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초록·키워드
인터넷 상에서의 혐오 표현의 증가는 정보화 사회에서 떠오르는 중요한 문제이다. 본 연구에서는 사회적 이벤트가 온라인 커뮤니티의 혐오 질문 비율에 미치는 영향을 분석하고, 이를 토대로 이벤트 기반 모더레이션을 제안한다. 먼저 Quora의 혐오 질문 라벨링 데이터셋을 사용하여 CNN-BiLSTM 기반 혐오 질문 분류 모델을 구축하고, 이를 레딧의 AskReddit 서브레딧의 글들에 적용하여 주별 혐오 질문 비율을 계산하였다. 이후 20개의 키워드들에 대해 Google Trends 데이터의 혐오 질문 비율에 대한 영향을 Local Projection을 통해 분석하였다. 이를 토대로 어떤 키워드들이 혐오 질문을 확산시키는지를 확인한 결과 인종차별이나 페미니즘 관련 키워드는 혐오 표현의 비율을 증가시킨다는 결과를 얻었고, 일반적으로 키워드 검색량의 급증이 혐오 표현을 증가시키는 방향으로 작용하는 경향성을 발견하였다. 이러한 결과를 바탕으로 이벤트 기반 모더레이션 메커니즘을 제안하였고, 그 실효성을 확인하였다. 이는 이벤트 기반 모더레이션 전략이 기존의 일률적인 모더레이션 방식에 비해 합리적인 대응 방안이 될 수 있음을 시사한다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096017920
