딥페이크 성범죄 언론보도의 담론적 특성과 청소년 사건의 사회인식에 대한 영향 연구 : - 텍스트 마이닝 기법을 중심으로 - = A Study on the Discursive Characteristics of Deepfake Sexual Crime News Coverage and Its Influence on Social Perceptions of Youth Cases -Focusing on Text Mining Techniques-

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 생성형 인공지능(AIGC)의 급속한 발전 속에서 디지털 성범죄, 특히 딥페이크 성범죄가 초래하는 사회적 문제와 그 영향이 청소년 집단에 미치는 효과를 분석하는데 목적을 두었다. 생성형 인공지능 기술은 영상 합성과 유포를 용이하게 만들었고, 이에 따른 사생활 침해, 성 착취, 허위 정보 확산 문제가 세계적 사회 의제로 대두되었다. 특히 한국에서는 K-pop 문화의 세계적 확산과 청소년들의 높은 미디어 이용 빈도와 맞물려 딥페이크 성범죄 사건이 확산성과 저연령화의 특징을 보이며 청소년의 사회적 인식, 성태도, 심리적 건강에 심각한 영향을 미치고 있다.
연구 설계는 텍스트 마이닝과 실증 연구를 결합한 복합적 방법론을 채택 하였다. 우선 2024년 7월 1일부터 2025년 7월 1일까지 한국 주요 언론사의 딥페이크 및 청소년 관련 보도를 수집하고, 형태소 분석, 불용어 제거, 단어 빈도 분석, LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델링을 통해 핵심 키워드와 주제를 추출하였다. 이어 사회연결망분석(SNA)을 실시하여 키워드 간 의미 망 구조와 담론 네트워크를 도출하였다. 동시에 청소년 집단을 대상으로 대규모 설문조사를 실시하였으며, 이용 동기, 성태도, 자극추구 성향, 성범죄 인식 등을 측정하고 미디어 리터러시의 조절효과를 검증하였다. 신뢰도 및 타당성 분석, 상관분석, 구조방정식 모형 등 통계 기법을 통해 가설을 검증 하였다.
연구 결과, 첫째 언론 보도의 텍스트 마이닝 분석에서는 딥페이크, 성범죄, 청소년, 온라인, 피해자, 윤리, 안전 등의 키워드가 높은 빈도로 나타났으며, 보도가 법적과 제도적 대응, 청소년의 미디어 이용 및 위험 노출, 윤리적·사회적 불안이라는 세 가지 주제를 중심으로 이루어지고 있음이 확인되었다. 또한 보도의 일부는 편향적이고 고정관념적인 서술을 포함하고 있어 청소년의 사회적 인식 형성에 영향을 미칠 가능성이 드러났다. 둘째, 실증 조사 결과에서는 청소년의 소셜미디어 이용 동기가 성 태도에 유의한 영향을 미치며, 자극추구 성향이 성태도와 성범죄 인식 간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 특히 미디어 리터러시는 성태도와 성범죄 인식 간의 상호작용에 있어 뚜렷한 조절효과를 보였으며, 리터러시 수준이 높은 청소년일수록 비판적 수용을 통해 잘못된 인식이나 위험 노출을 줄일 수 있었다.
본 연구의 학문적 의의는 다음과 같다. 우선 기존 연구가 질적 분석에 치중한 한계를 넘어 텍스트 마이닝과 빅데이터 방법을 도입함으로써 청소년 사회인식 연구에 새로운 방법론적 지평을 제시하였다. 다음으로 언론 보도 분석과 청소년 집단 조사를 결합하여 ‘미디어 보도 ― 사회적 인식 ― 개인 심리’ 간의 상호작용 구조를 실증적으로 규명하였다. 셋째, 청소년 대상의 미디어 리터러시 및 AI 리터러시 교육의 긴급성을 부각하며, 교육학적·사회문화적 실천 방향을 제시하였다.
끝으로 본 연구는 사회적·정책적 함의를 제안하였다. 첫째, 생성형 AI의 오남용을 억제할 수 있는 법적 규제 장치와 책임 체계 마련이 필요하다. 둘째, 학교와 가정은 청소년의 비판적 사고와 윤리 의식을 강화하는 체계적인 미디어 리터러시 교육을 실행해야 한다. 셋째, 언론은 자극적이고 편향된 보도를 지양하고 청소년의 목소리와 권익을 반영하는 균형 잡힌 보도를 통해 건강한 여론 환경을 조성해야 한다.
종합적으로 본 연구는 딥페이크 성범죄라는 사회 현상을 매개로 청소년 의 사회적 인식 구조를 실증적으로 규명함과 동시에, 디지털 성범죄 예방 및 청소년 보호를 위한 학문적·실천적 대안을 제시하였다는 점에서 중요한 학술적·사회적 기여를 가진다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study, entitled「The Application of Text Mining in News Report Analysis: Focusing on Adolescents’ Social Perceptions of Deepfake Sexual Crimes」, aims to explore the social issues arising from digital sexual crimes, particularly deepfake-related offenses, in the context of the rapid development of artificial intelligence-generated content (AIGC), and to examine their impacts on adolescents. With the popularization and application of generative AI technologies, the synthesis and dissemination of virtual images have become increasingly effortless. Issues of privacy infringement, sexual exploitation, and the spread of disinformation have consequently emerged as pressing global concerns.
In South Korea, in particular, due to the globalization of K-pop culture and the high-frequency media usage among adolescents, deepfake sexual crimes have demonstrated tendencies of expansion and decreasing age of involvement, exerting severe influences on adolescents’ social perceptions, sexual attitudes, and psychological well-being.
In terms of research design, this dissertation adopts amixed methodology combining text mining and empirical research. First, based on news reports from major South Korean media outlets between 2023 and 2024, the study conducted large-scale collection and preprocessing of texts related to adolescents and deepfake sexual crimes. Through tokenization, stop-word removal, word frequency analysis, and LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling, the study extracted core issues and keywords, while applying social network analysis to reveal semantic associations and discourse structures among the reports.
Second, at the empirical level, a large-scale survey was conducted among South Korean adolescents. The survey covered social media usage motivations, sexual attitudes, stimulus-seeking tendencies, and perceptions of digital sexual crimes, while testing the moderating role of media literacy. The hypotheses were systematically examined through statistical methods, including reliability and validity analyses, correlation analysis, and structural equation modeling.
The findings reveal several key points. First, text mining results indicate that high-frequency keywords in the reports include 「deepfak e,」 「sexual crime,」 「adolescents,」 「online,」 「victims,」「dissemination,」 「ethics,」 and 「safety,」 reflecting the high level of social attention to the issue. The reports also exhibited tendencies toward bias and stereotypical framing. Second, topic modeling showed that news coverage primarily concentrated on three domains: (1) deficiencies in legal and regulatory measures and proposed countermeasures, (2) adolescents’ media usage habits and risk exposures, and (3) the ethical dilemmas and social anxieties brought by deepfake technologies. Such patterns in reporting may influence adolescents’ social perceptions, potentially reinforcing partial understandings of gender, power, and online safety.
In the empirical section, the survey results demonstrated significant correlations between adolescents’ social media usage motivations and sexual attitudes. Groups with stronger motivations and higher media usage frequencies were more likely to exhibit relatively open sexual attitudes and lower levels of risk perception. Furthermore, stimulus-seeking tendencies partially mediated the relationship between sexual attitudes and perceptions of sexual crimes, highlighting the importance of individual psychological characteristics in shaping risk awareness. Notably, media literacy exerted a significant moderating effect: adolescents with higher levels of media literacy were better able to critically interpret news and online content, thereby reducing misperceptions and risk exposure.
This research makes three primary academic contributions. First, it transcends the limitations of previous studies that largely relied on qualitative approaches by incorporating text mining and big data techniques into the study of adolescents’ social cognition, thus opening new methodological pathways for interdisciplinary research. Second, by integrating news analysis with adolescent surveys, it uncovers the complex interaction among 「media coverage—social perception—individual psychology.」 Third, in terms of educational implications, the study emphasizes the urgent need for systematic media literacy and AI literacy education for adolescents in the digital era.
Finally, the study proposes several practical implications. On the societal level, legal regulations must be strengthened to curb the misuse of generative AI, with robust mechanisms of oversight and accountability. On the educational level, schools and families should jointly promote media literacy education that incorporates critical thinking, ethical awareness, and digital safety into the adolescent curriculum, thereby reducing risks of victimization in online environments. On the media level, news organizations should avoid biased or sensationalist reporting, instead amplifying adolescents’ voices and rights to foster a more rational and healthy public discourse.
In conclusion, this study not only provides empirical evidence for understanding adolescents’ cognitive mechanisms in the context of deepfake sexual crimes, but also offers valuable insights for policymakers, educators, and media practitioners seeking to prevent digital sexual crimes and strengthen adolescent protection.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1 절 연구 배경과 목적 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 목적 8
• 제 2 절 연구 방법과 범위 12
• 1. 연구 방법 12
• 2. 연구 범위 14
• 제 2 장 이론적 논의 16
• 제 1 절 텍스트 마이닝 및 LDA 토픽 모델링 16
• 1. 텍스트 마이닝의 정의와 활용 16
• 2. LDA 토픽 모델링의 원리와 연구 적용 20
• 3. AI 디페이크 성범죄 사건 분석을 위한 LDA 기법의 적합성 24
• 제 2 절 주요변인간 관계 26
• 1. sns이용동기와 성태도의 관계 26
• 2. 성태도와 자극추구성향의 관계 29
• 3. 자극추구성향과 디지털 성범죄 간의 관계 32
• 제 3 절 디지털 성범죄의 사회적 요구 35
• 1. 디지털 성범죄 개념 및 유형 35
• 2. 딥페이크의 정의와 윤리적 논란 41
• 3. 딥페이크 성범죄의 특징 및 현황 44
• 제 4 절 조절효과로서의 미디어 리터러시 47
• 1. 미디어 리터러시의 정의와 발전 47
• 2. 미디어 리터러시의 요소 51
• 3. 현대 사회에서 미디어 리터러시 교육의 역할 55
• 제 3 장 연구설계 59
• 제 1 절 연구설계 및 절차 59
• 제 2 절 데이터 정제 과정 60
• 1. 데이터 수집 60
• 2. 데이터 전처리 63
• 3. 분석 방법 70
• 제 3 절 설문조사 및 통계분석 75
• 1. 자료 수집 방법 및 조사 설계 과정 75
• 2. 연구 모델 및 가설 77
• 3. 주요 변인들의 조작적 정의 및 측정 78
• 제 4 장 연구 결과 82
• 제 1 절 텍스트 마이닝의 결과 82
• 1. 키워드 빈도 분석 82
• 2. LDA 토픽 모델링 86
• 3. 키워드 중심성 분석 결과 89
• 4. CONCOR 분석 결과 93
• 제 2 절 설문조사와 SPSS 분석결과 94
• 1. 표본 특징 분석 94
• 2. 신뢰도와 타당성 검증 98
• 3. 연구가설 검증 110
• 제 5 장 결론 119
• 제 1 절 연구 결과 요약 및 논의 119
• 제 2 절 연구의 한계점과 시사점 130
• 참고 문헌 135
• 부록 147
• ABSTRACT AND KEY WORDS 155