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영어

This study examines whether temporal and platform-specific patterns in online offensive language can be detected using only internal metadata, without textual or external calendar features. Using the Korean Offensive Language Dataset (KOLD), we assess monthly and platform differences in offensive-language prevalence with logistic regression and gradient boosting. Monthly variations are significant, whereas weekday effects are not. February, March, and September through December show notably lower offensive rates compared to January. Platform disparities are substantial: within the 2020-2022 KOLD cohort, YouTube comments exhibit a much lower likelihood of offensiveness than news comments. The minimal-feature model demonstrates stable performance on a temporally separated holdout set, suggesting that, at least in this setting, metadata alone can capture structural patterns useful for lightweight operational monitoring.

한국어

본 연구는 텍스트 정보나 외부 달력 요인을 배제하고 댓글의 날짜와 플랫폼이라는 최소한의 메타데이터만으로 온라인 공격성의 시간적·구조적 패턴이 어느 정도까지 식별될 수 있는지를 검증하였다. KOLD 코퍼스를 활용하여 월별·플랫폼 효과를 로지스틱 회귀와 그래디언트 부스팅 모형으로 분석한 결과, 월 단위 변동성은 통계적으로 유의하였으나 요일 효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 특히 2·3·9~12월은 1월 대비 공격성 비율이 뚜렷하게 낮았고, 플랫폼 간 차이는 더욱 크게 나타나 연구 기간(2020-2022년)과 수집 범위를 동일하게 두었을 때 유튜브 댓글의 공격성 확률이 뉴스 댓글보다 현저히 낮았다. 또한 최소 피처 기반 예측 모형은 시계열 분리 검증에서도 안정적인 성능을 보여, KOLD와 같은 한정된 코호트 안에서는 메타데이터만으로도 운영상 활용 가능한 수준의 구조적 패턴을 포착할 수 있음을 시사하였다.

저자

• 하은아 [ Euna Ha ]
• 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