[논문]보전문화체학 접근방식을 통한 생태계교란 생물인 담수 외래종의 대중인식 평가

박웅배; 도윤호

doi:10.17663/jwr.2021.23.4.364

보전문화체학 접근방식을 통한 생태계교란 생물인 담수 외래종의 대중인식 평가
Assessment of Public Awareness on Invasive Alien Species of Freshwater Ecosystem Using Conservation Culturomics 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.23 no.4, 2021년, pp.364 - 371

박웅배 (공주대학교 생명과학과) , 도윤호 (공주대학교 생명과학과)

초록
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담수 외래종에 대한 대중의 인식은 시대나 외래종과 관련된 특정 사건에 따라 달라진다. 인식차이는 관리계획을 수립하고 이해하는데 영향을 미쳐 외래종을 관리하는데 대중들의 인식을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 보전문화체학 (Conservation culturomics)에서 사용하는 소셜 네트워크 플렛폼의 디지털 텍스트, 언론보도, 인터넷 검색량을 분석하여 담수 외래종에 대한 대중의 관심도와 감성을 파악하고자 하였다. 11종의 담수 외래종을 대상으로 트위터 게시글 수와, 언론보도량, 검색량을 추출하여 대중의 관심도를 파악하였다. 또한 이 자료들의 시간에 따른 추세와 계절 변동성여부, 자료의 반복 주기를 확인하였다. 수집된 자료를 텍스트마이닝 기법 기반의 감성분석을 통해 감성지수(sentiment score)로 산출해 각 종에 대한 대중들의 감성을 분석하였다. 연구결과 황소개구리와 뉴트리아, 파랑볼우럭, 큰입우럭은 다른 종들보다 상대적으로 많은 대중의 관심을 받는 것으로 확인되었다. 일부 종에서는 특정 시기에 따라 반복되고 변화하는 트윗량과, 언론보도량, 검색량을 나타냈다. 한편 텍스트마이닝 분석 결과, 대부분의 사람들이 담수 외래종에 대해 부정적인 감성을 가지고 있었다. 특히 생태계교란 생물이 지정된 이후 연도가 갈수록 부정적인 감성은 증가하였다. 하지만 과학적 근거가 없는 정보가 확산되거나 혐오를 증대시켜 담수 외래종을 관리하는 것은 한계가 있다. 따라서 외래종에 대한 대중들의 인식을 과학적으로 파악하여 관리방안이 수립되어야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Public awareness of alien species can vary by generation, period, or specific events associated with these species. An understanding of public awareness is important for the management of alien species because differences in public awareness can affect the establishment and implementation of management plans. We analyzed digital texts on social media platforms, news articles, and internet search volumes used in conservation culturomics to understand public interest and sentiment regarding alien freshwater species. The number of tweets, number of news articles, and relative search volume to 11 freshwater alien species were extracted to determine public interest. Additionally, the trend over time, seasonal variability, and repetition period of these data were confirmed. We also calculated the sentiment score and analyzed public sentiment in the collected data using sentiment analysis based on text mining techniques. The American bullfrog, nutria, bluegill, and largemouth bass drew relatively more public interest than other species. Some species showed repeated patterns in the number of Twitter posts, media coverage, and internet searches found according to the specified periods. The text mining analysis results showed negative sentiments from most people regarding alien freshwater species. Particularly, negative sentiments increased over the years after alien species were designated as ecologically disturbing species.

주제어

표/그림 (4)

그림 Fig. 1. Digital data of freshwater alien species (a) number of tweets, (b) number of news articles, (c) total relative search volume.
표 Table 1. Trends and seasonal variability and repetition period in number of tweets, number of news articles, and relative search volume for freshwater alien species.
그림 Fig. 2. Sentiment analysis of tweets on freshwater alien species (a) positive/negative tweets ratio, (b) positive/negative strength, (c) log odds ratio of positive/negative keyowords.
그림 Fig. 3. Kendall rank correlation of year with number of tweets, relative search volume, and media coverage of online information about freshwater alien species (* p > 0.05, ** p > 0.01)

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 생태계교란 생물인 담수 외래종에 대한 대중인식 정도를 파악하는데 목적이 있다. 문화보전체학에서 사용되는 인터넷 검색량과 소셜 네트워크 플렛폼의 디지털 텍스트, 언론보도를 분석해 생태계교란 생물에 대한 대중들의 인식을 파악하였다.
그리고 언론 보도량을 분석해 사회적 관심을 끄는 담수 외래종을 선별하였다. 특히 생물의 출현시기에 따라 생물에 대한 관심도가 달라지거나 생태계교란 생물로 지정된 시점 이후 대중의 관심과 인식이 달라질 수 있기 때문에 각각의 자료의 시간에 따른 변화를 분석해 각 담수생물에 대한 대중인식의 변화를 파악하기 위해 노력했다.

제안 방법

공식 한국어 트위터 서비스는 2011년에 시작했지만 트위터가 처음 서비스를 시작한 2006년부터 2020년까지 생태계교란 생물에 대한 트윗을 수집했다. 11종의 생태계교란 생물인 담수 외래종이 언급된 총 14114개 트윗을 수집했고 트윗에 포함된 비속어, 줄임말, 은어, 문자기호 등은 자연어처리의 정확성을 높이기 위해서 표준어로 수정하거나 삭제하였다.
본 연구에서는 생태계교란 생물인 담수 외래종에 대한 대중인식 정도를 파악하는데 목적이 있다. 문화보전체학에서 사용되는 인터넷 검색량과 소셜 네트워크 플렛폼의 디지털 텍스트, 언론보도를 분석해 생태계교란 생물에 대한 대중들의 인식을 파악하였다. 인터넷 검색량을 이용해 대중들의 일반적인 관심도를 확인하고 소셜 네트워크 플렛폼의 짧은 글을 분석해 각 종에 대한 감성을 파악하였다.
생태계교란 생물별 감성지수는 종별 트윗에서 단어를 추출하고 각각의 단어의 감성점수를 산출한 뒤 긍정적 감성 지수와 부정적 감성지수를 나눠서 합산한 뒤 긍부정 감성 지수의 강도를 확인했다. 감성지수가 양의 값으로 그 값이 높을 수록 상대적으로 더욱 긍정적인 감성을 나타내고 음의 값으로 그 값이 낮을수록 상대적으로 더 부정적 감성을 나타낸다.
문화보전체학에서 사용되는 인터넷 검색량과 소셜 네트워크 플렛폼의 디지털 텍스트, 언론보도를 분석해 생태계교란 생물에 대한 대중들의 인식을 파악하였다. 인터넷 검색량을 이용해 대중들의 일반적인 관심도를 확인하고 소셜 네트워크 플렛폼의 짧은 글을 분석해 각 종에 대한 감성을 파악하였다. 그리고 언론 보도량을 분석해 사회적 관심을 끄는 담수 외래종을 선별하였다.

대상 데이터

kr) 서비스에서 2004년부터 2020년 사이 각 생태계교란 생물의 이름이 포함된 언론보도건수를 수집하였다. 11종의 담수 외래종의 이름이 포함된 7271건의 언론보도를 수집하였다.
각 생태계교란 생물에 대한 언론보도량은 한국언론진흥재단에서 54개 언론사의 뉴스를 수집해서 제공하는 빅카인즈 (https://www.kinds.or.kr) 서비스에서 2004년부터 2020년 사이 각 생태계교란 생물의 이름이 포함된 언론보도건수를 수집하였다. 11종의 담수 외래종의 이름이 포함된 7271건의 언론보도를 수집하였다.
소셜 네트워크 플렛폼 중 트위터 (twitter)에서 각 생태계 교란 생물의 이름이 언급된 짧은 글인 트윗(tweet)은 Python 모듈인 Snscrape을 이용해 수집했다. 공식 한국어 트위터 서비스는 2011년에 시작했지만 트위터가 처음 서비스를 시작한 2006년부터 2020년까지 생태계교란 생물에 대한 트윗을 수집했다. 11종의 생태계교란 생물인 담수 외래종이 언급된 총 14114개 트윗을 수집했고 트윗에 포함된 비속어, 줄임말, 은어, 문자기호 등은 자연어처리의 정확성을 높이기 위해서 표준어로 수정하거나 삭제하였다.
생태계 교란 생물 중 포유류, 양서류･파충류, 어류, 갑각류 등 동물에 속한 11종의 담수생물을 대상으로 자료를 수집하고 분석하였다. 큰입우럭과 파랑볼우럭이 공식명칭이지만 일반인은 배스와 블루길 더 많이 사용하기 때문에 이들 이름을 모두 사용하여 자료를 수집하였다.
소셜 네트워크 플렛폼 중 트위터 (twitter)에서 각 생태계 교란 생물의 이름이 언급된 짧은 글인 트윗(tweet)은 Python 모듈인 Snscrape을 이용해 수집했다. 공식 한국어 트위터 서비스는 2011년에 시작했지만 트위터가 처음 서비스를 시작한 2006년부터 2020년까지 생태계교란 생물에 대한 트윗을 수집했다.

데이터처리

R 프로그램의 KoNLP 패키지를 이용하여 형태소 분석을 실시하고 단어를 추출하였다. 감성분석은 사전기반판별(lexicon-based approach) 방법을 이용하여 문장(트윗)과 단어의 감성지수 (sentiment score)를 산출하였다.
그리고 Bartlett’s Kolmogorov-Smirnov test를 통해 계절 변동성 여부를 확인하였다
생태계교란 생물 각 종별로 산출된 트윗의 부정 감성정도(negative strength), 상대검색량, 부정적트윗비율, 언론보도량 (number of news), 전체 트윗량, 생태계교란 생물로 지정된 이후 경과 시간 (경과년도)간의 관계를 Kendall 순위 상관분석 (rank correlation)방법을 이용하여 확인했다.
전체 트윗에서 높은 빈도로 사용된 상위 10개 단어를 추출해 로그 오즈비 (log odds ratio)를 이용해 긍부정 단어의 상대적인 빈도를 통해 상대적 중요도를 확인하였다. 긍정표현 단어는 로그 오즈비가 양수이고 값이 클 수록 상대적 중요도가 높은 반면 부정표현 단어는 로그 오즈비가 음수이고 값이 작을수록 상대적 중요도가 높다.
조사기간 동안 수집된 상대검색량과 트윗량, 언론보도량 등이 시간에 따라 일정 추세를 갖는지 Fisher’s Kappa를 이용하여 파악하였다

이론/모형

R 프로그램의 KoNLP 패키지를 이용하여 형태소 분석을 실시하고 단어를 추출하였다. 감성분석은 사전기반판별(lexicon-based approach) 방법을 이용하여 문장(트윗)과 단어의 감성지수 (sentiment score)를 산출하였다. 감성사전은 특정분야나 상황에서 사용되는 긍부정 표현보다 우리말에서 보편적으로 사용되는 감성표현을 찾아내는데 적절한 KNU한국어 감성 사전(KNU Sentiment Lexicon)을 이용하였다.
감성분석은 사전기반판별(lexicon-based approach) 방법을 이용하여 문장(트윗)과 단어의 감성지수 (sentiment score)를 산출하였다. 감성사전은 특정분야나 상황에서 사용되는 긍부정 표현보다 우리말에서 보편적으로 사용되는 감성표현을 찾아내는데 적절한 KNU한국어 감성 사전(KNU Sentiment Lexicon)을 이용하였다. 각 트윗의 감성지수는 트윗에서 추출된 단어의 감성점수(긍정, +; 부정, -)를 산출하고 각 트윗의 감성점수를 합산하여 산출했다.

성능/효과

각 담수 외래종에 대한 부정적 감성강도는 트윗량 (τ=0.52, P<0.05)이나 언론보도량 (τ=0.52, P<0.05)이 증가함에 따라 높아지고 생물로 지정된 이후 경과 연도가 길수록 부정적 감성강도도 증가하였다 (τ=0.46, P<0.05) (Fig
각 담수 외래종의 트윗 중 부정적 트윗의 비율은 상대검색량이 높을수록 높아지는 경향을 보인다(τ=0.55, P<0.01)
9% / 전체14114개 트윗). 뉴트리아 (Myocastor coypus, 4005개 트윗, 28.4%), 파랑 볼우럭 (2631개 트윗, 18.6%), 큰입우럭 (1590개 트윗, 11.3%)도 담수 외래종 중 높은 트윗량을 가졌다. 중국줄무늬목거북 (Mauremys sinensis) 은 트윗에 언급되지 않았고 플로리다붉은배거북은 1개, 브라운송어는 3개의 트윗이 검색되었다 (Fig.
언론보도량도 추세 및 계절 변동이 트윗변동량과 유사하고 계절 변동 주기는 모두 12개월이었다. 상대 검색량의 시계열 변동 중 유의미한 추세 및 계절변동을 보인 생태계교란 생물은 뉴트리아와 악어거북이지만 계절 변동 주기가 뚜렷한 생물은 없었다.
생물교란 생물에 대한 트윗 중 뉴트리아, 황소개구리, 붉은귀거북, 파랑볼우럭, 미국가재는 유의미한 추세 및 계절 변동을 가졌다. 반면, 큰입우럭은 유의미한 계절변동을 보였다.
생태계교란 생물 중 트위터에 가장 많이 언급된 종은 황소개구리였다 (5213개 트윗, 36.9% / 전체14114개 트윗). 뉴트리아 (Myocastor coypus, 4005개 트윗, 28.
생태계교란 생물을 표현할 때 사용되는 긍부정 단어의 중요도를 오즈비를 통해 확인한 결과 부정적 표현에서는 미친 (crazy), 괴물 (monster), 싫다 (hate), 침입 (invade), 책임 (responsibility), 울다 (crying), 확산되다 (dispersal), 경제적 교란 (economic disturbance) 등의 단어의 출현 빈도가 높고 중요했다. 비록 생태계교란 생물은 생태계에 부정적인 영향을 끼치지만 긍정적 표현이 포함된 트윗에서 사용되는 긍정 단어 중 중요도가 높은 단어는 분석 (analysis), 식량공급원 (food sources), 소식지 (newsletter), 좋다 (good), 운영 (operation), 밝혔다 (revealed), 포획단 (Capturing team)이었다 (Fig.
생태계교란 생물인 담수 외래종에 대한 온라인 정보인 트윗량과 상대검색량, 언론보도량은 상호 양의 관계를 가졌다. 특히 생태계교란 생물로 지정된 이후 경과 연도가 증가 할수록 트윗량 (Kendall's tau, τ=0.
트윗 내용이 짧거나 긍부정사전에 등재되어 있지 않은 단어로만 작성되어 트윗의 긍부정이 분석되지 않은 생태계교란 생물은 브라운송어, 플로리다붉은배거북, 중국줄무늬목거북이었다. 긍부정 감성이 분석되지 않은 생태계교란 생물을 제외하면 나머지 생물들은 부정비율이 41.
특히 생태계교란 생물로 지정된 이후 경과 연도가 증가 할수록 트윗량 (Kendall's tau, τ=0.71, P<0.01)과 상대검색량 (τ=0.69, P<0.01), 언론보도량 (τ=0.71, P<0.01)은 유의하게 증가했다

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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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