| 초록 |
Ⅱ. 연구의 결과 1. 인터넷 사이트 여성혐오표현 비정형데이터 분석 결과 - 여성혐오표현이 빈번하게 나타나고 있는 인터넷 커뮤니티 '일간베스트 저장소(이하 일베로 표기)'와 포털사이트 '네이버'의 뉴스 기사를 대상으로 비정형 데이터 분석 기법인 LDA와 SNA 두 가지 기술을 통해 인터넷상의 여성혐오 현상과 여성 적대적 여론이 어떤 양상으로 나타나는지를 분석함 - 뉴스 기사의 경우 주간 댓글 수 순위, 상위 10위권 안에 든 기사 중 10개를 선정하였음 가. 일베의 게시글 및 댓글을 분석한 결과 - 일베의 여성 적대적 게시글 및 댓글의 92.4%의 작성자들은 5개 이하의 게시글을 작성하고, 45.1%의 작성자들이 1~2개의 댓글을 단 것으로 나타났음. 51개 이상의 많은 베스트 게시글 작성자들은 전체 작성자의 0.2%뿐이었고 51개 이상의 많은 댓글 작성자 또한 전체 6.1%에 그쳤음. 이를 통해 소수의 작성자들이 대부분의 게시글과 댓글을 작성한다는 것을 알 수 있었음. - 일베의 베스트 게시물 전체 글을 LDA로 토픽 분석한 결과 '김치녀'로 대표되는 여성혐오 관련 표현들이 하나의 뚜렷한 주제를 형성하고 있는 것을 알수 있었음. 이는 예상했던 바와 같이 일베 내의 담화에서 여성 적대적 현상이 매우 뚜렷하게 나타나고 있음을 보여 줌. 을 구성하는 단어 분포 상위 100개 단어들은 여성혐오적 표현과 관련한 주제들이 매우 높은 가중치를 가지는 단어들이었음. - SNA를 이용한 연관성 그래프 분석 결과 여성과 별 관련 없어 보이는 일상적,중립적 주제들이 일베에서 언급될 때에는 여성에 대한 부정적 혐오 주제가 함께 발현되는 확률이 매우 높았음. 여성과 관련된 부정적 주제는 여타 사회문제, 학업, 취업, 가족, 방송, 여행 등 다양한 다른 주제들과 긴밀하게 연결되어 있음을 알 수 있었음 - 여성 적대적 게시글을 따로 분석하여 게시글의 세부적 형태와 세부 주제 사이의 연관성을 파악해 본 결과, 여성에 대한 적대적 표현들은 주로 여성의 수준 비하, 외모 비하, 성적 비하, 여성에 대한 욕설의 형태로 나타나는 것을 알수 있었음. 세부 주제들의 연관성을 보기 위해 그래프 분석을 시행해 본 결과, 욕설이 그래프 한 가운데에 위치하여 여성혐오 담화와 관련한 모든 주제들과 연결되어 있음을 알 수 있었음 나. 네이버 뉴스 기사 댓글 분석 결과 - 네이버 뉴스 기사 10개의 댓글을 분석한 결과, 여성을 비난하는 다양한 주제들이 관계를 맺고 있음을 알 수 있었음. 연관성 그래프의 연관 관계 구조에 따라 여성을 비난하는 4개 큰 범주는 ① '직장 및 결혼 생활' 범주 ② '여성의식' 범주 ③ '제도적' 범주 ④ '군대 문제' 범주로 나타났음 2. 설문조사 분석 결과 가. 인터넷, SNS, 댓글 달기 실태 - 전체 응답자 78.9% 매일 인터넷 및 SNS 게시물 및 뉴스 읽기 - 학습목적 이외 인터넷 이용 시간, 4시간 이상 이용자 취업준비생/무직 33.6%,청소년 17.9% - 댓글 달기 '매일 한다'는 청소년 28.3%, 여성 23.7%, 대학생 21.8%, 직장인 19.3%, 취업준비생/무직이 18.5%의 순이었음 - 게시물 올리기, '거의 매일 한다'는 전체 응답자의 10.3%이며 여성, 청소년,취업준비생/무직, 대학생, 직장인 순이었으나, 집단 간 큰 차이 없었음 나. 여성혐오적 표현 게시 및 댓글 달기 실태 ❏ 혐오표현 접촉 경험 - 김치녀 등 여성혐오표현 접촉 경험, 대학생 89.3%, 청소년 84.8, 여성 83.0%의 순이었고, 전체 응답자의 83.7%가 접촉 경험이 있다고 응답 - 혐오표현 접촉 경험은 된장녀 98.4%, 김치녀 93.7%, 김여사 93.1% 성괴(성형괴물) 88.7%, 삼일한 35.3%이었음 - '삼� |
