온라인 상에서 나타나는 외국 및 외국인에 대한 혐오 인식 - 2019-2021년도 온라인 뉴스 기사 댓글 텍스트 마이닝 분석을 중심으로 - (Analysis of hate perception for foreign countries and foreigners on online - Focusing on the text-mining analysis of online news article comments from 2019 to 2021 -)

서지정보

· 발행기관 : 한국사회복지학회
· 수록지 정보 : 한국사회복지학 / 74권 / 1호 / 107 ~ 131페이지
· 저자명 : 이연호, 정석호

초록

본 연구는 2019~2021년도 온라인 뉴스 기사 댓글을 중심으로 외국인 혐오표현의 실태를 파악하고 이를 유형별로 분류하고자 한다. 이를 통하여 현재 외국인 혐오표현과 관련된 사회복지 대안을 마련하고 방향성을 제시하고자 한다. 이에 본 연구에서는 LDA(잠재디레클레할당방식)을 통하여 총 82,773건의 네이버 및 다음의 일자별 상위 뉴스 기사의 댓글을 수집하여 주제를 도출하고 연도별로 변화 추이 및 혐오표현 유형들을 살펴보았다. 그 결과 ‘정치적 혐오’, ‘이해관계적 혐오’ ‘역사적 혐오’, ‘생리적 혐오’, ‘유형화되지 않은 혐오’가 연도별로 나타났다. 특히 코로나19 팬더믹과 관련하여 특정 국가에 원인을 전가하는 생리적 혐오가 나타나고 있었다. 이해관계적 혐오에서는 제도적인 명칭에 반감을 느끼고 혐오표현을 표출하고 있었으며, 차별로 이어질 가능성을 시사하였다. 외국인 혐오표현은 전 세계적으로 나타나고 있는 현상이며, 한국에서도 온라인에서 나타나고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이에 외국인 혐오표현 제한과 예방을 위해 사회복지 정책적 전략 마련이 필요하다.

영어초록

This study aims to grasp the status of hate speech and classify them by type, focusing on comments in online news articles from 2019 to 2021. Through this research, we intend to present alternatives for social welfare policies and their future directions. A total of 82,773 comments from Naver and the top news articles by date were collected and the trend in hate expression was examined by year. Additionally, through the LDA(Latent Dirichlet Allocation), comments were categorized and summarized to derive topics. As a result, “political hatred”, “interest-related hatred”, “physiological hatred”, “historical hatred”, and “unclassified hatred” appeared over the years. With relation to the COVID-19 pandemic, blame on a foreign state was widely expressed in the form of physiological hatred. Interest-related hate expressions triggered by political naming commonly appeared, which develop into xenophobia. Hate speech is a phenomenon that appears worldwide and frequently online in South Korea. Therefore, it is necessary to prepare a policy strategy to restrict and prevent hate speech.

참고자료

· 없음