원이 개별적인 판단하에 조금이라도 감정을 표현하는 단어라고 생각될 경우 체크하도록 하였다. 개별적 작업 종료 후에 20% 이상의 일치도를 보인 단어(즉, 작업을 수행한 5명의 연구원 중 한 명 이상이 체크한 단어 추출)를 선별함으로써 총 6,066개의 감정표현단어를 1차 선정하였다.
- 1차 작업을 거쳐 2차 작업에서 포함된 감정표현단어 목록에는 ‘아하’와 ‘히히’와 같은 의성어 및 ‘니미’, ‘개새끼’와 같은 욕설도 포함하였다. 그리고 내부 연구원 7인은 앞서 묘사한 규칙에 따라 단어를 선별하고, 감정을 표현하기에 부적절하다고 판단되는 단어는 다시 한 번 제외하는 과정을 통해 총 1,228개의 단어를 추출하였다.
- 실험대상으로 청주대학교 1~3학년(복학생 포함) 중 사회복지실천과목을 수강하는 학부생 80명(남 : 24명, 여 : 56명)이 연구에 자발적으로 참가하였다. 실험에 총 소요된 시간은 평균 한 시간 정도였으며, 동기수준과 수집된 자료의 질을 높임과 동시에 인지적 부담에 대한 보상을 위해 모든 참여자에게 실험 종료 후 10,000원의 상품권을 지급하였다.
- 연세대학교 언어정보개발연구원(1998)에서 제작한 ‘현대 한국어의 어휘빈도’ 자료집을 기초자료로 활용했다.
- 연세대학교 언어정보개발연구원(1998)에서 제작한 ‘현대 한국어의 어휘빈도’ 자료집을 기초자료로 활용했다. 이 자료집은 최근 10년 동안에 출판된 신문, 잡지, 소설 및 수필, 취미 및 교양, 수기 및 전기, 국어교과서, 희곡 및 시나리오 등을 대상으로 조사하여 수집한 빈도 7 이상인 총 64,666개의 단어를 수록하고 있고, 각 단어의 품사와 실제 사용빈도와 같은 자세한 정보를 포함하고 있어 단어 분별과 선별에 있어 용이한 자료로 간주된다.
- 충남대학교 소속으로 국문학을 전공한 4명(박사수료 이하 외부 연구원)과 신경과학 연구실에서 다양한 감정 관련 연구를 진행해 온 7명(박사 2명, 박사수료 4명, 석사과정 1명 이하 내부 연구원)의 연구원, 그리고 청주대학교 소속 사회복지학 전공자 1명(박사)이 작업에 참여하였다.
이론/모형
- 감정단어에 관한 연구들은 감정 연구에 중요한 기초 자료를 제공하고, 감정의 구조를 탐색하는 데 이바지하였다. 그러나 감정표현 어휘에 관한 기존 연구가 매우 제한적이라는 점을 보완하기 위하여, 본 연구 2.1에서는 감정표현단어 목록을 제작하는 데 있어 감정 단어 추출 연구에서 가장 진보된 방법을 이용한 박인조와 민경환(2005)의 절차를 유사하게 사용하였다. 본 연구를 진행하는 데 있어 국문학 전공자와 감정현상을 연구하는 감정연구자들이 감정단어 선별을 담당하여 부적절한 단어가 선택될 오류를 최대한 배제하였고, 여러 단계의 시행을 거쳐 신중하고 일관성 있게 단어들을 선별하여 비감정 단어가 목록에 포함될 가능성을 최소화하였다.
성능/효과
- 1) 슬픔은 ‘구슬프다(100%)’, ‘글썽글썽하다(100%)’, ‘슬퍼하다(98.8%)’, ‘울먹이다(98.8%)’, ‘침울하다(98.8%)’ 등,
- 1차 작업에서 추출된 6,066개의 단어를 검토해 본 결과, 형태론적 이형체(morphological variants), 즉 어원은 동일하나 품사가 다르거나 어근은 같으나 어미가 다른 단어가 다수 존재하였다. 내부 연구원 7인의 전체 동의하에 다음에서 열거하는 단어 선별작업을 위한 적절한 기준을 추가적으로 적용하여 2차 감정표현단어 선정을 진행하였다.
- 2) 분노는 ‘격노하다(95%)’, ‘괘씸하다(93.8%)’, ‘분통터지다(92.5%)’, ‘복수심(91.3%)’, ‘분노하다(91.3%)’ 등,
- 3) ‘기쁨’과 ‘흥미’에 ‘감명 깊다’, ‘고취되다’, ‘매력적’ 등의 단어가 해당되었다.
- 3) 기쁨은 ‘기쁘다(100%)’, ‘싱글벙글하다(100%)’, ‘좋다(100%)’, ‘기분 좋다(98.8%)’, ‘방긋(98.8%)’ 등,
- 4) 놀람은 ‘놀랍다(96.3%)’, ‘급작스럽다(93.8%)’, ‘깜짝(93.8%)’, ‘아뿔싸(92.5%)’, ‘쇼킹하다(91.3%)’ 등,
- 5) 공포는 ‘공포감(96.3%)’, ‘으스스하다(96.3%)’, ‘오싹하다(95%)’, ‘섬뜩하다(91.3%)’, ‘살벌하다(88.8%)’ 등,
- 504개 감정표현단어들에 대해 참가자들이 평가한 감정 범주를 빈도 분석한 결과, 각 단어에 대한 범주는 복수 선택이 가능하였으므로, 단어가 나타내는 감정 범주는 모든 504개 단어가 2개 이상으로 분류되었다. 경우에 따라서는 빈도수의 차이가 거의 없는 2개 이상의 범주에 속하는 경우가 있었는데, 이에 따라 감정표현단어를 빈도수가 가장 많은 특정한 감정으로 분류할지, 아니면 2개 이상의 감정으로 구분할지에 대한 기준을 정하고 적용할 필요가 있었다.
- 6) 혐오는 ‘징그럽다(87.5%)’, ‘더럽다(86.3%)’, ‘역겹다(80%)’, ‘흉측하다(80%)’, ‘구역질나다(76.3%)’ 등,
- 7) 지루함은 ‘지루하다(97.5%)’, ‘무료하다(96.3%)’, ‘재미없다(93.8%)’, ‘따분하다(92.5 %)’, ‘심심하다(88.8%)’등,
- 9) 통증은 ‘아프다(77.5%)’, ‘아야(72.5%)’, ‘고통스럽다(70%)’, ‘지끈거리다(66.3%)’, ‘기진맥진하다(51.2%)’ 등, 그리고
- 일반인들을 대상으로 한 단어평정 결과, ‘의미 모름’ 범주를 포함하는 단어는 없었고, 모든 단어는 감정범주에 할당되었다. 결과적으로, 이는 전문가들이 선정한 단어들을 일반인들이 잘 이해하고 있으며, 선정된 단어들이 특정한 개별감정을 표현하고 있음을 제시하여, 본 연구에서 사용한 단어 선정 절차가 타당했음을 보여준다.
- 그 결과, 감정의 구조는 ‘쾌-불쾌’ 단일차원을 가지는 것으로 밝혀졌다.
- 그 후, 연구자들은 감정 단어 목록으로부터 87개의 대표적인 감정 단어를 추출하고, 이 단어들에 대해 MDS 분석을 실시하여, 감정 구조의 ‘쾌-불쾌’ 그리고 잠정적으로 ‘타인 초점적-자기 초점적’ 차원임을 밝혔다.
- 두 가지로 범주화 된 72개의 단어 중, ‘분노’와 ‘혐오’를 동시에 나타내는 단어가 16개 단어로 가장 많았으며, 흥미롭게도 7개의 단어는 ‘슬픔’과 ‘공포’를, 또 다른 7개 단어는 ‘기쁨’과 ‘흥미’를 동반하여, 이 단어들은 두 감정을 동시에 표현할 확률이 큰 것으로 나타났다(Table 2).
- 따라서 본 연구의 최종 504개 단어 목록은 ‘신체감각’, ‘성격’, 그리고 ‘동기’에 해당하는 단어가 포함되어 있을 수도 있다.
- 마지막으로, 세 가지 감정 범주로 구분되는 6개의 단어 중 동일한 감정 범주로 일관되게 나타나는 어휘는 ‘놀람’, ‘흥미’, ‘기쁨’을 동시에 나타내는 ‘아하’와 ‘전율하다’ 2개였다(Table 3).
- 1에서는 감정표현단어 목록을 제작하는 데 있어 감정 단어 추출 연구에서 가장 진보된 방법을 이용한 박인조와 민경환(2005)의 절차를 유사하게 사용하였다. 본 연구를 진행하는 데 있어 국문학 전공자와 감정현상을 연구하는 감정연구자들이 감정단어 선별을 담당하여 부적절한 단어가 선택될 오류를 최대한 배제하였고, 여러 단계의 시행을 거쳐 신중하고 일관성 있게 단어들을 선별하여 비감정 단어가 목록에 포함될 가능성을 최소화하였다. 그러나 본 연구에서는 일상생활에서보다 실제로 사용하는 감정표현단어를 선별하는 데 초점을 두어 박인조와 민경환(2005)의 연구와는 차별된다고 할 수 있다.
- 본 연구의 단어에 대한 감정범주 분석 결과, 대다수의 단어는 기본 감정에 해당하였으며, 일부 단어들은 ‘지루함’, ‘흥미’, ‘통증’과 같은 사회적 감정에 해당하였다.
- 실험대상으로 청주대학교 1~3학년(복학생 포함) 중 사회복지실천과목을 수강하는 학부생 80명(남 : 24명, 여 : 56명)이 연구에 자발적으로 참가하였다. 실험에 총 소요된 시간은 평균 한 시간 정도였으며, 동기수준과 수집된 자료의 질을 높임과 동시에 인지적 부담에 대한 보상을 위해 모든 참여자에게 실험 종료 후 10,000원의 상품권을 지급하였다.
- 위의 기준을 적용한 결과, 504개의 감정표현단어 중 한 가지 감정으로만 구분되는 426개의 단어 중에는 ‘슬픔’에 해당하는 단어가 128개로 가장 많았고, 다음으로 ‘분노’가 84개, ‘기쁨’이 83개 순으로 많게 나타났다.
- 이 연구에서 어휘추출의 가장 마지막 단계로, 앞서 두 단계에 걸쳐 추출된 1,228개의 감정표현단어는 각 단어의 적절성(즉, 감정표현 적절성과 실사용 기준)에 따라서 재분류작업을 거쳐 최종 504개의 감정표현 어휘로 추려졌다. 이 단계에서는 감정 연구전공자인 6명의 내부 연구원들의 개별적인 선별작업을 통해 67% 이상(6명 중 4명)의 일치도를 보이는 단어들만 추려내어, 결과적으로 2차 작업에서 정리된 1,228개의 목록의 약 40%인 504개의 단어를 최종적으로 선택하였다. 최종 선정된 504개의 감정표현단어들은 부록 1에 제시하였고, 다음에서는 이렇게 다단계에 걸쳐 추려진 504개의 감정표현 어휘를 토대로 시행한 감정 범주 평가에 대한 과정과 결과를 기술하고자 한다.
- 이 연구에서 어휘추출의 가장 마지막 단계로, 앞서 두 단계에 걸쳐 추출된 1,228개의 감정표현단어는 각 단어의 적절성(즉, 감정표현 적절성과 실사용 기준)에 따라서 재분류작업을 거쳐 최종 504개의 감정표현 어휘로 추려졌다. 이 단계에서는 감정 연구전공자인 6명의 내부 연구원들의 개별적인 선별작업을 통해 67% 이상(6명 중 4명)의 일치도를 보이는 단어들만 추려내어, 결과적으로 2차 작업에서 정리된 1,228개의 목록의 약 40%인 504개의 단어를 최종적으로 선택하였다.
- 일반인들을 대상으로 한 단어평정 결과, ‘의미 모름’ 범주를 포함하는 단어는 없었고, 모든 단어는 감정범주에 할당되었다.
- 즉, 실험대상자들을 통한 실험 분석결과에 따르면 총 504개의 감정표현어휘에는 ‘슬픔’을 표현하는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 ‘분노’, ‘기쁨’ 순으로 평가된 것을 알 수 있다(Table 1 참조).
후속연구
- , 2009). 감정 인식 연구에서 본 연구에서 개발한 감정어휘를 얼굴표정이나 음성의 모달리티와 함께 사용한다면 보다 다양하고 보다 정확한 인간의 감정탐색이 가능하리라 본다.
- 따라서 본 연구의 최종 504개 단어 목록은 ‘신체감각’, ‘성격’, 그리고 ‘동기’에 해당하는 단어가 포함되어 있을 수도 있다. 또한, 본 연구는 선행연구들이 수행한 감정단어의 적절성 및 경험빈도(또는 친숙성)를 평가하지 않았다는 점에서 차이점이 있으나 제한점으로 간주될 수도 있겠다. 선행 연구들이 선정된 단어의 적절성을 평가하기 위하여 선정된 단어가 얼마나 적절한지 그리고 얼마나 자주 감정단어에 해당하는 감정을 경험하는지를 독립적으로 평가한데 비해, 본 연구는 선정된 단어의 적절성 및 이해도를 평가하기 위하여 감정범주를 측정하는 항목에 ‘의미 모름’ 범주만을 추가하였다.
- 또한, 사회복지실천과 상담심리에서도 적극적으로 활용될 수 있는 유용성도 있다. 또한, 본 연구자료는 사회복지실천과 상담심리에서도 적극적으로 활용될 수 있는 장점이 있다. 사회복지실천가로서 내담자의 변화를 가져오는 데 가장 중요하게 여겨지는 자질은 내담자와의 라포르 형성, 적극적인 경청과 반영, 존중, 그리고 공감적 이해인데, 이는 인간주의적 접근의 심리학자인 칼 로저스가 제안하는 인간중심적인 태도와도 공통되는 부분이다.
- 본 연구의 제한점은 존재한다. 먼저, 본 연구는 감정 범주화를 위하여 일반인 참가자 80명을 대상으로 하였는데, 80명을 대상으로 한 연구 결과를 일반화하는 것은 무리가 있을 수 있다. 이를 극복하기 위하여 추후 연구에서는 본 연구의 감정표현단어 목록을 이용하여 더 많은 참가자를 대상으로 범주화 연구를 실시할 필요성이 있다.
- 본 연구가 가지는 또 다른 방법론적 가치는 감정범주 분석에 있어 해당 단어와 관련된 복수의 감정범주를 선택하는 기준을 마련하여, 두 가지 이상의 감정표현을 나타내는 어휘 탐색을 가능케 했다는 점이다. 이는 본 연구에 수록된 최종 감정표현단어 목록에서 볼 수 있듯이, 다양한 어휘가 복수의 감정 범주를 가짐으로써 감정종류와 강도가 다양함을 시사한다.
- 실제로 Miley, O’Melia와 Dubois(2004)는 내담자의 사고와 감정을 올바르게 파악하는 것은 비정상적인 행동에 기인하거나 영향을 미치는 인지적·감정적 요소들을 이해하고 해석하는 데 필요조건이라고 한다. 본 연구의 감정어휘 자료는 다양하게 표현되는 감정을 적극적으로 이해하고 반영할 수 있는 전문가의 태도를 발달시키고 보다 효율적인 서비스를 제공하는 데 도움이 될 것이라고 생각한다. 그런 의미에서 본 연구 자료의 실용도는 높다고 할 수 있겠다.
- 본 연구의 제한점은 존재한다. 먼저, 본 연구는 감정 범주화를 위하여 일반인 참가자 80명을 대상으로 하였는데, 80명을 대상으로 한 연구 결과를 일반화하는 것은 무리가 있을 수 있다.
- 5% 해당하였다. 본 자료를 활용하여 감정을 분류할 때 범주뿐 아니라 빈도를 함께 고려한 확률적 개념을 사용한다면 단어가 범주에 해당되는 비율이 낮은 문제를 해결할 수 있을 것이다.
- 단어에 대한 다양한 범주와 강도에 관한 정보는 인간이 실제 생활에서 경험하는 복합 감정과 다양한 강도의 감정에 대한 이해를 도모할 수 있다. 이러한 정보가 추후 HCI 감정인식 기술에 활용된다면 인간의 감정에 대한 보다 정확한 탐색이 가능할 것이다.
- 먼저, 본 연구는 감정 범주화를 위하여 일반인 참가자 80명을 대상으로 하였는데, 80명을 대상으로 한 연구 결과를 일반화하는 것은 무리가 있을 수 있다. 이를 극복하기 위하여 추후 연구에서는 본 연구의 감정표현단어 목록을 이용하여 더 많은 참가자를 대상으로 범주화 연구를 실시할 필요성이 있다. 다음으로 본 연구는 기존의 선행연구들이 감정표현단어를 선정하기 위해 ‘신체감각’, ‘성격’, ‘감정상태’, ‘행동’, 그리고 ‘동기’ 등 다양한 범주를 적용한 것과는 달리 ‘일상생활에서의 사용 여부’와 ‘감정표현과의 관련 여부’만을 기준으로 적용하였다는 것이다.
- 종합하면, 본 연구의 감정 관련어휘 자료는 추후 심리학뿐만 아니라 공학 및 산업 분야에까지 다양하게 활용될 수 있다. 예를 들면, 감정 단어와 감정 단어의 개별 범주는 어휘에 기반을 두어 인간의 감정을 탐색하는 HCI 분야에서 이용 가능할 것이다(Calvo & D’ Mello, 2010).
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