‘홍어’라 호명되는 타자들(others): 네이버 범죄뉴스 맥락에서 전라도 혐오성 댓글에 대한 텍스트 마이닝 분석 (Others who are called ‘Hongeo’: A text mining analysis of hate comments towards Jeolla Province in the context of Naver crime news)

서지정보

· 발행기관 : 부산울산경남언론학회
· 수록지 정보 : 지역과 커뮤니케이션 / 26권 / 2호 / 36 ~ 70페이지
· 저자명 : 양혜승

초록

온라인 커뮤니케이션 공간에서 지역 혐오표현이 범람하고 있어 우려를 낳고 있다. 이에 이 연구 는 2019년의 모든 일자 중에서 92일을 체계적 표집으로 추출한 후, 해당 일자의 네이버뉴스 범죄기사(2,974건)에 달린 전체 댓글(130,539개) 중에서 지역 혐오성 댓글을 추려내 분석했다. 지역 혐오성 댓글은 5,762개였는데, 그 중에서 전라도 혐오성 댓글은 4,538개로 78.76%에 이르렀다. 이어 텍스트 마이닝을 통해 전라도 혐오성 댓글의 빈출단어와 주요 주제를 고찰했다. 압도적인 빈출단어는 ‘라도’였다. 전라도 지역을 비하하는 단어들로는 ‘7시’, ‘그짝’, ‘그곳’, ‘그 지역’, ‘그동네’, ‘해외’, ‘외국’, ‘팡주’ 등이 도출되었다. 전라도 사람을 비하하는 단어들로는 ‘홍 어’, ‘홍어족’, ‘전라디언’, ‘깽깽이’ 등이 도출되었다. 또한 5·18광주민주화운동 등을 조롱하는 단어들, ‘민주’, ‘유공자’, ‘운동’, ‘성지’, ‘518’, ‘폭동’ 등도 도출되었다. 토픽 모델링 결과, 전라 도 혐오성 댓글의 주요 주제 4가지가 추출되었다. 전라도는 이질적이므로 사회에서 배제해야 한다는 차별과 비하, 5·18에 대한 폄훼와 조롱, 전라도 사람은 태생적으로 문제가 있다는 스테 레오타입, 전라도는 강력범죄가 일상인 지역이라는 스테레오타입의 순서로 비중이 높았다. 이러 한 결과의 함의와 더불어 지역 혐오표현에 대한 사회적 대응 방안 등을 논의했다.

영어초록

The proliferation of online hate comments towards specific regions has raised concerns. In this regard, this study employed a systematic sampling technique to select 92 days from 2019, thereby collecting 130,539 comments on 2,974 crime news articles from Naver and picked out any hate comments targeting specific regions in South Korea. It was found that there were 5,762 hate comments towards specific regions, and among these, a total of 4,538 comments which accounted for 78.76% were mentioning Jeolla province. Text mining was applied subsequently to investigate the most frequently used words and the main topics of the hate comments towards Jeolla province. The most frequently used word was ‘lado’ by a wide margin. Words intended to criticize Jeolla province included ‘7 o’clock’, ‘geujjak’, ‘geugot’, ‘geujiyeok’, ‘geudongne’, ‘haeoe’, ‘oeguk’, and ‘pangju’. Words intended to degrade people from Jeolla province included ‘hongeo’, ‘hongeojok’, ‘jeolladian’, and ‘kkaengkkaengi’. Besides, words intended to deride the May 18 Democratic Uprising included ‘minju’, ‘yugongja’, ‘undong’, ‘seongji’, and ‘pokdong’. Meanwhile, four main topics were detected from topic modeling: discriminating and degrading Jeolla province for the reason that this disparate region should be alienated from the society, contempt and derision towards the democratic uprising, stereotyping the people from Jeolla province as inherently problematic beings, and stereotyping Jeolla province as a region where violent crimes are frequently committed. Building on the implications from these results, appropriate countermeasures to combat hate speech towards specific regions were discussed.

참고자료

· 없음