온라인 젠더 혐오표현에 대한 빅데이터 분석 -인터넷 포털 기사에 대한 댓글을 중심으로-
Big Data Analysis of Online Gender-Based Hate Speech -With a focus on comments on web portal news articles-
- 발행
- 2022 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 성균관대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.37181/JSCS.2022.6.4.013
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
젠더 혐오표현, 젠더 갈등, 빅데이터, 방관자개입, 혐오표현 신고제도, Gender-based hate speech, Gender conflict, Big data analysis, Bystander intervention, Hate speech reporting system
초록
온라인에서 발생하고 있는 젠더 혐오표현에 대한 기존 연구들 대부분은 법적규제 및 혐오의 대응 방안에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 젠더 이슈에 대한 뉴스 기사에 달린 댓글을 빅데이터의 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 젠더 혐오표현의 변화양상을 파악하고자 하였다. 우리나라의 대표적인 포털사이트인 네이버와 다음에 게시된 보수 및 진보성향 신문 매체의 성차별 관련 기사에 달린 댓글을 분석한 결과, 젠더 혐오표현은 시간의 흐름에 따라 지속적으로 증가하고 있으며, 특정 젠더 이슈 발생 시 일시적으로 증가한 후 빠르게 감소하는 추세를 발견할 수 있었다. 이런 추세는 신문 매체의 정치적 성향과 무관했으나, 차별과 혐오표현에 대한 신고제를 운영하고 있는 다음의 경우 그렇지 않은 네이버에 비해 젠더 혐오표현의 수가 크게 적은 것을 확인하였다. 본 연구는 기존 연구에서 제시된 젠더 혐오표현의 변화양상을 실증적으로 분석하였으며, 흔히 방관자 혹은 게이트키퍼로 분류되는 포털사이트가 젠더 혐오표현을 줄이는 데 실질적인 역할을 할 수 있음을 확인했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.