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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
현대 사회에서 ‘시민참여’는 다종의 분야에서 중요성이 인지되어 적극적으로 활용되고 있다. 기록관 역시 추세에 맞게 시민참여 활동 도입이 시도되고 있지만, 대부분이 공모전 참가와 기록물 기증 등과 같이 소극적인 참여 활동 형태를 띤다는 한계가 있다. 본 논문은 국내 기록관에 보다 적극적인 형태의 시민참여형 프로그램을 도입하기 위해 준비해야 할 사안과 구체적인 실행 방안을 마련하는 데 궁극적인 목적이 있다. 이를 위해 먼저 기록관리 영역에서 시민참여와 관련된 선행연구를 살피고, 관련 용어와 개념을 정립하였다. 다음으로 해외에서 안정적으로 운영 중인 선진사례를 선정하여 다양한 측면에서 분석하였고, 이를 통해 구체적인 프로그램 운영요소와 장․단점을 파악하였다. 이후 시민참여 활동이 이루어지고 있거나 이를 계획하고 있는 국내 기록관 현황조사를 통해 실제 프로그램 도입 시 실무적인 관점에서 고려해야 할 요소를 도출하였다. 본 연구를 기반으로 개별 기록관에 적합한 시민참여형 프로그램을 설계하고 운영함으로써 함께하는 기록문화 정립에 이바지하기를 바란다.
Abstract
In contemporary society, the importance of ‘Citizen Participation’ has been recognized and actively used in various fields. Archives are also planning citizen participation activities according to the trend, but there is a limit to taking the form of passive participation activities such as participation in contests and donation of records. The ultimate purpose of this study is to prepare issues and specific action plans to induce more active citizen participation in domestic archives. To this end, first, previous studies related to citizen participation in the field of records management were reviewed, and terms and concepts were established. Next, advanced cases that are stably operating overseas were selected and analyzed from various aspects, and through this, specific program operation elements and pros and cons were identified. After that, the current status of domestic archives that have or are planning to engage in citizen participation activities was investigated to derive factors to be considered from a practical point of view when introducing the actual program. Based on this study, it is hoped that it will contribute to the establishment of a participating recording culture by designing and operating Citizen-Participating Programs suitable for individual archives.
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜 미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 ‘대구, 경북지방 혐오’, ‘지역 간 혐오’, ‘공공시설 혐오’로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 ‘중국 혐오’, ‘바이러스 전파자’, ‘실외(야외)활동 제재’로 나타났으며, 종교 혐오는 ‘신천지’, ‘기독교’, ‘종교 내 감염’, ‘방역 의무 거부’, ‘확진자 동선 비난’으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
This study aims to understand topics of incivility related to COVID-19 from analyzing Twitter posts including COVID-19-related hate speech. To achieve the goal, a total of 63,802 tweets that were created between December 1st, 2019, and August 31st, 2021, covering three targets of hate speech including region and public facilities, groups of people, and religion were analyzed. Frequency analysis, dynamic topic modeling, and keyword co-occurrence network analysis were used to explore topics and keywords. 1) Results of frequency analysis revealed that hate against regions and public facilities showed a relatively increasing trend while hate against specific groups of people and religion showed a relatively decreasing trend. 2) Results of dynamic topic modeling analysis showed keywords of each of the three targets of hate speech. Keywords of the region and public facilities included “Daegu, Gyeongbuk local hate”, “interregional hate”, and “public facility hate”; groups of people included “China hate”, “virus spreaders”, and “outdoor activity sanctions”; and religion included “Shincheonji”, “Christianity”, “religious infection”, “refusal of quarantine”, and “places visited by confirmed cases”. 3) Similarly, results of keyword co-occurrence network analysis revealed keywords of three targets: region and public facilities (Corona, Daegu, confirmed cases, Shincheonji, Gyeongbuk, region); specific groups of people (Coronavirus, Wuhan pneumonia, Wuhan, China, Chinese, People, Entry, Banned); and religion (Corona, Church, Daegu, confirmed cases, infection). This study attempted to grasp the public’s anti-citizenship public opinion related to COVID-19 by identifying domestic COVID-19 hate targets and keywords using social media. In particular, it is meaningful to grasp public opinion on incivility topics and hate emotions expressed on social media using data mining techniques for hate-related to COVID-19, which has not been attempted in previous studies. In addition, the results of this study suggest practical implications in that they can be based on basic data for contributing to the establishment of systems and policies for cultural communication measures in preparation for the post-COVID-19 era.