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Aggressive comments continue to rise across digital platforms, yet prior work has not sufficiently captured the intensity of aggression within a comment. This study quantifies toxic-span length and proportion using the KHS and K-MHaS corpora and proposes a span-intensity thresholding method that flags high-intensity comments at the top 5% and 10%. Results show that news comments exhibit aggression more frequently but with lower intensity, whereas YouTube comments occur less often but with higher intensity, indicating that a single global threshold can induce platform-specific concentration. Logistic analysis identifies comment types and targets that appear more often in the high-intensity set, while within-platform thresholds reduce these disparities. A lightweight GBDT model achieves stable predictive performance (AUC ≈ 0.65, PR-AP ≈ 0.64, Brier ≈ 0.249) without semantic features, supporting practical deployment. The findings demonstrate that span-intensity thresholds improve high-risk comment detection and enable fairness-aware monitoring tailored to platform characteristics.

한국어

디지털 플랫폼 환경에서 공격적 댓글은 증가하고 있으나, 기존 연구는 댓글 안에서 공격성이 얼마나 강하게 나타나는지 충분히 다루지 못했다. 이에 본 연구는 KHS와 K-MHaS 코퍼스를 이용해 댓글 속 공격 구간의 길이와 비율을 계산하고, 이를 바탕으로 상위 5%, 10%의 고강도 댓글을 자동으로 걸러내는 방법을 제안한다. 분석 결과, 뉴스 댓글은 공격 표현이 자주 나타나지만 강도는 상대적으로 약했고, 유튜브 댓글은 빈도는 낮지만 강도는 높아 같은 기준을 적용하면 한 플랫폼으로 플래그가 집중될 수 있음을 확인하였다. 로지스틱 분석에서는 일부 유형과 대상이 고강도 댓글에 더 자주 포함되는 경향이 나타났으며, 플랫폼 내부 기준을 적용하면 이러한 차이가 완화되었다. 또한 경량 GBDT 모델은 텍스트 의미 정보를 사용하지 않고도 AUC≈0.65, PR-AP≈0.64, Brier≈0.249 수준의 안정적인 예측력을 보여 실무에서 활용 가능성이 높았다. 본 연구는 스팬 강도 기반 임계값을 통해 고위험 댓글을 더 정확하게 찾고, 플랫폼별 형평성을 고려한 모니터링 체계를 설계할 수 있음을 제시한다.

저자

• 조윤용 [ Yoon Yong Cho ]
• 김현아 [ Hyun-Ah Kim ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700