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딥러닝 기반 감성분석 모델을 활용한 의사 집단행동 뉴스 댓글의 분노-혐오 정서 분석 = Analysis of anger and hate emotions in news comments on doctors' collective action using a deep learning-based sentiment analysis model
본 연구는 2024년 의사 집단행동과 관련된 뉴스 댓글을 분석하여, 대중이 의사집단에 대해 표출하는 정서적 반응이 단순한 분노를 넘어 구조적 혐오로 이행하고 있는지를 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 감성분석모델을 구축하여 의사 집단행동 관련 포털 뉴스 댓글 약 96만 건에 적용하고, 토픽모델링과 텍스트 네트워크 분석을 통해 토픽별 댓글의 감정 분포를 다각도로 검토하였다. 분석 결과, 전체 댓글 중 약 46.3%가 의사 집단을 직접적으로지칭하였으며, 이 중 약 87.9%가 부정적 정서를 포함하고 있었다. 특히 혐오정서의 비율이 75.0%로, 분노(12.8%)나 중립(12.1%)보다 현저히 높았다. 토픽모델링 결과에서는 ‘집단 휴진’(토픽 4), ‘의사 집단행동 주동자 수사’(토픽6)와 같이 집단적 행위나 법적 처벌을 다룬 토픽의 혐오 정서가 80%를 상회하였다. 이는 의사 집단에 대한 도덕적 가치판단을 통해 교환적 파괴와 구조적배제를 추동하는 현상을 반영한다. 반면, ‘의료 공백’(토픽 2) 등 제도적 논의중심의 토픽에서는 혐오 비율이 65% 미만, 중립 정서가 20% 이상으로 높게나타나, 사실적 정보와 문제 해결을 위한 정책적 대안이 논의될수록 혐오가 상대적으로 낮은 경향을 보였다. 텍스트 네트워크 분석에서도 의사 집단에 대한‘기득권’, ‘카르텔’ 등의 단어를 통해 구조적인 혐오가 발현되는 양상을 확인하였다. 이러한 결과는 기존 한국 사회에서 사회적으로 높은 지위를 점유한다고여겨져 온 의사 집단이 혐오의 대상으로 전환되고 있으며, 이는 곧 한국 사회에서 혐오에 대해 구성원 간 이해를 통한 숙의와 성찰이 필요함을 시사한다.