정선화 / 소셜미디어에 나타난 ‘삼국통일’ 관련 대중의 역사 인식 / 2024년도 인문사회학술연구교수B유형

정선화 / 한국연구재단 / 인문학 / 소셜미디어에 나타난 ‘삼국통일’ 관련 대중의 역사 인식 / 2024년도 인문사회학술연구교수B유형 예비선정

연구목표:

본 연구는 빅데이터를 활용한 디지털기술과 역사교육학을 접목한 융합연구로서 역사교과서와 소셜미디어의 다양한 텍스트 데이터를 대상으로 ‘삼국통일’ 관련 대중의 역사인식을 분석하려는데 목표를 두고 있다. 현재 급속도로 발전하는 정보통신 기술이 사회 전반 특히 교육환경과 밀접하게 연결되고, 영향을 끼치고 있다. 소셜미디어에 저장되어 있는 SNS 데이터, 영상물의 오디오 데이터와 댓글 자료를 텍스트 마이닝하여 역사인식의 경향성을 다각도로 살펴보고 대중의 역사소비의 패턴을 분석하고자 한다. 본 연구에서는 방대한 양의 텍스트 데이터를 정확한 통계 수치로 추출하고 유의미한 인식의 패턴을 도출하기 위한 빅데이터 분석 기법을 적용하려 한다.

기대효과:

본 연구가 계획대로 수행 된다면 다음과 같은 사회적·교육적 효과를 기대할 수 있다. 첫째, 역사교육학 석사 및 박사학위 논문에서 역사인식을 연구하는 방법론의 다양화를 가져올 수 있다. 둘째, 역사학계에서 논쟁 중인 史實과 역사 관련 사회적 이슈를 네트워크 분석을 통해 텍스트에 내재된 유의미한 상관관계를 도출하는데 기여할 수 있다. 논쟁 중인 역사적 사실에 대한 연구자의 연구 성과뿐 아니라 언론에서 생산되고 있는 역사의 소비패턴, 대중의 인식을 연구하는 것은 우리 사회가 역사를 바라보는 지향점을 분석하는데 도움이 될 수 있다. 셋째, ‘󰡔전라도 천년사󰡕 사태’와 같은 지역사 연구에 대한 대중의 인식을 쉽고 빠르게 수집·분석하여 지역사 연구에 기여할 수 있다. 넷째, 현재 유튜브에는 식민사관 관련 영상물이 최근까지 업로드되고 있으며 대중 역사가들에 의한 ‘역사 이야기’가 史實에 기반 한 것처럼 유통되고 있다. 이에 대중 역사가들의 역사 콘텐츠 분석을 통해 유사역사학의 폐해를 연구하는데 기여할 수 있다.

연구요약:

신라에 의한 삼국통일은 전문 역사학자들의 논저뿐 아니라 역대 중·고등학교 역사교과서를 비롯한 개설서와 교양서적에서 당연한 史實로 다루어져 왔다. 현행 2015 개정 교육과정에 의한 중·고등학교 한국사 관련 역사교과서에서도 676년에 신라가 삼국통일을 완성(완료, 달성)한 것으로 기술하고 있다. 그러나 신라에 의한 삼국통일은 논쟁 없는 일반설이 아니라 견해가 역사학계를 시작으로 제기되었다. 이에 대해 역대 중·고등학교 역사교과서에서 신라의 삼국통일과 그로 인해 파생되는 ‘통일신라’와 ‘남북국시대’의 용어 문제는 꾸준히 지적되어 왔다. ‘남북국시대’는 발해사와 한국사의 관계를 규명하는 문제를 가져 왔고, 식민지기 일본인 학자들에 의한 만선사학을 포함한 식민사학뿐 아니라 한국 학계에서는 민족주의 담론으로 확대하여 논해지기도 한다.
뿐만 아니라 ‘삼국통일’과 연관된 역사교과서의 서술 상의 다양한 문제제기도 진행 중이다. 대중은 의무 교육기간의 역사교육을 체계적으로 학습하며 역사인식을 형성해 나간다. 그러나 해당 교육기간이 끝나면 더 이상 역사교과서를 통해 역사를 접하지 않는다. 학교 밖의 역사에 더 많은 관심과 지적 호기심을 가지고 적극적인 생산·소비 활동에 참여한다.
텍스트 마이닝은 빈도에 따른 키워드를 선별해 주는 기능을 한다. 각 분야별 이슈를 빠르고 정확한 통계 수치로 추출하여 문서 내에서 키워드의 출현 빈도와 핵심 키워드의 동시 출현 빈도를 산출하는 보편적인 텍스트 데이터 분석 기법이다. 대량의 텍스트 데이터에서 이슈와 경향성, 키워드 간 상관관계 등을 분석하는데 적합하기 때문에 많은 분야에서 적극 활용되고 있다. 이에 본 연구는 대중적 매체인 역사교과서의 검토 내용을 토대로 SNS, 유튜브 영상물, 댓글 등 소셜미디어에서 유통되고 있는 텍스트 네트워크 분석을 통해 대중의 역사인식을 연구하고자 한다.

키워드:

삼국통일, 역사인식, 역사교과서, 소셜미디어, 텍스트 마이닝, 융합연구

Three Kingdoms Reunification, History Awareness, History Textbook, Social Media, Text Mining, Convergence Research

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