포털과 지역혐오
한국언론학회 | 한국언론학회 | 30 pages| 2019.01.10| 파일형태 :
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자료요약
특정 지역에 대한 혐오표현이 온라인에 난무하고 있다. 이에 포털사이트 범죄뉴스에서 지역혐오댓글의 비율을 파악하고, 표적지역은 어디인지를 고찰했다. 아울러 지역혐오댓글의 유형을 분류하고, 이 유형 분포가 표적지역에 따라 어떤 차이를 보이는지도 살폈다. 2017년 네이버뉴스에 게재된 기사 중에서 범죄기사 687개를 추출하고 거기에 달린 전체 댓글 20,419개를 내용분석했다. 그 결과, 지역혐오댓글은 850개, 전체의 4.16% 수준으로 나타났다. 그 중 64.4%는전라도지역을 대상으로 한 것이었다. 지역혐오댓글의 유형으로는, 해당 지역이나 지역민을 대상으로 부정적인 고정관념을 언급하는 유형(스테레오타이핑)이 많았다. 이어 단순히 지역명만 거론하며 부정적 뉘앙스를 전달하는 유형(지역단순명기), 사투리흉내 · 비아냥 · 반어법 등을 동원해 해당 지역을 조롱하는 유형(조롱하기), 해당 지역을 뭔가 다른 곳으로 취급하는 유형(분리하기), 해당 지역이나 지역민에 고유한 이름을 붙이는 유형(라벨링)이 뒤를 이었다. 전라도 지역에 대한 혐오댓글의 경우 지역단순명기와 조롱하기 유형이 상대적으로 높은 비율을 차지했다. 분석 결과를 토대로 이번 연구의 의의와 한계를 논했다. 
 
Online hate speech toward specific regions is getting prevalent in Korea. In this regard, this study explored the proportion of hate speech comments posted to crime news stories in portal sites and inspected the target regions of the hate speech comments. Additionally, this study categorized the hate speech comments to explore what categories were dominant according to target regions. Among all the crime news reports appearing in Naver in 2017, 687 were extracted and 20,419 comments posted to the reports were all content analyzed. The data showed that the number of hate speech comments was 850, representing 4.16% of the entire comments analyzed. The most serious target region was Jeolla-do, with 64.4% of the hate speech comments being toward that region. In terms of the hate speech types, stereotyping the individuals in the target regions was most frequent, followed by simple writing down of target regions’ names, mocking the target regions, separating the target regions from other regions, and labeling the target regions or the individuals. For hate speech comments towards Jeolla-do, though, two types were relatively prevalent, such as simple writing down of the region’s name and mocking the region. Consequently, implications of the findings were discussed.
목차
1. 연구의 배경과 목적
2. 이론적 논의
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 논의
포털뉴스 댓글 혐오표현 지역 내용분석 Portal News Comments Hate Speech Regions Content Analysis
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