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온라인에서 발생하고 있는 젠더 혐오표현에 대한 기존 연구들 대부분은 법적규제 및 혐오의 대응 방안에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 젠더 이슈에 대한 뉴스 기사에 달린 댓글을 빅데이터의 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 젠더 혐오표현의 변화양상을 파악하고자 하였다. 우리나라의 대표적인 포털사이트인 네이버와 다음에 게시된 보수 및 진보성향 신문 매체의 성차별 관련 기사에 달린 댓글을 분석한 결과, 젠더 혐오표현은 시간의 흐름에 따라 지속적으로 증가하고 있으며, 특정 젠더 이슈 발생 시 일시적으로 증가한 후 빠르게 감소하는 추세를 발견할 수 있었다. 이런 추세는 신문 매체의 정치적 성향과 무관했으나, 차별과 혐오표현에 대한 신고제를 운영하고 있는 다음의 경우 그렇지 않은 네이버에 비해 젠더 혐오표현의 수가 크게 적은 것을 확인하였다. 본 연구는 기존 연구에서 제시된 젠더 혐오표현의 변화양상을 실증적으로 분석하였으며, 흔히 방관자 혹은 게이트키퍼로 분류되는 포털사이트가 젠더 혐오표현을 줄이는 데 실질적인 역할을 할 수 있음을 확인했다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
Current studies on online gender-based hate speech have focused on legal regulations and countermeasures. In this study, we analyzed, using a data mining technique, comments on news articles about gender issues published on web portals. Our analysis of articles published by various newspaper companies on Naver and Daum revealed that hate speech in comments was significantly higher for articles reporting on specific events related to gender issues than for general articles on gender issues. This trend is consistent for articles across all news companies, regardless of political orientation. However, web portals have the power to regulate gender-based hate speech on their sites. Daum operates a reporting system for discrimination and hate speech and has significantly fewer hate speech postings compared to Naver, which lacks such a system. This study empirically analyzed the changes in the quantity of gender-based hate speech and found that web portals, commonly classified as bystanders or gatekeepers, can play a functional role in reducing online gender-based hate speech.
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Gender-based hate speech, Gender conflict, Big data analysis, Bystander intervention, Hate speech reporting system
