인터넷 악성 댓글과 일반 댓글의 언어적, 심리적 특성 비교 연구

• 영문명: Differences of Linguistic and Psychological Dimensions between Internet Malicious and Normal Comments
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김영준(Youngjun Kim) 김영일(Young-il Kim) 김경일(Kyungil Kim)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.15 No.6, 3191~3201쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2013.12.30

국문 초록

인터넷 악성 댓글에 대한 기존의 연구들은 악성 댓글을 작성한 경험이 있는 사람들의 심리적 특성을 연구하였거나 표집된 악성 댓글의 특성을 평범한 댓글과 비교 분석하였다. 본 연구는 각 개인의 악성 댓글과 일반 댓글을 비교하여 악성 댓글을 쓸 때와 일반 댓글을 쓸 때 개인의 언어인지적인 처리와 심리적 차원의 차이점을 탐색하였다. 분석 결과 언어적 특성을 보면 악성 댓글을 쓸 때의 가장 두드러진 특징은 명사 추정 범주를 많이 사용한다는 것이며, 문장 당 단어 비율이 낮고 용언인 형용사와 서술 기능 조사인 ‘이다’의 빈도가 상대적으로 낮았다. 심리적 차원에서는 부정적 정서의 빈도가 높은 반면 인지적 처리는 낮은 것으로 나타났다. 또한 사회적 관심은 높지만, 개인의 활동에는 관심은 낮은 특징을 보였다. 아울러 신체적 관심이 높았고 비속어 사용 비율이 높았다. 이러한 특징들을 명사 탐닉 현상, 즉 대상에 대한 충분한 이해와 설명이 아닌 범주적 정보로 신속히 판단하고 낙인찍는 심리 및 사회적 현상과 관련지어 논의하였으며, 악성 댓글이 보여주는 특성이 선정적이고 자극적인 헤드라인의 노출과 같은 미디어 환경과 닮아 있다는 점을 주목하면서 후속 연구를 위해 제안하였다.

영문 초록

Most of studies on internet malicious comments explored differences between internet users who commented maliciously and who commented normally. This research, however, focused differences between malicious and normal comments of same one as analyzing of about 400 internet comments of individuals by using K-LIWC. Our results showed that malicious comments were higher in the noun-assuming category and were lower in the ratio of the clause per sentence, adjective, and ida-postposition. In psychological variables, malicious comments were more frequently used the emotional, the physical, and the slang words category, whereas were few frequently used the cognitive and the self-activity category. These results suggest that internet users replied maliciously by intuitively making decision without thinking such as labeling or stigmatizing. For future research, we suggested that assertive expressions of malicious comments were related to the yellow journalism in internet media.

목차

1. 서론

2. 자료 수집 및 연구 방법

3. 결과

4. 논의

5. 결론 및 제언

References

키워드

악성 댓글 언어분석 낙인효과 Malicious comments K-LIWC Analysis of language Stigma effect