[논문]악성 댓글의 특성: 한국어와 영어의 인터넷 뉴스 댓글 비교

김영일; 김영준; 김영진; 김경일

doi:10.5392/jkca.2019.19.01.548

악성 댓글의 특성: 한국어와 영어의 인터넷 뉴스 댓글 비교
The Characteristics of Malicious Comments: Comparisons of the Internet News Comments in Korean and English 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.1, 2019년, pp.548 - 558

김영일 (아주대학교 IT심리학과) , 김영준 (아주대학교 심리학과) , 김영진 (아주대학교 심리학과) , 김경일 (아주대학교 심리학과)

초록
AI-Helper

인터넷 뉴스 댓글이 보편화 됨에 따라 악성 댓글이 확산되었고 이는 많은 사회 문제를 일으켜 왔다. 글은 심리 상태나 성격을 반영하기 때문에 악성 댓글을 분석하면 댓글을 작성할 때의 마음 상태를 추론할 수 있다. 본 연구에서는 영어권과 한국어권의 악성 댓글을 LIWC와 KLIWC를 사용하여 분석하였다. 그 결과, 영어와 한국어 공통으로 문장, 어절, 형태소, 문장 당 어절, 문장 당 형태소, 긍정적인 정서, 인지적 과정을 나타내는 단어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 적게 사용되었으며, 3인칭 단수, 화, 정서적 과정을 나타내는 단어, 물리적 상태와 기능을 나타내는 단어, 속어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 많이 사용되었다. 이는 악성 댓글을 작성할 때 사람들이 분노의 감정을 조절하지 못하고 충분히 생각하지 않은 상태에서 글을 작성하고 있음을 나타낸다. 따라서 댓글 작성 시, 작성 글을 모니터링 하도록 유도하거나 부정적 정서의 어휘가 많이 사용된 글을 다른 이용자에게 노출 시키지 않는 등의 방법을 인터넷 뉴스 서비스 제공자가 고려할 필요가 있다. 한편, 영어의 악성 댓글과 한글의 악성 댓글은 진정성 측면에서 차이가 발생했다. 좀 더 객관적 연구를 위해서 여러 시점의 댓글을 모집할 필요가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Along generalization of internet news comments, malicious comments have been spread and made many social problems. Because writings reflect human mental state or trait, analyzing malicious comments, human mental states could be inferred when they write internet news comments. In this study, we analyzed malicious comments of English and Korean speaker using LIWC and KLIWC. As a result, in both English and Korean, malicious comments are commonly more used in sentence, word phrase, morpheme, word phrase per sentence, morpheme per sentence, positive emotion words, and cognitive process words than normal comments, and less used in the third person singular, adjective, anger words, and emotional process words than normal comments. This means people are state that they can not control their feeling such as anger and can not think well when they write news comments. Therefore, when internet comments were written, service provider should consider the way that commenters monitor own writings by themselves and that they prevent the other users from getting close to comments included many negative-emotion words. In other sides, it is discovered that English and Korean malicious comments was discriminated by authenticity. In order to be more objective, gathering data from various point of time is needed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

KLIWC의 연구의 타당성을 LIWC 연구와 비교하는 연구가 있었지만[18] 직접 자료를 수집하여 영어와 한국어의 언어적 비교를 해 온 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 악성 댓글을 대상으로 영어와 한국어를 사용하는 사람들의 공통점과 차이점을 분석하였다. 악성 댓글을 다는 사람들의 상태는 공통적인 반면 그 언어를 사용하는 문화나 언어적 특성에 영향을 받을 것이다.

가설 설정

본 연구는 미국과 한국 양국에서 사람들이 작성하는 악성 댓글과 일반 댓글의 차이를 통해 댓글 작성 시 사람들의 심리를 유추할 수 있음을 가정한다. 그러나 양국은 언어차이, 문화차이가 존재하고 따라서 KLIWC와 LIWC에서 수집하는 언어적, 심리적 변인에도 차이가 있다.

제안 방법

이후 KLIWC와 LIWC로 분석할 수 있는 각 댓글을 텍스트(txt) 파일 형식으로 저장하였다. 그리고나서 KLIWC와 LIWC에 그 텍스트(txt) 파일을 업로드하여 언어학적 변인과 심리학적 변인의 사용 비율을 추출하였다. 결과적으로 각 아이디별로 정상 댓글과 악성 댓글의 언어학적 변인 및 심리학적 변인들을 도출하였고, 둘을 비교하기 위하여 통계적으로 paired t검증을 실시하였다.
모든 아이디의 글들을 일반 댓글과 악성 댓글로 구분하였고, 다음에서 수집한 댓글의 경우 문서작성 소프트웨어 ‘한글’을 이용하여 KLIWC로 분석 시 에러가 발생하는 정의되지 않은 단어(예: 됏다)들을 수정하였다.
본 연구는 LIWC와 KLIWC를 통해 영어와 한국어를 사용하는 사람들의 악성 댓글과 일반 댓글의 차이를 비교하였다. 그 결과 LIWC와 KLIWC 공통적으로 언어적 변인 중 형태소, 문장 당 형태소에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 적게 사용되었다.
본 연구에서는 그 동안 직접적으로 비교하지 않았었던 KLIWC와 LIWC 간의 변인들을 직접 비교하는 방식을 사용하였다. 한국어 문법과 영어 문법이 일치하는 부분은 동시에 자료를 혼합설계 분석하였으며, 두 문법이 독립적으로 갖고 있는 변인들에 대해서는 각각 악성 댓글과 일반 댓글의 차이를 비교하였다.
모든 아이디의 글들을 일반 댓글과 악성 댓글로 구분하였고, 다음에서 수집한 댓글의 경우 문서작성 소프트웨어 ‘한글’을 이용하여 KLIWC로 분석 시 에러가 발생하는 정의되지 않은 단어(예: 됏다)들을 수정하였다. 이후 KLIWC와 LIWC로 분석할 수 있는 각 댓글을 텍스트(txt) 파일 형식으로 저장하였다. 그리고나서 KLIWC와 LIWC에 그 텍스트(txt) 파일을 업로드하여 언어학적 변인과 심리학적 변인의 사용 비율을 추출하였다.
본 연구에서는 그 동안 직접적으로 비교하지 않았었던 KLIWC와 LIWC 간의 변인들을 직접 비교하는 방식을 사용하였다. 한국어 문법과 영어 문법이 일치하는 부분은 동시에 자료를 혼합설계 분석하였으며, 두 문법이 독립적으로 갖고 있는 변인들에 대해서는 각각 악성 댓글과 일반 댓글의 차이를 비교하였다. 두 언어의 차이가 있기 때문에 본 연구에서 공통적이라고 가정한 구분이 정확한지는 이 후 연구들에서 좀 더 검증이 필요할 것이다.

대상 데이터

‘다음’은 2013년 4월에서 5월 사이에 미디어 다음에서 대상자를 탐색하였으며, ‘야후 U.S'에서는 2016년 3월 에서 6월 사이 Yahoo news에서 대상자를 탐색하였다.
댓글 수집자들은 무작위 뉴스 기사로부터 악성 댓글을 탐색하고, 악성 댓글을 쓴 아이디의 글 모아보기로 확인하였다. 그 결과 그 아이디의 악성 댓글이 다수 발견될 경우에 해당 아이디의 댓글을 최신 순으로부터 400개를 수집하였다. 따라서 최소 400개 이상 댓글을 작성한 아이디의 댓글이 수집되었다.
심리학적으로는 우리나라에만 있는 특수한 심리적 변인인 ‘체면’등이 추가되었다. 그리하여 언어학적 변인 38개, 심리학적 변인 44개가 분석에 사용된다.
댓글의 원천은 영어 사이트와 한글 사이트 각각 1곳을 선정하였다. 선정 기준은 단일 아이디를 기준으로 댓글을 정렬하여 모을 수 있고, 댓글 크롤링이 자유로우며, 대중성을 갖춘 사이트였다.
그 결과 그 아이디의 악성 댓글이 다수 발견될 경우에 해당 아이디의 댓글을 최신 순으로부터 400개를 수집하였다. 따라서 최소 400개 이상 댓글을 작성한 아이디의 댓글이 수집되었다. 댓글을 400개 이상을 기준으로 한 이유는 한 아이디 당 400개 이상의 댓글을 수집하면 일반 댓글과 악성 댓글을 어절 기준으로 평균 1000어절 이상을 수집할 수 있을 것으로 판단했기 때문이다.
본 연구에 사용된 자료 중 한글 댓글 자료는 2013년에, 영어 댓글 자료는 2016년에 수집되었다. 통계적인 오차가 무선화 될 수 있을 만큼 충분한 양의 자료를 수집하였지만, 이 둘의 시간적 간격은 문화적 차이의 효과뿐만 아니라 댓글 수집 당시의 사회적 상황이 결과에 영향을 미칠 가능성이 존재한다.
S에서 200개 아이디를 수집하였다. 본 연구에 사용된 한국어 자료 중 일부는 김영준, 김영일, 김경일의 연구[17]에서 사용되었으며, 본 연구에서는 그 외의 한국어 자료를 추가 수집하여 진행되었다.
댓글의 원천은 영어 사이트와 한글 사이트 각각 1곳을 선정하였다. 선정 기준은 단일 아이디를 기준으로 댓글을 정렬하여 모을 수 있고, 댓글 크롤링이 자유로우며, 대중성을 갖춘 사이트였다. 이 기준에 맞추어 국내사이트는 종합 포털 사이트 ‘다음(http://www.
연구자의 설명을 들은 제 3의 댓글 수집자들은 앞서 설명한 방법으로 다음에서 200개 아이디, 야후 U.S에서 200개 아이디를 수집하였다.
이 기준에 맞추어 국내사이트는 종합 포털 사이트 ‘다음(http://www.daum.net)’, 영어 사이트 역시 종합 포털 사이트인 ‘야후U.S(http://www.yahoo.com)'에서 수집하였다.

데이터처리

그리고나서 KLIWC와 LIWC에 그 텍스트(txt) 파일을 업로드하여 언어학적 변인과 심리학적 변인의 사용 비율을 추출하였다. 결과적으로 각 아이디별로 정상 댓글과 악성 댓글의 언어학적 변인 및 심리학적 변인들을 도출하였고, 둘을 비교하기 위하여 통계적으로 paired t검증을 실시하였다. 분석에는 SPSS가 사용되었다.
따라서 두 프로그램에서 공통적으로 비교할 수 있는 변인들에 대해서는 2×2 혼합 ANOVA(집단 간: 언어 종류, 집단 내: 댓글 종류)를 통해 분석하였고, 공통적으로 비교할 수 없는 변인에 대해서는 댓글 종류에 따른 대응표본 t분석을 실시하였다.

성능/효과

댓글을 400개 이상을 기준으로 한 이유는 한 아이디 당 400개 이상의 댓글을 수집하면 일반 댓글과 악성 댓글을 어절 기준으로 평균 1000어절 이상을 수집할 수 있을 것으로 판단했기 때문이다. LIWC와 KLIWC의 변인 값은 전체 글에서 발견된 각 변인의 수를 전체 형태소 수(KLIWC)나 단어 수(LIWC)로 나눈 값의 백분율이기 때문에 분모로 사용될 전체 형태소와 단어가 충분히 확보되어야만 안정적인 결과를 얻을 수 있다. 연구자의 설명을 들은 제 3의 댓글 수집자들은 앞서 설명한 방법으로 다음에서 200개 아이디, 야후 U.
본 연구는 LIWC와 KLIWC를 통해 영어와 한국어를 사용하는 사람들의 악성 댓글과 일반 댓글의 차이를 비교하였다. 그 결과 LIWC와 KLIWC 공통적으로 언어적 변인 중 형태소, 문장 당 형태소에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 적게 사용되었다. 심리학적 변인 중 긍정적인 정서, 인지적인 과정에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 적게 사용되었고, 감정 또는 정서적 과정, 화, 물리적 상태와 기능, 속어 등이 악성 댓글에 비해 일반 댓글에 비해 많이 사용되었다.
다른 결과들과는 달리 KLIWC가 더 높은 비율인 몸 상태와 기능, 식사&음주&다이어트의 어휘들은 영어권(좁게 한정하면 미국)에 비해 매우 빈번하게 사용됨을 알 수 있다.
심리학적 변인 중 긍정적인 정서, 인지적인 과정에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 적게 사용되었고, 감정 또는 정서적 과정, 화, 물리적 상태와 기능, 속어 등이 악성 댓글에 비해 일반 댓글에 비해 많이 사용되었다. 또한, KLIWC에서만 제공하는 변인인 문장, 어절, 문장 당 어절, 명사추정범주에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 많이 사용되었다. 이것은 김영준, 김영일, 김경일의 연구결과[17]와 동일한 것이다.
연구 결과는 동일 인물의 악성 댓글과 일반 댓글을 작성할 때의 차이를 비교한 것이므로 특정인의 성격적인 특성이라기보다 댓글을 쓰는 상황에서 일시적으로 발현되는 특성으로 보는 것이 바람직 할 것이다. 본 연구 결과는 악성 댓글의 근본적인 특징이라고 할 수 있는 욕설, 부정적 정서의 어휘와 함께, 인지적인 과정을 포함하는 어휘들이 덜 사용되고, 더 단순하고 짧은 형태의 말들이 악성 댓글로 사용되고 있음을 밝히고 있다. 즉, 떠오르는 강렬한 정서(분노 등)를 생각의 여과없이 써 버리는 것이다.
심리적 변인의 주요한 결과는 악성 댓글이 감정, 정서적 과정을 나타내는 범주의 어휘 비율이 높다는 것이었다. 특히 정서를 포함하는 단어는 긍정적인 정서나 느낌을 나타내는 어휘는 적게 사용된 반면, 부정적인 정서와 화를 나타내는 어휘들이 많이 사용되었다.
그 결과 LIWC와 KLIWC 공통적으로 언어적 변인 중 형태소, 문장 당 형태소에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 적게 사용되었다. 심리학적 변인 중 긍정적인 정서, 인지적인 과정에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 적게 사용되었고, 감정 또는 정서적 과정, 화, 물리적 상태와 기능, 속어 등이 악성 댓글에 비해 일반 댓글에 비해 많이 사용되었다. 또한, KLIWC에서만 제공하는 변인인 문장, 어절, 문장 당 어절, 명사추정범주에서 악성 댓글이 일반 댓글에 비해 많이 사용되었다.
전반적으로 나타난 결과는 김영준, 김영일, 김경일 [17]의 결과와 매우 유사하게 나타났다. 형태소, 문장 당 형태소 모두 일반 댓글이 악성 댓글에 비해 많이 나타났으며, 긍정적인 정서, 인지적인 과정의 단어가 일반 댓글이 악성 댓글에 비해 많이 나타난 것, 감정 또는 정서적 과정, 화, 물리적 상태와 기능, 속어 등이 일반 댓글에 비해 악성 댓글이 많이 나타난 것이 같았다.

후속연구

한국어 문법과 영어 문법이 일치하는 부분은 동시에 자료를 혼합설계 분석하였으며, 두 문법이 독립적으로 갖고 있는 변인들에 대해서는 각각 악성 댓글과 일반 댓글의 차이를 비교하였다. 두 언어의 차이가 있기 때문에 본 연구에서 공통적이라고 가정한 구분이 정확한지는 이 후 연구들에서 좀 더 검증이 필요할 것이다. 다만, 악성 댓글의 특징적인 변인들이 한국어 댓글과 영어 댓글 분석에서 동일하게 발견된 점은 두 언어 간 문법적으로 동일한 변인들의 분석이 연구 방법론으로써 유용할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
악성 댓글을 다는 사람들의 상태는 공통적인 반면 그 언어를 사용하는 문화나 언어적 특성에 영향을 받을 것이다. 따라서 LIWC와 KLIWC의 비교 가능한 변인들의 비교를 통해 악성 댓글의 특징에 대한 타당성을 확보할 수 있을 것이다.
인터넷 뉴스 댓글은 기본적으로 뉴스에 종속되어 있기 때문에 그 당시 주요 이슈가 되는 기사에 영향을 많이 받게 된다. 따라서 본 연구의 결과가 더 일반화되려면 횡단 연구와 함께 종단적으로 여러시점에서 데이터를 수집하여 조사해야 할 필요가 있다.
연구 결과는 동일 인물의 악성 댓글과 일반 댓글을 작성할 때의 차이를 비교한 것이므로 특정인의 성격적인 특성이라기보다 댓글을 쓰는 상황에서 일시적으로 발현되는 특성으로 보는 것이 바람직 할 것이다. 본 연구 결과는 악성 댓글의 근본적인 특징이라고 할 수 있는 욕설, 부정적 정서의 어휘와 함께, 인지적인 과정을 포함하는 어휘들이 덜 사용되고, 더 단순하고 짧은 형태의 말들이 악성 댓글로 사용되고 있음을 밝히고 있다.
다른 결과들과 엮어서 생각해보면, 한국과는 다르게 영어권 netizen들에게 netspeak는 의식적인 노력이 필요한, 즉 좀 더 인지적인 단어들일 가능성이 있다. 인터넷 사용 연령대나 학력 등을 같이 조사할 수 있다면 이러한 가설을 좀 더 뒷받침 할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기능어란 무엇인가?	LIWC는 글과 말에 나타난 어휘들을 품사별로 태깅할 뿐 아니라 일상생활에서 자주 사용되는 내용어를 기반으로 분류하여 그 빈도와 비율을 계산함으로써 작자 또는 화자의 성격이나 심리 상태를 추론할 수 있도록 하게 해 준다[9][10]. 특히 LIWC는 다른 언어 분석 프로그램과 달리 기능어에 초점을 두는데, 기능어란 어휘 자체의 뜻보다는 언어의 형식에서 문법적인 관계를 나타내기 위해 사용되는 말로서 영어에서는 관계대명사, 전치사, 관사 등이 이에 해당하는 어휘들이다. 이 어휘들은 내용어에 비해 자동적으로 출력되기 때문에 의식적으로 사용을 통제하기가 어렵다.
	악성 댓글에 대해 해외에서는 어떤 대처를 하고 있는가?	비단 국내뿐만 아니라 다른 나라에서도 악성 댓글은 문제가 되고 있다[4]. 이에 대한 대책으로 사이버폭력에 대한 법률이 해외에서도 많은 국가에서 제정되고 있으며, 특히 문제를 많이 일으키고 피해도 많이 받는 청소년을 대상으로 사이버 폭력에 대한 교육 프로그램이 생겨나고 있다. 국내외를 막론하고 처벌과 교육이 사이버 폭력을 예방하는 중요한 수단이기는 하지만 인터넷 상에서 악성 댓글이 감소하고 있다는 통계는 찾아보기 힘들다.
	악성 댓글을 다는 사람들이 분노를 조절하지 못한다는 근거는 무엇인가?	본 연구에서는 영어권과 한국어권의 악성 댓글을 LIWC와 KLIWC를 사용하여 분석하였다. 그 결과, 영어와 한국어 공통으로 문장, 어절, 형태소, 문장 당 어절, 문장 당 형태소, 긍정적인 정서, 인지적 과정을 나타내는 단어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 적게 사용되었으며, 3인칭 단수, 화, 정서적 과정을 나타내는 단어, 물리적 상태와 기능을 나타내는 단어, 속어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 많이 사용되었다. 이는 악성 댓글을 작성할 때 사람들이 분노의 감정을 조절하지 못하고 충분히 생각하지 않은 상태에서 글을 작성하고 있음을 나타낸다.

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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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