고민희 / 이화여자대학교 / 반감 확산의 알고리즘: 한국형 갈등 양상의 데이터 기반 분석 / 470,622(천원) / 35개월 / 2025 한국사회과학연구(SSK)지원_글로벌아젠다연구(국내)
연구목표:
본 연구는 1) 정치, 사회, 경제 영역에 걸쳐 나타나는 부정적 정서, 즉 반감(animosity)을 이론적으로 개념화 및 유형화하고, 2) 감성 컴퓨팅(affective computing)을 통해 기존의 통계 분석으로 측정이 힘든 다양한 형태의 데이터에 나타난 반감의 원인과 상태를 측정하는 한편, 3) 디지털 기술(알고리즘, AI 등)에 기반한 반감의 확산 및 재생산 패턴을 측정하고 이를 전통적 여론과 비교하여 미래 한국 사회의 갈등 양상을 완화하는 정책을 제시하는 것을 목표로 한다.
기대효과:
1) 사회적 기대효과
본 연구는 온라인과 오프라인에서 반감 감정의 형성과 확산을 비교 분석하고, 그에 따른 여론의 변화 과정을 정량적으로 추적함으로써 한국 사회 내 분열적 감정 구조에 대한 실증적 진단을 제공한다. 특히 정치인, 소수자 등 특정 집단에 대한 반감이 어떠한 정보 환경과 담론 구조 속에서 확산되는지를 분석함으로써, 사회 통합을 위한 선제적 정책 개입 지점을 도출할 수 있다. 이러한 분석 과정에는 대규모 비정형 데이터를 기반으로 한 최신 분석 기법이 핵심적으로 활용될 것이며, 이러한 분석으로 반감 감정의 동적 변화 양상을 실시간으로 파악할 수 있다. 이러한 분석은 국민통합, 다문화사회 갈등 예방, 부동산·교육 등 민감한 정책 사안에 대한 여론 안정화에 실질적으로 기여할 수 있으며, 정책 수립 과정에서 여론의 감정적 기반을 이해하고 대응하는 데 필요한 기초 자료로 활용될 수 있다.
2) 학문적 기대효과
본 연구는 반감이라는 정서적 태도가 여론 형성에 미치는 영향을 행동경제학, 사회심리학, 정치커뮤니케이션학의 융합적 시각에서 분석함으로써 이론적 확장을 도모한다. 특히, 온라인과 오프라인 공간 간 감정 표현의 차이와 확산 구조를 비교하는 실증적 시도는 국내외에서도 드물며, 이는 디지털 사회에서의 감정 정치에 대한 분석적 기반을 제공한다. 감정 컴퓨팅과 텍스트 마이닝, 감성 분석 등 데이터 사이언스 기반 분석 기법은 감정 정치의 구체적 양상을 정량화하고, 사회과학과 컴퓨팅 기술의 융합 연구에 새로운 가능성을 제시할 것이다. 특히, 비정형데이터를 이용한 딥러닝 기반의 분석을 통해 기존의 여론 형성이론과 차별화 되는 새로운 이론적 모델을 개발한다. 또한, 실험 설문을 활용해 다양한 프레임이 반감 완화에 미치는 효과를 비교함으로써, 한국형 감정 정치 모델 구축에 기여할 수 있다. 나아가, 극단주의, 혐오 정치, 정치적 양극화가 전 세계적으로 공통된 문제로 떠오르는 상황에서, 본 연구는 한국형 감정 정치 모델을 국제 학계 및 정책 기관에 공유함으로써 글로벌 연구 거점으로의 도약을 가능하게 한다.
3) 정책적 기대효과
본 연구의 결과는 다양한 정부 부처의 갈등 예방, 소수자 통합, 여론 안정화, 커뮤니케이션 전략 수립에 직접 연계될 수 있다. 실험 설문을 통해 검증한 반감 완화 프레이밍 전략은 대중의 정보 해석 및 수용 과정을 보다 이성적으로 유도하는 데 효과적인 커뮤니케이션 도구로 활용될 수 있으며, 본 연구팀이 개발할 반감 완화 챗봇은 기존의 유세 및 교육 방식에 비해 훨씬 비용 효율적이며, 대규모 확장이 가능할 뿐만 아니라, 사용자 각각의 태도와 특성을 고려한 개인화된 대화가 가능하다는 장점을 가진다. 특히, 사용자가 수동적으로 정보를 전달받는 방식이 아닌, 능동적으로 상호작용에 참여할 수 있도록 설계되어 높은 참여도와 효과를 기대할 수 있다.
연구요약:
지속되는 정치경제적 양극화와 사회 불안, 저성장 등으로 한국인의 갈등 상태는 최고조에 이르렀다. 국민의 반 이상이 울분 상태에 있음이 보고될 정도로 시민들은 높은 스트레스 수준을 보이고 있으며, 국가별 갈등 지수 비교에서도 한국은 최상위권을 차지하고 있다. 시민들이 이민자, 정치인, 고소득층 등 타집단에 느끼는 부정적인 감정은 상대적 박탈감, 불안, 혐오, 분노 등으로 다양하게 표출되고 있으며, 이러한 반감(反感)의 일상화는 한국 사회의 통합을 증진하는 데 심각한 걸림돌로 작용하고 있다.
이렇게 현대 사회에서 나타나는 갈등 구조의 고착화에도 불구하고, 사회 현상에 대한 반감을 유발하는 구조적 원인이나 확산의 메커니즘을 추적하는 종합적인 연구는 거의 시도된 바 없다. 특히 디지털 플랫폼에서의 반감은 기존의 사회과학 연구에서 가정하는 방식과 확연히 다른 기제 (알고리즘 기반)를 통해 확산하고 있으나, 이러한 확산 및 공유의 과정에 대한 사회과학적 연구는 아직 시작단계에 있다. 이 연구는 반감의 정치경제적 근원을 본격적으로 탐색하는 한편, 반감이 디지철 플랫폼에서 표출, 확산되는 양상을 다양한 데이터를 통해 탐지하고, 기존의 전통적 여론과 비교함으로써 갈등 확산의 메커니즘을 규명한다.
이를 위해 <1단계>에서는 기존의 관련 연구를 확대, 반감을 사회심리적 요소로 개념화 및 이론화하고, 다양한 대중 집단의 인식에 관한 비정형 데이터 및 설문조사, 거시적 통계 자료를 종합적으로 수집하여 데이터베이스를 구축한다.
<2단계>로는 기구축한 데이터베이스에 기반하여 텍스트마이닝, 감정 탐지(emotion detection), 감성 분석(sentiment analysis), 동영상 딥러닝 기법 등을 통해 반감의 정량적으로 측정함과 동시에, 1단계에서 발전시킨 개념을 바탕으로 설문조사를 병행, 디지털 담론과 일반 여론의 간극을 조명한다.
<3단계>에서는 지금까지의 연구를 바탕으로 생성형 AI 기반의 실험 설문을 실시하고, 이를 바탕으로 부정적 감정 표출의 사회적 비용을 절감할 수 있는 효과적인 커뮤니케이션 모델을 수립한다.
키워드:
반감 감성 컴퓨팅 정치 혐오 반이민정서 소셜미디어