빅데이터 분석을 통한 갑질 특성 연구 (Understanding ‘Gapjil’ Using the Big Data Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국교정학회
· 수록지 정보 : 교정연구 / 28권 / 3호 / 109 ~ 136페이지
· 저자명 : 유성희, 강선혜, 노혜선, 이수정

초록

최근 대한민국에서는 사회·경제적으로 지위가 있는 사람들의 비윤리적 행위인 ‘갑질’이 사회적 문제로 대두되고 있다. 사회적 지위를 가진 사람이 비도덕적 행위 혹은 범죄를 저지를 때마다 미디어에 ‘갑질’이라는 용어가 빈도 높게 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 ‘갑질’ 행위를 범죄학적 관점(화이트칼라 범죄이론)과 개인 성격적 관점(화이트칼라 사이코패스이론)으로 비교하여 분석해보고자 한다. ‘갑질’을 범죄학적 관점으로 설명하면 ‘갑질’의 행위자는 대부분 사회적으로 지위가 높은 개인 또는 집단이라는 점에서 사회적 위치가 중요요인인 화이트칼라 범죄와 부분적으로 일치한다. 개인 성격적인 관점인 화이트칼라 사이코패스이론을 통해 ‘갑질’을 해석하면 ‘갑질’ 행위자의 사회적 지위를 배제하고 개인의 성격특질인 충동성, 폭발적 분노 등을 ‘갑질’의 원인으로 보아 ‘갑질’ 행위자가 화이트칼라 사이코패스의 성격특질을 지녔다고 볼 수 있다. 이를 위해 빅데이터 분석을 사용해 2013년부터 2018년까지의 네이버 뉴스기사와 소셜미디어의 한 종류인 Twitter 기록의 문자파일을 수집하여 각 파일 안에서 사용된 특정 단어와 중복되어 사용된 단어들의 빈도를 추적하였다. 연차별로 150개의 단어를 선발해 상위 50위까지의 단어를 분석한 결과, 사회적 특성을 나타내는 단어들이 개인적 성격특질을 나타내는 단어들보다 많은 수를 보였다. 이를 통해 대중의 ‘갑질’에 대한 인식은 행위자 개인의 성격특성보다 행위자의 직업과 지위 등 사회적 특성에 더 집중함을 알 수 있었다. 이 결과는 대중들이 ‘갑질’ 사건을 보는 시선은 앞선 두 가지 범죄이론 중 화이트칼라 범죄이론에 더 부합하는 것으로 해석할 수 있다.

영어초록

‘Gapjil’, an immoral behavior of socially and economically important member of the society, became a major interest in South Korea. Each time a highly placed corporate executive or celebrity commits amoral and illegal act, ‘Gapjil’ is used frequently in the media. In this paper, authors analyze ‘Gapjil’, which is the unique social phenomenon in Korea by comparing two different perspectives; a criminological perspective represented by White-collar crime theory vs. a personality psychological perspective shown by White-collar psychopath theory. Considering that an institution or a person who commits ‘Gapjil’ possesses a prominent position in the society, ‘Gapjil’ corresponds to white-collar crimes that require ‘superior social position’ as one of the core factors. On the other hand, individual personality characteristics such as impulsiveness and rage of ‘Gapjil’ also suggest a possible relationship with white-collar psychopaths. Based on the two perspectives, public’s understanding on ‘Gapjil’ is studied. Big data analysis is used to collect text files from NAVER news and Twitter between 2013 and 2018. Each text files are then analyzed using text-mining technique to list frequency of specific key-words and repeated words. After scrutinizing top 50 words selected from 150 most-frequently used words, the study found that words relevant to social characteristics are used more often than words related to individual personality traits in describing ‘Gapjil’. Based on the result, public’s understanding and perception of ‘Gapjil’ lean toward on the social characteristics such as one’s position, job, and power. For this result, understanding ‘Gapjil’ with white-collar crime theory sounds more probable.

참고자료

· 없음