케이팝 감성 표현의 사용 양상에 대한 말뭉치언어학적 연구 - 전문가 리뷰와 사용자 리뷰의 차이를 중심으로 - = A Corpus Linguistic Analysis of Sentiment Expressions in K-pop Reviews - From Expert Critiques to Users’ Comments -

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 케이팝에 대한 전문가 및 사용자 리뷰에 나타난 감성 표현을 추출하고, 의견 보유자의 전문성에 따른 사용 양상 차이를 분석하는 데 있다. 이를 통해 동일한 주제(domain) 내에서도 언어 사용역에 따라 감성사전을 보다 세분화하여 구축할 필요가 있음을 논의한다. 연구 수행을 위해 대중음악 평론 매거진과 유튜브 댓글을 수집하여 연구 대상 말뭉치를 구축한 후, PoS-gram을 활용하여 총 1206개 감성 표현을 추출·판별하였다.
두 말뭉치에서 나타난 감성 표현의 빈도를 분석하여 그 빈도 차이가 통계적으로 유의함을 확인하였고(Mann-Whitney U test, p ＜ .001, effect size 0.475), 상대 빈도의 차이가 2배 초과인 것을 각각 ‘전문가 감성 표현’과 ‘사용자 감성 표현’으로, 2배 이하인 것을 ‘공통 감성 표현’으로 분류하였다. 이어 전문가와 사용자의 감성 표현의 1) 어휘 다양도, 2) 의미 특성, 3) 극성을 비교·분석하였다. 그 결과 어휘 다양도는 전문가 감성 표현이 사용자 감성 표현에 비해 4배 이상 높게 나타났으며, 전문가는 [＋주관성]과 [＋대상성]을 가지는 감성 표현들을 ‘사전 극성(prior polarity)’을 기반으로 사용하는 반면, 사용자는 [＋주관성]과 [＋주체성]을 가지는 감성 표현들을 ‘문맥 극성(contextual polarity)’에 기반하여 창조적으로 사용하는 경향이 있음을 밝혔다. 또한 케이팝에 대한 전문가와 사용자의 감성 표현은 모두 [＋긍정]이 지배적으로 드러나지만, 극성을 드러내는 어휘 선택에는 큰 차이가 있음을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study extracts and analyzes Korean sentiment expressions in expert reviews and non-expert(user) reviews of K-pop. With this, we discuss the necessity of developing a more detailed sentiment lexicon within the same domain, considering the variation in registers. To conduct the study, a total of 1,206 sentiment expressions were extracted and analyzed using PoS-gram by collecting popular music critique magazines and YouTube comments to build an ‘expert critiques corpus’ and a ‘user’s comments corpus’. We analyzed the frequency of sentiment expressions in the two corpora to confirm that the difference in frequency is statistically significant (Mann-Whitney U test, p < .001, effect size 0.475) and classified those with a difference in relative frequency of more than 2 times as ‘expert sentiment expressions’ and ‘user sentiment expressions’ respectively and those with a difference of less than 2 times as ‘common sentiment expressions’. Then, we compared and analyzed 1) lexical diversity (Standardized Type-Token Ratio, STTR), 2) semantic properties, and 3) polarity between ‘expert sentiment’ and ‘user sentiment expressions’. The results showed that the lexical diversity of ‘expert sentiment expressions’ was more than four times higher than that of ‘user sentiment expressions’, and that experts tend to use sentiment expressions with [+subjectivity] and [+objectivity] based on their ‘prior polarity’, while users tend to use sentiment expressions with [+subjectivity] and [+objectivity] more creatively through their ‘contextual polarity’. In addition, we found that both expert’s and user's sentiment expressions toward K-pop are dominated by [+positive], but there are significant differences in the lexical choices that reveal polarity.