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본 연구는 언론이 2022년 발생한 이태원 참사를 어떻게 보도하였으며, 언론 사의 정파성에 따라 뉴스 프레임에 어떤 차이가 나타나는지를 살펴보기 위해 수 행되었다. 분석 대상은 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레신문, 경향신문으 로 설정하였으며, 빅카인즈를 통해 뉴스를 수집하였다. 뉴스 프레임을 분석하기 위해 LDA토픽모델링을 활용하여 토픽을 추출하였으며, 추출된 토픽의 의미연 결망을 형성해 뉴스보도 관련 속성을 분석하고 어떠한 맥락인지를 살펴보았다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이태원 참사를 보도하는 언론사의 토픽들은 시기와 정파성에 따라 다르게 나타났다. 진보 언론사는 참사의 책임소재와 관련된 토픽이 높은 비중을 차지하였으며, 보수 언론사는 참사 중심으로 형성된 토픽들 이 더 많은 비중을 차지하였다. 둘째. 언론사의 프레임은 시기와 정파성에 따라 다르게 나타났지만 공통적으로 참사의 원인과 책임에 관련된 단어들이 중심을 이루는 책임귀인 프레임이 뚜렷하게 나타났다. 셋째, 언론사의 정파성에 따라 책임소재와 관련된 책임귀인 프레임이 다르게 나타났다. 진보 언론사에서는 주 무부처의 책임론이 일관되게 나타났으며 보수 언론사에서는 여러 기관으로 산 재되어 있는 형태의 책임귀인 프레임이 지속적으로 나타났다. 위와 같은 결과를 바탕으로 언론에서 나타나는 사회재난에 대한 보도 행태의 함의와 한계점을 논의하였다.

This study was conducted to examine how the media reported the Itaewon Tragedy that occurred in 2022 and to investigate the differences in news framing based on the partisanship of media. The analysis focused on Chosun Ilbo, JoongAng Ilbo, Dong-A Ilbo, Hankyoreh Shinmun, and Kyunghyang Shinmun. News articles were collected through BigKinds, and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling was utilized to extract topics related to the Itaewon Tragedy. The framing of news was analyzed by forming a semantic network of the topics extracted through topic modeling to examine the attributes related to the Itaewon Tragedy and their contexts. The research results are as follows. First, the topics of media differed based on the period and partisanship. Progressive media had a higher proportion of topics related to assigning responsibility for the tragedy, while conservative media focused on topics centered around the tragedy itself. Second, media frames varied based on the period and partisanship. However, an attribution of responsibility frame, with words related to the causes and responsibility for the tragedy, was clearly present in both cases. Third, media with different partisanship had different attribution of responsibility frames. Progressive media consistently emphasized the responsibility of the relevant government agency, while conservative media continued to emphasize a dispersed attribution of responsibility frame involving various institutions. Based on these results, the implications and limitations of media reporting on disasters were discussed.

오늘날 이모티콘은 커뮤니케이션을 보조하는 기능을 넘어 보편적인 소통 도구 가 되었다. 이에 본 연구에서는 이모티콘을 자주 사용하는 20대 헤비유저들을 대 상으로 이모티콘의 이용행태를 감정, 상황, 관계로 구분하여 살펴보았다. 그 결과 첫째, 연구 참여자들은 자신의 감정을 상대방이 정확하게 해독할 수 있도록 텍스 트를 보완하기 위한 차원에서, 혹은 부정적인 감정을 숨기기 위한 위장의 용도로 이모티콘을 사용하고 있었다. 둘째, 자신이 처한 상황을 설명하거나 대화 분위기 를 전환하기 위해, 혹은 상대방을 배려하기 위한 차원에서 이모티콘을 사용하고 있었다. 셋째, 대화 상대와의 사회적 실재감 정도에 따라 이모티콘을 선별하여 사 용하거나, 자신을 표현하기 위한 수단으로 이모티콘을 사용하고 있었다. 또한 이 러한 감정, 상황, 관계 등의 세 가지 요소는 개별적으로 사용되기보다 서로 유기적으로 연결되어 작동되고 있는 것으로 나타났다. 즉, 이모티콘은 그 자체만으로 는 단순한 감정 표현의 수단으로 보일 수 있지만, 실제로는 실시간으로 이뤄지는 반복적인 발신과 수신을 통해 매우 유기적이며 복합적으로 연결되어 사용되고 있 었다. 또한 연구 참여자들은 ‘무맥락’에서의 이모티콘 사용을 통해 새로운 ‘맥락’을 만들어내기도 했다. 이는 이모티콘이 메시지의 의미를 공유하고 대화 주체와의 관계를 구축해나가는 새로운 문화 형성의 방식으로 활용될 수 있음을 보여준다.

Emoticons have evolved from being simple communication aids to becoming universal tools for communication. This study focuses on heavy emoticon users in their twenties and explores their emoticon usage in the contexts of emotions, situations, and relations. The results reveal that participants use emoticons to enhance emotional expression and conceal negative emotions. Additionally, emoticons function differently depending on the situational context. They are used to convey intentions, navigate transitions, show sensitivity, and observe conversational rituals. Emoticons are also employed for relationship-building, influenced by the level of social presence between individuals. This research demonstrates the interconnected nature of emotions, situations, and relations in emoticon usage. Emoticons, often perceived as simple tools for emotional expression, actually serve as multifaceted and organic means of communication in repeated exchanges. Furthermore, study participants use emoticons creatively to establish new communication norms, share message meanings, and strengthen relationships between interlocutors.

본 연구는 국회의원으로 대변되는 정치인의 바른 언어 사용을 평가 측정하는 방법을 개발하여 공유하는 연구이다. 개발한 방법은 상임위원회 회의록을 중심 으로 국회의원의 바른 언어 사용을 평가에 활용되었고, 본 논문은 바른 정치 언 어 확산을 위한 정치인의 발화 분석 방법의 설명서(매뉴얼) 성격을 지닌다. 정치 인의 바른 언어 사용을 평가하는 객관적인 기준이 부재한 상황에서 본 연구는 품격있는 언어 사용을 평가하는 긍정 품위어 평가 방법과 비속어, 막말 등 좋지 않은 부정 발화 평가 방법을 결합하는 방식을 개발하였다. 실제 분석에서는 부 정 발화 평가 방법을 먼저 적용하고, 이후 긍정 발화 평가에 기반한 순위 리스트 를 만드는 방식으로 진행했다. 부정 발화 분석은 국립국어원의 표준대백과사전 에 기반하여 비속어 용례를 국회의원들의 발언 속에서 찾아보는 단어 기반 평가 에서 시작하여, 텍스트 마이닝 빅데이터 분석을 통해서 실제로 발언된 단어 색 인화 분석, 연구진의 무작위 추출 검토 및 뉴스와 유튜브 검색, BERT라 불리는 딥러닝 자연어 처리 기법을 순차적으로 수행하여 문장에서 문단에 이르기까지 발언 내용이 가지는 맥락을 파악하는 방식을 동원하였다. 긍정 발화 분석은 구 절 수준에서 가장 많이 발화된 표현을 찾고, 품위성과 소통성에 해당하는 ‘예의 와 존중’, ‘당부’, ‘의견질의’, ‘사실확인’, ‘진술문 형식’의 5개 영역의 16개의 표현을 통해 평가하였다. 마지막으로 발화 빈도와 함께 품위어 발화 가중치로 계산 하여 각 정치인의 바른 언어 사용을 순위화하는 절차를 만들었다. 이러한 연구 절차를 통해 도출된 측정 방법은 정치인의 바른 언어 사용의 문화가 확산되는데 기여할 것으로 생각된다.

The primary objective of this study is to devise and disseminate a methodology for assessing and quantifying the employment of civil language by politicians, specifically focusing on members of the National Assembly. This study examines the utilization of civil language by members during standing committee meetings, with a specific focus on the minutes. The objective is to analyze politicians’ speeches and utilize the findings to encourage the adoption of civil political language in public discourse. This study presents a novel approach that integrates the assessment of positive and respectful language with the evaluation of negative speech, encompassing the use of profanity and impolite comments. This approach was produced after thorough theoretical deliberations. The initial phase of the investigation was the implementation of the negative speech evaluation approach, which was subsequently followed by the development of a hierarchical list based on positive speech assessment. The initial phase of the negative speech analysis involved employing a methodology to assess the utilization of profanity in the politicians’ statements. This methodology was derived from the Standard Encyclopedia Dictionary published by the National Institute of Korean Language. Subsequently, the analysis progressed by employing text mining techniques to index the precise verbal expressions used. Additionally, the researchers conducted a random sampling review and conducted searches on news articles and YouTube to further augment the analysis. Furthermore, a contextual approach was utilized in the study, employing deep learning natural language processing algorithms, specifically BERT, to effectively comprehend the contextual nuances of the speech, ranging from individual sentences to entire paragraphs. The analysis of positive speech entailed identifying the most commonly used phrases and assessing them based on 16 expressions across five theoretical dimensions related to dignity and communicability. These dimensions include ‘courtesy and respect’, ‘advice’, ‘opinion inquiry’, ‘fact verification’‘ and ‘statement format’. The ultimate ranking was determined by considering both the frequency of speech and the weighted value assigned to dignified discourse. This study is anticipated to provide a valuable contribution towards the advancement of methodologies for assessing the utilization of civil language by politicians and the dissemination of a culture that promotes civil language use.