텍스트마이닝 기반 토픽 분석을 통한 온라인 성차별성의 이해 = Text-mining based Topic Analysis on Online Sexism

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 온라인의 다양한 공간에서 성차별적 데이터를 수집하고 텍스트 마이닝을 통해 이 데이터들이 함축하고 있는 성차별적 토픽을 도출함으로써 온라인 성차별 현상을 이해하고자 하였다. 데이터는 성차별적 댓글, 게시글, 채팅글로서 모니터링 방법으로 수집하였고 모니터링 대상 플랫폼은 뉴스 사이트, 커뮤니티/카페, 인터넷 방송의 세 유형이다. 뉴스사이트, 커뮤니티/카페, 그리고 아프리카 TV을 통틀어 수집된 성차별적 댓글과 발언은 모두 4,272건이다. 데이터 분석은 텍스트 마이닝 방법 중 잠재의미분석 방법을 사용하였다. 형태소 분석을 포함한 텍스트 전처리 단계를 거쳐 텍스트 문서 집합 내 잠재된 주제를 도출하기 위해 동시출현빈도(Co-occurence Frequency)가 높은 단어들을 기준으로 문서들을 군집화하였다. 이를 통해 7개의 토픽이 도출되었다. 토픽에 근거해 파악한 온라인 성차별성은 첫째, 대체로 여성을 대상으로 하고 둘째, 외모에 근거한 성차별이 가장 많아 외모지상주의가 온라인 성차별의 중심에 있음을 알 수 있다. 셋째, 외모 관련 성차별 외에 여성에 대한 무조건적인 부정적 태도의 성차별이 심각해 특별한 근거가 없는 여성에 대한 비하나 혐오가 온라인에 만연되고 있음을 알 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed at understanding online sexism by extracting sexist topics from gender discriminatory online data. The data was manually retrieved from postings on news sites, community/cafe sites and internet broadcasting by monitors who were trained about online gender discrimination. The method of text mining was latent sematic analysis. To extract latent themes, we clustered the words with high co-occurrence frequency after the pre-processing steps such as morpheme analysis. The total number of the sexist postings and chattings was 4,772. As a result of topic analysis, seven topics were extracted. They were discrimination against women grounded on women’s physical characteristics, negative attitudes toward women, discrimination against women based on female traits, discrimination against women based on female sex roles, discrimination against men based on male sex roles, discrimination against men based on male sex roles, and finally negative attitudes toward female president.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 선행연구 논의
• 3. 온라인 성차별성의 조작적 정의와 범주
• 4. 연구방법론과 분석
• 5. 결과의 논의
• 참고문헌
• ABSTRACT

참고문헌 (Reference)

1 김현정, "항공산업 미래유망분야 선정을 위한 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석" 한국지능정보시스템학회 21 (21): 65-82, 2015

2 박진서, "항공분야 빅데이터의 정책적 활용방안 연구" 교통연구원 연구보고서

3 여성가족부, "평등문화 확산을 위한 TV 프로그램 모니터 결과 보고서"

4 김용희, "트위터에서 선거여론 확산구조 예측 －10.26 서울시장 재보선을 중심으로" 한국정치커뮤니케이션학회 (23) : 103-139, 2011

5 배정환, "텍스트 마이닝을 이용한2012년 한국대선 관련 트위터 분석" 한국지능정보시스템학회 19 (19): 141-156, 2013

6 최창우, "인공지능응용 전문가시스템 전자상거래:모바일 고유의 특성과 연계된 모바일 서비스의 구조: co-word 분석 접근" 연세대학교 2005

7 김근형, "온라인 고객리뷰 분석을 통한 시장세분화에 텍스트마이닝 기술을 적용하기 위한 방법론" 한국콘텐츠학회 9 (9): 272-284, 2009

8 허민회, "오피니언 마이닝을 이용한 영화 흥행의 예측" 디오션리조트 2013

9 조화순, "소셜미디어의 매체 특성과 참여의 커뮤니케이션: 반값등록금 관련 블로그와 트위터 내용분석" 사이버커뮤니케이션학회 29 (29): 95-130, 2012

10 이오준, "소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석" 한국콘텐츠학회 14 (14): 527-538, 2014

11 여성가족부, "성평등한 미디어 언어개발을 위한 모니터링 및 연구"

12 여성가족부, "대중매체 성차별 개선 모니터링 위탁사업 보고서"

13 여성가족부, "대중매체 성차별 개선 모니터링 결과보고"

14 여성가족부, "남녀평등문화 확산을 위한 방송심의용 가이드라인"

15 Block, S, "What, Where, When, And Sometimes Why : Data Mining Two Decades of Women’s History Atstracts" 23 (23): 81-109, 2011

16 Williams, C, "What is a Social Network Worth? Facebookand Vote Share in the 2008 Presidential Primaries" Hynes Convention Center 2008

17 Fox, J, "Virgins and vamps: The effects of exposure to female characters’ sexualized appearance and gaze in an immersive virtual environment" 61 : 147-157, 2009

18 Behm-Morawitz, E, "The effects of the sexualization of female video game characters on gender stereotyping and female self-concept" 61 : 808-823, 2009

19 Livne., A, "The Party isOver Here: Structure and Content in the 2010 Election" Barcelona 2011

20 여성가족부, "TV 광고의 성차별 현황에 대한 모니터 결과 보고서"

21 Deaux, K, "Structure of Gender Stereotypes : Interrelationships Among Components and Gender Label" 46 (46): 991-1004, 1984

22 Fox, J, "Sexism in online video games : The role of conformity to masculine norms and social dominance orientation" 33 : 314-320, 2014

23 Burgress, M. C. R, "Sex, lies, and video games : The portrayal of male and female characters on video game covers" 57 : 419-433, 2007

24 Asur, S, "Predicting the future with social media" 1 (1): 492-499, 2010

25 Tumasjan, A, "Predicting Elections with Twitter : What 140 Characters Reveal about Political Sentiment" 2010

26 Williams, D, "Looking for gender : Gender roles and behaviors among online gamers" 59 : 700-725, 2009

27 Deaux, K, "Level of Categorization and Content of Gender stereotypes" 3 (3): 145-167, 1985

28 Deerwester, S, "Indexing byLatent Semantic Analysis" 41 (41): 391-407, 1990

29 Ruble. D. N, "In the eye of the beholder: Contemporary issues in stereotyping" Praeger 188-231, 1982

30 Plakoyiannaki, E, "Images of Women in Online Advertisements of Global Products : Does Sexism Exist?" 83 : 101-112, 2008

31 Kite, M, "Handbook of the psychology of women and gender" Hoboken 215-227, 2001

32 Cejka, "Gender-Stereotypic Images of Occupations Correspond to the Sex Segregation of Employment" 45 (45): 413-423, 1999

33 Norris, K. O, "Gender stereotypes, aggression, and computer games : An online survey of women" 7 : 714-727, 2004

34 Kim, T, "Forecasting Box-Office Revenue by Considering Social Network Services in the Korean Market" 64 (64): 97-101, 2013

35 Dill K. E, "Effects of exposure to sex-stereotyped video game characters on tolerance of sexual harassment" 44 : 1402-1408, 2008

36 Mimno, D, "A. Topic models conditioned on arbitrary features with Dirichlet-multinomial regression" Helsinki 2008