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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10072604&local_id=10086106
관계형 데이터 기반 SNS 담화의 사회연결망 분석: 지역어와 비속어를 중심으로
이 보고서는 한국연구재단(NRF, National Research Foundation of Korea)이 지원한 연구과제( 관계형 데이터 기반 SNS 담화의 사회연결망 분석: 지역어와 비속어를 중심으로 | 2016 년 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 박선우(계명대학교) ) 연구결과물 로 제출된 자료입니다.
한국연구재단 인문사회연구지원사업을 통해 연구비를 지원받은 연구자는 연구기간 종료 후 6개월 이내에 결과보고서를 제출하여야 합니다.(*사업유형에 따라 결과보고서 제출 시기가 다를 수 있음.)
  • 연구자가 한국연구재단 연구지원시스템에 직접 입력한 정보입니다.
연구과제번호 2016S1A5A8018517
선정년도 2016 년
과제진행현황 종료
제출상태 재단승인
등록완료일 2017년 10월 30일
연차구분 결과보고
결과보고년도 2017년
결과보고시 연구요약문
  • 국문
  • 본 연구에서는 속성형 데이터로서 언어 자료를 귀납적으로 분석하는 방식으로부터 벗어나 SNS 담화에서 관찰되는 지역어와 비속어의 기능에 대한 가설을 세우고, 연역적 방법으로 지역어와 비속어의 기능 분석을 시도하였다. 동성들 사이의 SNS 담화에서 유대감과 친밀감을 표현하기 위하여 여성은 지역어를, 남성은 비속어를 사용할 수 있다는 가설을 증명하기 위하여 페이스북의 담화 60세트와 명부 선택 질문지를 통하여 조사한 ‘친구-지역어-비속어’의 사회 연결망을 분석하였다. 페이스북 담화에서 지역어와 비속어의 성별 빈도를 분석한 결과 여성이 지역어와 비속어를 사용하는 빈도는 남성보다 낮았으며, 지역어와 비속어 빈도 사이의 뚜렷한 차이는 확인할 수 없었다. 반면 성별 미러링 양상의 차이를 분석한 결과, 여성은 지역어와 비속어를 모두 전략적으로 활용하였으나 남성은 비속어만을 전략적으로 활용하였다. 친구-지역어-비속어를 매개로 형성되는 연결망들 사이 행렬의 일치도를 분석한 결과, 남성과 여성 모두 SNS 담화에서 지역어와 비속어를 전략적으로 사용하였으나, 친소 관계와 지역어․비속어 사용 사이의 관련성은 여성 집단에서 강한 것으로 분석되었다. 남성은 친구-비속어 연결망, 여성은 친구-지역어 연결망의 일치도가 상대적으로 높았다. 여성 집단의 친구 연결망과 지역어 연결망은 상당히 유사하며, 여성들이 친한 동성 동료들과의 대화에서 지역어를 전략적으로 사용한 결과로 이해할 수 있다.
  • 영문
  • This study aims to analyze and explain functions of regional dialects and slangs in discourse in Korean SNS texts. For this purpose, I used two research methodological frameworks. First framework was to find and analyze regional dialects and slangs occurring in the whole discourse on the Facebook timeline texts. The second one was to analyze social networks in which members communicate with regional dialects or slangs. The results showed clear gender differences between male and female networks. Female made use of dialects and slangs for discursive objects more frequently than male. QAP (Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis revealed male network of friendship is more similar to slang network than dialect network, while female network of friendship is more similar to dialect networks than slang networks.
연구결과보고서
  • 초록
  • 본 연구에서는 속성형 데이터로서 언어 자료를 귀납적으로 분석하는 방식으로부터 벗어나 SNS 담화에서 관찰되는 지역어와 비속어의 기능에 대한 가설을 세우고, 연역적 방법으로 지역어와 비속어의 기능을 분석하였다. 동성들 사이의 SNS 담화에서 유대감과 친밀감을 표현하기 위하여 여성은 지역어를, 남성은 비속어를 사용할 수 있다는 가설을 증명하기 위하여 페이스북의 담화 60세트와 명부 선택 질문지를 통하여 조사한 ‘친구-지역어-비속어’의 사회 연결망을 분석하였다. 페이스북 담화에서 지역어와 비속어의 성별 빈도를 분석한 결과는 기존의 사회언어학적 논의와 큰 차이가 없었다. 동성 동료들과의 대화에서 남성은 여성보다 지역어와 비속어를 자주 사용하였으며, 비속어보다는 지역어의 빈도가 조금 높은 편이었다. 반면 여성이 지역어와 비속어를 사용하는 빈도는 남성보다 낮았으며, 지역어와 비속어 빈도 사이의 뚜렷한 차이를 확인할 수 없었다. 반면 미러링의 차이를 분석한 결과, 여성은 지역어와 비속어를 모두 전략적으로 활용하였으나 남성은 비속어만을 전략적으로 활용하였다. 대화 상대의 호감을 얻기 위하여 상대의 표현을 따라하는 미러링은 여성의 담화에서 남성 담화의 2배 이상 관찰되었다. 또한 여성들의 미러링 표현은 다양하였으며, 그 가운데 20%는 지역어와 비속어를 모방한 표현이었다. 남성들이 지역어를 미러링하는 경우는 관찰되지 않았으며 얼마 되지 않는 미러링 표현들 가운데 비속어의 미러링 비율이 40%에 가까웠다. 설문지를 통하여 남녀 혼성 집단과 여성 집단의 사회 연결망을 조사한 결과, 여성 집단에서는 친한 구성원들이 지역어를 즐겨 사용하는 것으로 분석되었다. 남녀 혼성 집단에서는 친한 구성원들의 연결망과 지역어를 자주 사용하는 구성원들끼리의 연결망 사이의 공통점을 찾기 어려웠으나, 여성 집단에서는 친구 연결망과 지역어 연결망이 유사한 특성을 갖고 있었다. 반면 친구의 연결망과 비속어의 연결망, 지역어의 연결망과 비속어의 연결망 사이에서는 별다른 공통 특성을 찾을 수 없었다. 친구-지역어-비속어를 매개로 형성되는 연결망들 사이 행렬의 일치도를 분석한 결과, 남성과 여성 모두 SNS 담화에서 지역어와 비속어를 전략적으로 사용하고 있으나, 친소 관계와 지역어․비속어 사용 사이의 관련성은 여성 집단에서 강한 것으로 분석되었다. 남성들은 친구-비속어 연결망, 여성들은 친구-지역어 연결망의 일치도가 상대적으로 높았는데 본 연구의 가설과 어느 정도 부합되는 결과이었다. 결론적으로 여성 집단의 친구 연결망과 지역어 연결망은 상당히 비슷하며, 이러한 현상은 여성들이 친한 동성 동료들과의 대화에서 지역어를 전략적으로 사용한 결과로 이해할 수 있다.
  • 연구결과 및 활용방안
  • 관계형 데이터 기반 연구로서 본 연구의 성과는 학문적으로 두 가지 기여를 할 수 있다. 첫째, 한국어의 사회언어학적 연구에서 사회연결망 분석을 도입하는 계기가 될 수 있다. 사회연결망 분석은 이미 사회학, 경제학, 공학, IT, 물리학, 생물학 등의 다양한 복잡계(complex systems)의 연구에 적용되고 있다. 언어는 유한한 수의 규칙과 제약을 가진 체계처럼 보이지만 이면에는 보이지 않는 질서와 수많은 패턴을 가진 복잡계이기도 하다. 사회연결망 분석방법을 적용하는 관계형 데이터 기반 연구는 그 동안 가시적인 규칙이나 제약으로 설명하기 어려웠던 질서와 유형들을 규명하는 작업에 유용할 것으로 기대된다. 사회연결망에서 중추적인 역할을 맡는 노드들은 대부분 수많은 연결선을 거느린 허브(hub)이다. 연결망 이론에 의하면 동일한 속성을 가진 개인이나 집단이라 하더라도 일반적인 노드와 허브는 다른 패턴을 보일 수 있다. 따라서 관계형 데이터의 연구에 사회연결망 분석을 도입한다면 기존의 속성형 데이터 중심의 연구에서는 설명하기 어려운 언어의 현상들을 보다 깊이 이해할 수 있을 것으로 기대된다. 둘째, 이미 관계형 데이터로 처리되고 있는 언어자료들을 체계적으로 연구할 수 있다. 한국어의 문법체계에서 관계형 데이터로 분류할 수 대표적인 언어자료는 상대경어법(청자대우법)과 호칭의 체계이다. 한국어의 상대경어법과 호칭 체계에는 ‘상하 및 친소관계’ 혹은 ‘권력’과 ‘유대’(紐帶)라는 복합적 속성이 작용하는 것으로 연구되어 왔다(유송영 1997). 그러나 한국어의 호칭과 상대경어법 체계와 관련된 속성은 상당히 복잡하여 화자와 청자의 관계나 속성만으로는 설명이 쉽지 않았다. 호칭의 선택에는 권위와 위계가 반영되므로 연령, 직급, 성별, 친소관계 등 여러 가지 속성이 적용된다. ‘나보다 나이가 많지만 직급으로는 아랫사람인 경우, 나에게는 아랫사람이지만 나의 윗사람과 친한 사람인 경우’ 등 상하와 친소관계만으로는 호칭이나 경어법을 예측하기 어려운 경우가 많다. 사회연결망 분석에서는 화자의 청자의 관계뿐만 아니라 연결선의 개수, 연결망의 밀도와 집중도, 전체 연결망의 구조 등을 함께 논의할 수 있으므로 상대경어법과 호칭의 선택을 보다 정밀하게 분석할 수 있다.
  • 색인어
  • 사회 연결망 분석, 속성형 데이터, 관계형 데이터, 지역어, 비속어, 성차(性差)
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