법적 정의와 사회 정의의 차이 연구: 챗GPT를 이용한 유튜브 댓글 분석을 중심으로 (Difference between Legal Justice and Social Justice: An Analysis of YouTube Comments Using ChatGPT)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 24권 / 1호 / 32 ~ 44페이지
· 저자명 : 민지환, 김태익, 이세현, 최화준, 김상준

초록

본 연구는 사법기관 판결을 법적 정의, 대중 의견의 집합을 사회 정의라 전제하고, 오늘날의 법적 정의와 사회 정의의 차이를 알아보고자 했다. 이를 위해 교통사고 전문 변호사가 운영하는 영상 공유 소셜 미디어 채널을 연구 환경으로 선택했는데, 채널의 일부 영상에는 사법부의 판결문과 시청자들의 댓글이 함께 있어 본 연구에 적합하다 판단했다.
연구는 영상 속 판결문이 법적 정의, 댓글의 집합이 사회 정의를 대변한다고 가정하고 기계 학습의 일종인 챗 GPT를 활용하여 댓글들을 긍정, 부정, 중립의 감정으로 분류하였다. 그리고 긍정 감정의 댓글을 판결문에 대한 동의, 부정을 비동의로 해석하였다. 또한 차량 사고 판결의 특수성을 고려해, 차량 사고 과실 비율과 판결 심급에 따라 감정을 세부 분류하고 함의를 찾았다.
연구 결과는 사회 정의와 법적 정의의 차이가 존재할 수 있음을 보여주었다. 그리고 사고 과실 비율이나 판결 심급 같은 부가적인 요인들에 따라 차이 정도가 다름도 발견되었다.

영어초록

This study assumes that judicial decisions, embodying legal justice and are not always matched to what the society actually believes as social justice. To find out how distant legal justice is from social justice, a video sharing social media channel managed by a traffic accident lawyer is selected as the research environment. Since the videos on the channel include judicial rulings and viewers' comments follow, the media platform provide suitable data for our study.
Given that the judicial ruling in the video is a proxy for legal justice and the collection of comments for social justice, we classified the comments into positive, negative, and neutral emotions using a machine learning ChatGPT. The comments labeled as positive emotions were interpreted as agreement with the ruling, and the comments labeled as negative were captured as disagreement. In addition, considering the features of vehicle accident judgments, we classified emotions in more details according to vehicle accident fault ratios and judgment levels. By doing so, this study provides theoretical and practical implications.
Our findings suggest that differences between social and legal justice may exist. Additionally, the degree of difference depends on factors such as accident negligence rates or judgmental outcomes.

참고자료

· 없음