As the news consumption has recently increased through the internet, the influence of comments on online news also becomes great. This kind of space of bilateral communication is not only used for a daily communication but also for the thoughtful discussion, playing a role as a public sphere that consists of public opinion. Emoji that is used as means of emotional expression in CMC environment based on text is not only the direct meaning of a language, but it is also helpful to shape the whole meaning through the clue and condition. Accordingly, online news provides empathy emoji that has these functions and roles.
While online news is divided into Hard news or Soft news depending on the characteristics of the content, at first, Hard news is an extremely important news that deals with international relationship, the reform of the world, and the change of educational system such as politics, economy, and foreign news. This is the news that reports objective contents according to 5W1H (Who, When, Where, What, How, Why) within relatively short period, and it can consistently influence with the social impact after time passes, even though it does not give the instant gaiety or fun to readers. Meanwhile, Soft news refers to the entertaining news tailed to the focus on inducing interest regardless of the direct relation to domestic and foreign social problems like sport, entertainment news, and it mainly deals with the issues that are not urgent in time. This kind of news indicates each distinctive sentence structure and it is expected that each opinion of readers and each empathy will be also differently expressed. However, all kinds of online news of current portal site provides the standardized empathy emoji by genre. In addition, in case of Naver, the portal site, it has recently deleted and reduced negative empathy emoji that online news provides. The reason lies in the fact that it eliminates the social side effects, but it can be a work that prevents the freedom of expression of online news consumers.
This study aims to analyze the difference of emotion expressed in online news by genre and to suggest the system of empathy emoji that is appropriate to the perception and emotion of readers by genre. For this, I progressed the analysis of emotional type by using comment data by genre of online news and performed the process of text-mining for emotional analysis by dividing it into three stages: Web Crawling, Re-Processing, and Analysis. First of all, based on the idea that comment use is done focusing on major portal site, I performed comment Web Crawling centering on major online news that Naver provides in the process of Web Crawling. Specifically, by setting up the collection period from January in 2019 to December in 2022 (for four years), I extracted data by selecting five high-ranking articles with many comments every 1st and 15th. Secondly, in the second stage, the Re-Processing process, I progressed the task in order to analyze the data of collected unstructured data. In other words, I performed data Re-Processing work by subdividing the morpheme of texts and by removing stop words. Lastly, in the third stage, I established the emotion type by genre through analysis of frequency (TF), TF-IDF, Word2Vec, and CONCOR. As a result, negative vocabularies show higher ratio than positive vocabularies in every genre, and the difference of emotional vocabularies appears to be different in every type. In addition, as the characteristics of emotional type of genre in society and life/culture, the emotion like ‘it’s scary’is deduced, while the emotion like‘it’s too bad’,‘I am sorry’ is deduced as the characteristics of emotional type of genre in sport and entertainment.
After setting up emotional type by genre of online news, I visualized the sequence-based empathy emoji system that is more exquisite and is possible to express new emotion by combining the existing single emotion. Emoji sequence is the character string that consists of more than two emojis that are different in conceptual meaning. And in this study, I made a division between linguistic emotion factor and linguistic behavior factor for the effective empathy expression. After that, I set up two types by the empathy emoji system that is applied to existing online news and by the empathy emoji system that is newly suggested, and I produced the experimental materials to apply to the eight genres of online news such as politics, economy, life/culture, IT/science, the world, sport and the entertainment. At this time, I set up the perceptual usefulness that can effectively measure the acceptance intention and the perceptual enjoyment that is the immanent motive as variables for the empirical study. In addition, in order to identify the different impact when consumer uses empathy click button and when I comprehend the present condition of empathy toward the public opinion, I measured by dividing empathy emoji system into the use aspect and the aspect of present condition.
A total of 70 subjects with similar demographic characteristics, including 35 in A group and 35 in B group, participated in the experiment. While I suggested the experimental materials in which ‘single empathy emoji system’ is applied in A group, I suggested the experimental materials in which ‘sequence-based empathy emoji system’ is applied in B group. Through this, I asked A group and B group to perform the task. After performing the task, through the survey of Likert 7 point scale targeting the subjects, I progressed the evaluation for the perceptual usefulness and the perceptual enjoyment. After that, I investigated what contents influenced the results of the survey by conducting 1:1 interview.
As the result of analyzing ‘the perceptual usefulness’, it was identified that different result appeared in the differences between the type of empathy emoji system of two groups. Specifically, in the aspect of ‘the perceptual usefulness-empathy emoji use’, there was a significant difference (t=-3.64, p=0.001) between two groups at the 0.001 level. Here, it revealed that arranging two different emojis in sequence and heightening the level of expression with the addition of the exquisite emotional expression positively affected the survey. In addition, the fact that emoji system differentiated by online news genre is suited to emotional expression was identified to positively affect the survey. Meanwhile, in the aspect of ‘the perceptual usefulness-the present condition’ of empathy emoji, there was no significant difference (t=-1.67, p=0.100) between two groups. Here, as many emotions were accumulated due to the combination of emoji that enabled various emotional expressions, it was identified that time and effort were required for consumers to understand, which negatively affected the survey.
Unlike this, in the result of analyzing ‘the perceptual enjoyment’, there was a significant difference between type of empathy emoji system of two groups. Specifically, in the aspect of ‘the perceptual enjoyment-empathy emoji use’, there was a significant difference (t=-4.84, p=0.000) between two groups at the 0.001 level. Here, it revealed that stimulating the curiosity and giving the pleasure in the process of combining emoji positively affected the survey. Similarly, in the aspect of ‘the perceptual enjoyment-the present condition’ of empathy emoji, there was a significant difference (t=-4.26, p=0.000) between two groups at the 0.001 level. Here, it is identified that combined complex emotion aroused the imagination and the unexpected fresh combination were provided, which positively affected the survey.
Based on these results, this study suggested the possibility of language function for empathy in that sequence emoji system integrates and discerns the major emotions and public opinions that are separated from comments. In addition, based on this, in the future, I expect that a visualization plan of empathy through the emotional analysis of consumers in various social-media will be studied in depth.

최근 인터넷을 통한 뉴스 소비가 늘어나면서 온라인 뉴스에 달리는 댓글의 영향력 역시 커지고 있다. 이러한 쌍방향 커뮤니케이션 공간은 일상적인 소통뿐만 아니라, 깊이 있는 토론에도 사용되며 여론을 구성하는 공론장 역할을 해내고 있다. 텍스트 기반의 CMC 환경에서 감정표현의 수단으로 쓰이는 이모지는 언어의 직접적인 의미뿐만 아니라, 단서 및 조건 등을 통해 전체 의미를 형성하는 데도 도움이 된다. 이에 온라인 뉴스는 이러한 기능과 역할을 하는 공감표현 이모지를 제공하고 있다.
온라인 뉴스는 내용의 성격에 따라 경성(Hard) 또는 연성(Soft) 뉴스로 나뉘는데, 먼저 경성(Hard) 뉴스는 정치, 경제, 외신 뉴스처럼 국제관계나 세계의 개혁, 교육제도의 변화 등을 다루는 매우 큰 중요도를 갖는 뉴스이다. 이는 비교적 짧은 기간 안에 사실적 내용을 육하원칙(Who, When, Where, What, How, Why: 5W1H)에 따라 보도하는 뉴스로, 독자들에게 즉각적인 유쾌함이나 재미를 주지는 않더라도 사회적 영향력을 갖고 시간이 지나간 뒤에도 지속해서 영향을 미칠 수 있다. 반면, 연성(Soft) 뉴스는 스포츠, 연예, 엔터테인먼트 뉴스처럼 국내/외 사회문제들과 직접적인 관련 없이 흥미를 끄는 데 초점을 맞춘 오락성 뉴스를 말하며, 시간상으로 급하지 않은 사안을 주로 다룬다. 이러한 뉴스에서는 각각의 특징적인 문장 구조와 의미를 나타내며 독자들의 의견이나 공감표현 역시 각기 다르게 표출될 것으로 예상한다. 하지만, 현재 각종 포털사이트의 온라인 뉴스는 장르별로 획일적인 공감표현 이모지들을 제공하고 있다. 또한 최근 포털사이트 네이버(Naver)의 경우 온라인 뉴스에서 제공하는 부정적인 공감표현 이모지를 없애거나 축소하였다. 그 이유가 사회적인 부작용을 없애는 데 있다고는 하나, 이는 온라인 뉴스 수용자의 표현의 자유를 가로막는 일일 수 있다.
본 연구는 장르별 온라인 뉴스에 표현되는 감정의 차이를 분석하여, 장르별 독자들의 인지와 정서에 알맞은 공감표현 이모지 체계를 제안하는 데 그 목적을 둔다. 이를 위해 온라인 뉴스의 장르별 댓글 데이터를 이용하여 감정유형 분석을 진행하였으며, 감정분석을 위한 텍스트마이닝 과정을 데이터 수집(Web Crawling), 데이터 전처리(Re-Processing), 분석(Analysis)의 3단계로 나누어 실행하였다. 첫째, 1단계 데이터 수집 과정에서는 댓글 이용이 주요 포털사이트를 중심으로 이루어진다는 점에 착안하여 네이버(Naver)가 제공하는 주요 온라인 뉴스를 중심으로 댓글 웹 크롤링을 시행하였다. 구체적으로 2019년 1월부터 2022년 12월까지(4년간)를 수집 기간으로 설정한 뒤, 매달 1일과 15일에 댓글이 많은 상위 기사 5개를 선정해 데이터를 추출하였다. 둘째, 2단계 데이터 전처리 과정에서는 수집된 비정형 텍스트의 데이터 분석을 위한 작업을 진행하였다. 즉, 텍스트의 형태소를 세분화하고 불용어를 제거하여 데이터 전처리 작업을 시행한 것이다. 마지막으로, 3단계에서는 빈도(TF) 및 TF-IDF, Word2Vec, CONCOR 분석을 통해 장르별 감정유형을 정립하였다. 그 결과, 모든 장르에서 부정 어휘가 긍정 어휘에 비해 높은 비율을 보였으며 감정 어휘의 차이는 모든 유형에서 다르게 나타났다. 또한 사회와 생활/문화 장르의 감정유형 특징으로 ‘무서워요’라는 감정이, 스포츠와 연예 장르의 감정유형 특징으로 ‘안타까워요’, ‘아쉬워요’라는 감정이 도출되었다.
온라인 뉴스의 장르별 감정유형을 정립한 후에는 기존의 단일감정을 조합하여 더욱 정교하고 새로운 감정표현이 가능한 시퀀스 기반의 공감표현 이모지 체계를 시각화하였다. 이모지 시퀀스는 개념적 의미가 다른 둘 이상의 이모지로 이뤄진 문자열로, 본 연구에서는 효과적인 공감표현을 위해 이를 언어적 감정 요소와 언어적 행동 요소로 구분하였다. 이후 기존의 온라인 뉴스에 적용된 공감표현 이모지 체계와 새롭게 제안된 공감표현 이모지 체계로 두 유형을 설정하고, 정치, 경제, 사회, 생활/문화, IT/과학, 세계, 스포츠, 연예의 8개 장르의 온라인 뉴스에 적용할 실험물을 제작하였다. 이때 실증연구를 위해 수용 의도를 효과적으로 측정할 수 있는 ‘지각적 유용성’과 내재적 동기인 지각적 유희성을 변인으로 설정하였다. 또한 수용자가 공감표현을 입력할 때와 여론에 대한 공감 현황을 파악할 때 미칠 수 있는 상이한 영향을 확인하기 위해 공감표현 이모지 체계를 입력 측면과 현황 측면으로 구분하여 측정하였다.
실험에는 인구통계학적 특성이 유사한 피험자 A그룹 35명과 B그룹 35명으로 구성된 총 70명이 참여하였다. A그룹에는 ‘단일 공감표현 이모지 체계’를 적용한 실험물을 제시하였으며, B그룹에는 ‘시퀀스 기반 공감표현 이모지 체계’를 적용한 실험물을 제시하였다. 이를 통해 A그룹과 B그룹에 태스크 수행을 진행하도록 요청하였다. 태스크 수행이 끝난 후에는 피험자를 대상으로 한 리커트 7점 척도의 설문 조사를 통해 ‘지각적 유용성’과 지각적 유희성 평가를 진행하였다. 이후 1:1 인터뷰를 실시하여 설문조사 결과에 영향을 미친 내용이 무엇인지를 알아보았다.
‘지각적 유용성’ 분석결과, 두 그룹의 공감표현 이모지 체계 유형 간 차이에 서로 다른 결과가 나타난 것으로 확인되었다. 구체적으로, ‘지각적 유용성-공감표현 이모지 입력’ 측면에서는 두 그룹 간에 (0.001수준)에서 유의미한 차이가 있는 (t=-3.64, p=0.001) 것으로 나타났다. 여기서는 두 개의 서로 다른 이모지를 연속으로 배치할 수 있고 정교한 감정표현이 더해져 표현 수준을 높인 점이 설문 조사에 긍정적 영향을 미친 것으로 드러났다. 또한 온라인 뉴스 장르별 차별화된 이모지 체계가 감정표현에 적합하다는 점이 설문 조사에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 반면, ‘지각적 유용성-공감표현 이모지 현황’ 측면에서는 두 그룹 간에 유의미한 차이가 없는 (t=-1.67, p=0.100) 것으로 나타났다. 여기서는 다양한 감정표현이 가능해진 이모지 조합으로 많은 감정이 쌓이게 되어, 수용자에게 이의 이해를 위한 시간과 노력이 요구된다는 점이 설문 조사에 부정적 영향을 미친 것으로 확인되었다.
이와 달리, ‘지각적 유희성’ 분석결과에서는 두 그룹의 공감표현 이모지 체계의 유형 간에 유의한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 구체적으로, ‘지각적 유희성-공감표현 이모지 입력’ 측면에서는 두 그룹 간에 (0.001수준)에서 유의미한 차이가 있는 (t=-4.84, p=0.000) 것으로 나타났다. 여기서는 호기심을 자극하고 이모지를 조합하는 과정에서 즐거움을 주는 점이 설문 조사에 긍정적 영향을 미친 것으로 밝혀졌다. 마찬가지로, ‘지각적 유희성-공감표현 이모지’ 현황 측면에서도 두 그룹 간에 (0.001수준)에서 유의미한 차이가 있는 (t=-4.26, p=0.000) 것으로 나타났다. 여기서는 조합된 복합감정이 상상력을 불러일으키고, 예상하지 못한 신선한 조합이 제공된 점이 설문 조사에 긍정적 영향을 미친 것으로 확인되었다.
이러한 결과를 바탕으로, 본 연구는 시퀀스 공감표현 이모지 체계가 댓글과 분리된 주요 감정 및 여론을 통합·식별한다는 점에서 공감표현을 위한 언어 기능의 가능성에 대해 제언한다. 덧붙여, 이를 토대로 향후 다양한 소셜미디어 수용자의 감정분석을 통한 공감표현 시각화 방안이 심도 있게 연구되기를 기대한다.