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딥러닝 기반 한・중 반일 담론 분석
Deep Learning Based Comparative Analysis of Anti–Japanese Discourse in Korea and China

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  • 발행기관
    한양대학교 일본학국제비교연구소 바로가기
  • 간행물
    비교일본학 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제63집 (2025.06)바로가기
  • 페이지
    pp.193-210
  • 저자
    이준서
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A468315

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원문정보

초록

영어
This study applied deep learning–based natural language processing methods to analyze anti–Japanese discourse in Korean and Chinese online spaces. Using approximately 9,000 posts collected from Twitter (X), Weibo, and Baidu, the research employed word embedding, t–SNE visualization, and sentiment lexicon–based analysis to investigate how anti–Japanese sentiment is linguistically structured in each country. The findings reveal that while both Korea and China exhibit strong anti–Japanese sentiment, the ways in which these emotions are expressed differ significantly. In Korea, anti–Japanese discourse expands beyond historical grievances to include political issues, consumer activism, and cultural preferences, forming an ambivalent emotional structure. Keywords such as “boycott” and “right–wing” reflect a discourse that is intertwined with national identity and domestic moral narratives. China’s discourse, on the other hand, is more deeply rooted in historical trauma and nationalist emotion, centering on themes such as invasion and war crimes. At the same time, admiration for Japanese pop culture exists in a separate emotional layer, reflecting a coexistence of hostility and cultural appreciation. These results suggest that anti–Japanese sentiment in both countries is shaped by distinct sociocultural contexts, and that online discourse functions not only as a medium of public opinion but also as a space where historical memory and national identity are actively constructed.
한국어
본 연구는 딥러닝 기반 자연어처리 기법을 활용하여 한국과 중국의 소셜미디어 공간에서 나타나는 반일 담론의 정서적・의미적 구조를 비교 분석하였다. 트위터(X), 웨이보, 바이두에 서 수집된 약 9,000건의 온라인 게시글을 바탕으로, 워드임베딩, t–SNE 시각화, 감성어 사전 기반 감정 분석 등의 기법을 적용하여 한・중 반일 감정의 언어적 표출 방식을 실증적으로 고 찰한 것이다. 분석 결과, 한국과 중국 모두 반일 정서가 강하게 나타났으나, 그 표현 방식과 정서적 구현 양상에서 상이한 특성이 관찰되었다. 한국의 반일 담론은 역사적 피해 의식을 바탕으로 정치 적 이슈, 소비자운동, 대중문화와 같은 다양한 분야로 확산되어 있으며, 부정적 감정과 일상 적 수용 정서가 혼재된 양가적인 구조를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 특히 ‘불매’, ‘역사 왜곡’, ‘우익’ 등과 같은 키워드는 정서적으로 강한 반감과 함께, 국가 정체성 및 도덕적 정당 성을 강조하는 담론 구조와 연결되어 있었다. 반면 중국의 반일 담론은 난징대학살, 식민지배, 전쟁 범죄 등 역사적 피해 경험에 대한 집 단 기억을 중심으로 구성되어 있었으며, ‘仇恨(증오)’, ‘侵略(침략)’, ‘右翼(우익)’ 등과 같은 키 워드를 통해 민족주의적 감정과 도덕적 비판이 강하게 표출되고 있었다. 동시에 일본 대중문 화 콘텐츠에 대한 관심과 소비 행태에 있어서는 별도의 정서적 층위가 형성되고 있어, 반감 과 수용이 공존하는 이중적인 양상이 확인되었다. 감정어 분석에서도 한국은 ‘역사’, ‘사과’, ‘자유’, ‘친일파’ 등의 단어가 긍정・부정 감성어 와 복합적으로 연결되며, 반일 정서가 단순한 외부 비판을 넘어 국내 정치적・도덕적 질서와 도 연결되어 있는 양상을 보였다. 중국 역시 부정 감성어를 중심으로 ‘전범’, ‘군국주의’, ‘역 사 수정’ 등의 키워드가 다수 확인되었으며, 이는 일본에 대한 도덕적 불신과 정치적 반감이 여실히 드러났다. 이러한 결과는 한국과 중국의 반일 감정이 유사한 역사적 배경을 공유하면서도, 각국의 사 회문화적 맥락과 담론 형성 방식에 따라 상이한 양상으로 전개되고 있다는 것을 확인해 주는 것이다. 나아가 디지털 공간에서의 집단 정서가 단순한 감정 표출을 뛰어넘어, 역사 인식과 문화적 태도의 차이를 반영하는 중요한 지표로 활용될 수 있다는 것을 보여준 것이다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 한・중 반일(反日) 담론 분석
3.1. 데이터 개요
3.2. 클러스터링(Clustering)과 담론분석
3.3. 감정분석
4. 결론
<참고문헌>
<국문요지>

키워드

딥러닝 반일 감정 감성어 분석 워드임베딩 t–SNE 시각화 deep learning anti–Japanese sentiment sentiment analysis word embedding t–SNE visualization

저자

  • 이준서 [ LEE, JUNSEO | 성결대학교 글로벌물류학과 교수 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한양대학교 일본학국제비교연구소 [Global Center for Japanese Studies]
  • 설립연도
    2008
  • 분야
    인문학>일본어와문학
  • 소개
    본 연구소는 일본학 관련의 학문의 한 분야를 발굴·개척하여 문화의 상호작용에 의한 교섭에 대해 연구를 진행함으로써 일본학의 다양한 면모를 현재화하는 것을 취지로 한다. 일본학 국제비교란 국가나 민족이라는 분석 단위를 넘어 동아시아라고 하는 문화복합체를 상정하고 그 내부에서 문화생성, 전파, 접촉, 변용에 주목하여 종합적인 문화교섭의 모습을 복안적이고 종합적인 견지에서 해명하려고 하는 새로운 일본학 연구의 하나인 문화교섭학을 소재로 하여, 이미 한일교류사를 중심으로 한 문화교류사의 연구축적을 바탕으로 이를 더욱 확대하여 글로벌한 시점에서 문화교섭학을 중심으로 일본의 문화교류연구를 학문체계로서 구축하고자 하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 연구소는 첫째, 다대다 관계의 문화적 복합체로서 인식하는 복안적 시좌를 공유하고 국제적 발진력을 가진 자립한 신진연구자를 육성하고, 둘째, 종래의 2개국간 혹은 학문 문화별 문화연구를 넘어 새로운 학문 분야로서의 일본 문화교섭학을 창출하고 그 이론과 방법, 구체적 사례를 연구하며, 셋째, 각국에서 개별적으로 이루어지고 있는 문화교류연구, 대외관계사 연구 등을 국제적으로 네트워크로 연결하고 동아시아 각 지역의 연구를 리드하고 고유의 국제학회를 가지는 연구허브를 구축하는 것을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    비교일본학 [Comparative Japanese Studies]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    2092-5328
  • 수록기간
    1993~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 309 DDC 300

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