KCI등재
텍스트마이닝으로 본 대구 이슬람 사원 갈등: 유튜브 댓글을 중심으로 = A study on the Daegu Islamic mosque conflict seen through Text Mining : Focusing on YouTube comments
저자
강진구 (제주대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
7-37(31쪽)
제공처
이 논문은 다룰이만경북이슬라믹센터 건축을 둘러싸고 관련 유튜브 영상중 댓글 수 상위 30개 게시물에 달린 댓글을 텍스트마이닝으로 분석했다.
분석 대상은 2023년 12월 31일까지 이며, ‘대구 대현동 이슬람사원’을 검색어로 했다.
수집된 댓글은 한글 자연어 처리 패키지인 KoNLP와 RcppMeCab를 사용하여 전처리와 형태소 분석을 하였고, 빈도 분석, 토픽 분석, 감정 분석, 연결망 분석 등을 실시했다. 결과는 다음과 같다.
첫째, 빈도수 분석 결과 ‘이슬람’, ‘종교’, ‘무슬림’, ‘나라’, ‘주민’, ‘한국’,‘이슬람사원’, ‘반대’ 등의 어휘가 고빈도로 출현하고 있다. 이들 고빈도 어휘들은 대구 이슬람사원 건축 관련 유튜브 댓글이 주로 이슬람에 대한 혐오와 지역주민의 반대 행위를 이슬람의 전파에 맞선 공정한 저항이란 시각을지니고 있음을 알 수 있다.
둘째, 토픽 분석 결과 댓글들은 크게 7개의 토픽으로 수렴되고 있다. 주요토픽들은 인종주의에 기반한 이슬람 혐오와 국민 우선성을 주장한 역차별논리 옹호, 이슬람에 대한 공포와 불안감 호소, 선주민의 피해 강조 등이다.
셋째, 감정 분석의 결과 대부분의 유튜브 댓글은 매우 부정적인 감정을드러낸다. 그리고 부정 감정지수는 대구 관련 댓글보다는 이슬람의 반문명적 행위나 테러 행위를 다루고 있는 영상에 달린 댓글이 훨씬 높다. 이는자국 내의 이슬람갈등보다는 타국의 갈등에 훨씬 강도 높은 감정을 드러내는 것으로써 댓글 작성자의 일종의 자기방어 행위를 엿볼 수 있다.
넷째, 의미연결망 분석 결과 유튜브에 게시된 댓글은 이슬람과 관련한의미 구성을 ‘참수’, ‘테러’, ‘아이에스’, ‘탈레반’, ‘히잡’, ‘강간’, ‘강요’ 등 부정적인 어휘를 통해 형성하고 있다.
이상의 결과에도 불구하고 본 연구는 이슬람에 대한 한국인들의 인식 체계를 규명하기에는 한계를 지니고 있다. 하지만 이러한 한계에도 불구하고다룰이만경북이슬라믹센터 건축을 둘러싸고 선주민과 이주민 사이에 발생한 갈등 상황을 바라보는 한국인들이 이 상황을 어떻게 인식하고 있는지를텍스트마이닝 분석 기법을 활용해 조망하려 했다는 점에서 의의를 찾고자한다. 추후 연구를 통해 보완되길 기대한다.
This paper analyzed the comments of the top 30 YouTube videos relatedto the construction of the Daegu Daehyeon-dong Islamic Center using textmining until December 31, 2023. The collected comments were preprocessedand morphologically analyzed using the Korean natural language processingpackages KoNLP and RcppMeCab. Frequency analysis, topic analysis, sentimentanalysis, and network analysis were conducted. The results are as follows:First, in the frequency analysis, vocabulary such as “Islam,” “religion,”“Muslim,” “country,” “residents,” “Korea,” “Islamic center,” and “opposition” appeared frequently. These high-frequency terms indicate that the YouTubecomments related to the construction of the Daegu Islamic Center mainlyexpress hatred towards Islam and opposition from local residents, viewingtheir actions as fair resistance against the spread of Islam.
Second, topic analysis revealed that the comments converged into 7 majortopics, including Islamophobia based on racial prejudice, advocacy ofdiscrimination based on national priority, fear and anxiety towards Islam,and highlighting the victimization of natives, which align with previous researchfindings.
Third, sentiment analysis showed that most YouTube comments expressedextremely negative emotions. Moreover, comments on videos dealing withIslamist counterproductive or terrorist acts exhibited much higher negativityindices than those related to the Daegu issue. This suggests a form of self-defensemechanism among commenters, expressing stronger emotions towards conflictsin other countries rather than domestic Islamic conflicts.
Fourth, semantic network analysis showed that comments on YouTubeconstruct the meaning related to Islam using negative terms such as “beheading,”“terrorism,” “ISIS,” “Taliban,” “hijab,” “rape,” and “coercion.”Despite these results, this study has limitations in elucidating the perceptionof Koreans towards Islam. Nonetheless, it is meaningful in using text mininganalysis to gain insight into how Koreans perceive the conflict between nativesand immigrants surrounding the construction of the Daegu Islamic Center.
Further research is expected to address these limitations and providesupplementary insights in the future.
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