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초록·키워드
본 연구는 <소현성록>의 정량적 감정예측 데이터와 정성적 감정식별 데이터를 구축하여 비교 분석하고 그 의미를 수용미학적 측면에서 살펴보았다. 이를 위하여 딥러닝 감정 분류모델로 감정을 예측한 정량 데이터 1종과 고전소설 전공자가 감정을 식별한 정성 데이터 2종을 구축하였고, 전체 감정별 빈도, 인물별 발화의 감정 빈도, 인물에 대한 발화의 감정 빈도 등을 기준으로 세 데이터를 비교하였다. 결과적으로 세 데이터는 유사한 면모를 보여주기도 하지만, 인공지능 감정예측과 인간 감정식별의 차이를 보여주기도 하였고, 데이터별 개성적 특징을 보여주기도 하였다. 이는 수용미학적 측면에서 독자의 기대지평이 반영된 결과로서, ‘정답 감정’의 부재라기보다 기대지평의 상이함이 낳은 수용의 차이로 파악된다. 텍스트는 고정된 단일 의미가 아니라 시대･독자에 따라 갱신되는 해석 가능성의 총체이기 때문이다. 따라서 고전소설의 디지털 감정분석은 정확도 향상을 최종 목표로 하는 것이 아니라, 다층적 수용 양상을 가시화하는 방향으로 나아가야 할 것이다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094306175
