연구배경 및 목표

현대 사회는 고도의 경제성장과 양적 팽창 과정에서 다양한 사회적 문제와 지역, 계층, 성별 및 연령 집단 간 수많은 갈등에 직면하고 있습니다. 정치적 양극화, 사교육 경쟁, 자살, 저출산, 증오범죄 등 다양한 갈등은 갈수록 심화되는 불공정 경쟁으로 인한 사회적 신뢰 기반의 약화에서 기인하는 것으로 보입니다. 이는 정부 정책의 효과를 반감하고, 지역 불균형 심화 및 사회적 연대 약화를 초래하여 결국 공동체의 지속가능성 저하로 이어질 수 있습니다.

‘사회적 불안과 잠재적 갈등 연구’는 다양한 감정의 형태로 표출되는 잠재된 갈등 요인 분포와 변화 추이를 소셜미디어 빅데이터 수집, 판별, 분석 및 시각화를 통해 드러내고, 이를 바탕으로 정책 수립의 기반이 되는 체계적인 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 딥러닝 기반의 실시간 정보 추출 및 분석 기술과 다양한 사회과학적 분석 방법을 융합하여 현대 사회에서 발생하는 광범위한 사회 문제들을 선제적으로 진단하고 개선하기 위한 최적의 방안을 탐구합니다.

연구 사례: 한국사회 실시간 감정지도 개발 및 불안 감정 판별의 타당성 검증

소셜미디어 메시지에 함축된 다양한 감정 정보들을 추출하여 현대 사회의 잠재적 갈등의 징후를 파악하기 위한 연구를 진행합니다. 갈등의 징후를 드러내는 핵심 감정으로 인간의 기본 6가지 감정인 분노, 혐오, 공포, 기쁨, 슬픔, 놀람 및 환경의 불확실성과 관련되는 불안을 포함한 총 7가지 감정을 선정하고, 최신 딥러닝 기반 언어 분석모델을 이용하여 소셜미디어 메시지에 포함된 다양한 감정 정보들을 효과적으로 분석하였습니다. 또한 현태 사회의 갈등 지형 이해를 위해 지역별, 시기별로 감정지수를 산출하고 이를 시각화하는 방법을 연구하였습니다. 이러한 시공간차원의 감정 분포 분석 결과는 통합플랫폼의 '실시간 감정지도'를 통해 공개하고 있습니다.

아울러 이러한 불안에 대한 시공간 분포 분석을 통해 COVID-19 확산 과정에서 나타난 불안 감정의 변화 패턴을 분석하고 관련 영향요인들을 파악하였습니다. 분석 결과 COVID-19 대유행 이전의 불안지수와 비교할 때 대유행이 진행됨에 따라 불안지수가 유의미하게 증가하였으며, COVID-19의 대유행이 장기화됨에 따라 사람들의 불안 심리가 점점 완화되고 무디어지는 것을 확인하였습니다.

연구 사례: Sentimap – 한국사회 실시간 감정지도

한양대학교 컴퓨테이셔널사회과학연구센터에서는 현대 사회의 잠재적 갈등 징후를 파악하기 위해 소셜미디어 메시지에 함축된 감정 정보를 추출하여 시공간적 차원의 감정분포를 보여주는 한국사회 실시간 사회감정 지도를 개발하였습니다. 갈등의 징후를 드러내는 핵심 감정으로, Paul Ekman이 발표한 인간의 기본 6가지 감정인 분노, 혐오, 공포, 기쁨, 슬픔, 놀람과 환경의 불확실성과 관련되는 불안을 포함한 총 7가지 감정을 선정하고, 최신 딥러닝 기반 언어 분석모델을 이용하여 소셜미디어 메시지에 포함된 다양한 감정 정보들을 효과적으로 분석합니다. 또한 현대 사회의 갈등 지형 이해를 위해 지역별, 시기별로 감정지수를 산출하고 이를 시각화합니다. 조회 기간과 지역에 따라 빈도가 높은 Word Cloud를 구성하며, 딥러닝 모델에서 감정 분류의 근거가 되는 토큰(어절)을 추출하여 중요도에 따라 색으로 표현합니다. 이러한 시공간차원의 감정 분포 분석 결과는 통합플랫폼의 '실시간 사회감정 지도'를 통해 공개하고 있으며, 이를 활용한 후속 연구가 진행 중입니다.