트위터(X) 담론 분석을 통한 장애 청년 자립 관련 사회적 인식 연구

Abstract

본 연구에서는 트위터(X)에서 공유되고 있는 장애 청년 자립에 관한 사회적 담론을 파악하여 현재 소셜 네트워크에서 공유되고 있는 장애 청년의 자립에 대한 주요 담론과 감정을 파악하고자 하였다. 트위터는 주요 소셜 네트워크 서비스(SNS) 중 하나로, ‘팔로잉’을 통해 ‘팔로워’의 트윗 메시지를 공유하는 형태로 소통하며, 네트워크 커뮤니티를 형성한다. 트위터를 포함하는 온라인 커뮤니티는 사회참여에 대한 대안적이고 보완적인 기회로서 장애인에게 중요하다. 온라인 커뮤니티는 장애인들이 그들의 장애가 들어나지 않는 환경에서 다른 사람들을 만날 수 있는 기회를 제공함으로써 장애에 대한 낙인 없이 의사소통할 수 있도록 돕는다(Bowker & Tuffin, 2002, 2003). 또한 온라인 커뮤니티는 장애인이 집을 나서지 않고서도 다른 사람들과 상호작용할 기회를 제공하며, 이를 통해 장애인의 소외를 막고 외로움을 줄이는 기능을 하기도 한다(Bradley & Poppen, 2003). 뿐만 아니라, 비슷한 경험을 가진 사람들을 만나게 함으로써 마음이 맞고 이해하는 사람들로 이뤄진 집단 안에서 정서적 지지를 교환할 기회를 제공한다. 이러한 온라인 커뮤니티는 장애인과 같은 소수자 집단에게 높은 수준의 공감과 사회적 지지를 준다는 특성을 갖고 있다(Pfeil & Zaphiris 2007). 이러한 특징을 가진 온라인 커뮤니티의 형성은 커뮤니티를 통한 장애인과 비장애인의 비대면 의사사회적 접촉 경험을 형성한다. 그리고 이렇게 일어난 비대면 접촉경험은 비장애인의 장애인에 대한 인식과 장애인의 장애 수용에 영향을 미치게 된다. 그렇기에 장애 청년의 자립에 대한 긍정적 사회 인식을 형성하기 위해서는 트위터 라는 소셜 네트워크에서 형성되는 온라인 커뮤니티에서 장애 청년의 자립에 대해 어떠한 담론이 공유되고 있는지를 파악할 필요가 있다. 이를 위해 2019년부터 2024년까지 작성된 트위터 트윗 메시지를 파이썬 패키지와 썸트랜드를 통해 수집하였다. 해당 방법을 통해 수집된 1445개 중 연구에 적합하다고 판단한 262개의 트윗 메시지를 자료로 선정했다. 선정된 자료를 바탕으로 텍스톰 프로그램과 UCINET6으로 빈도분석과 중심성을 분석을 시행하고, 의미연결망 네트워크의 시각화를 진행하였으며, 감성분석을 시행하였다. 연구의 결과, 첫째, 키워드 빈도분석을 통해 장애 청년 자립과 관련된 담론의 주요 키워드를 알 수 있었다. 또한 빈도분석 결과의 신뢰성을 보충하기 위해 TF-IDF 분석을 함께 진행하였는데, 빈도분석과 TF-IDF 분석의 결과는 거의 다르지 않았으나 최상위 검색어에서는 차이가 있었다. ‘사람’, ‘나’, ‘생각’등의 단어가 최상위 빈도수를 보였고, 해당 키워드를 통해 트위터에서 작성자 개개인이 자신이 장애 청년 자립에 대해 가지는 생각을 트윗 메시지를 통해 공유하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 장애 청년 자립에 관련한 메시지에서 ‘여성’, ‘농어촌’, ‘노인’, ‘자립지원청년’ 등의 다른 소수자 집단이 함께 언급되는 경향을 보였다. ‘불공평’, ‘배려’, ‘역차별’ 등의 주제어를 통해 장애 청년 자립에 대한 긍·부정의 시각이 장애인에 대한 사회적 고정관념과 연결되어 있음을 볼 수 있었다. 둘째, 연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성 수치에 따른 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 먼저 상위 100개의 단어의 연결 중심성 수치가 나타난 키워드는 50개이며, 많은 노드와 직접 연결되는 노드는 <사람>, <나>, <생각>, <학생> 네 개의 키워드였으며, 다른 키워드들과의 연결성이 높은 것을 알 수 있었다. 장애 청년 자립 관련 키워드를 내포한 트윗 메시지에서 <사람>을 본인의견과 연결 지을 때 가장 많이 언급했다고 해석할 수 있다. 이를 통해 <사람>, <나>, <생각>, <학생> 과 같은 핵심 키워드를 중심으로 다양한 반응들이 확산되고 있는 것을 알 수 있다. 빈도 분석 결과와 중심성 분석의 결과는 거의 동일하게 나타났으며, TF-IDF 결과와의 차이는 <여성> 키워드의 수위에서 가장 큰 차이를 가지고 있었다. 그리고, 네트워크 중심성 분석결과 대체적으로 낮은 연결 중심성 값을 갖는 데이터들이 다수 존재했다. 이는 장애 청년 자립에 관한 키워드를 내포하고 있는 트윗 메시지들이 다양하게 전개되고 있으며, 하나의 핵심 키워드가 아닌 산발적인 형태로 반응을 보이고 있다고 할 수 있다. 셋째, 감성분석 결과 긍정 감성인 호감이 31.3%(n=95)로 가장 높은 비율로 나타났다. 그 뒤로 흥미 14.1%(n=43), 기쁨 12.1%(n=37) 순으로 비중을 차지하고 있었다. 부정 감성에서는 거부감이 17.8%(n-54)로 나타났다. 슬픔 8.6%(n=26), 분노 8.2%(n=25), 통증 3.3%(n=10), 두려움 2.6%(n=8), 놀람 2.0%(n=6) 순으로 비중을 차지하고 있었다. 긍정과 부정 감성의 전체적인 비율을 살펴보자면 긍정 감성이 57.4%, 부정 감성이 42.6%로 장애 청년 자립에 대한 트위터 내 담론은 부정적인 반응보다 긍정적인 반응을 더 많이 보이는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 장애 청년 자립에 대한 사회적 인식을 파악하기 위해 트위터 상에서 공유되는 사회적 담론을 파악하고자 하였다. 그리고 담론 분석을 통해 장애 청년 자립에 대한 주요 키워드와 함께, 긍정, 부정적 감성에 대해 파악하였다. 마지막으로 해당 분석 정보들을 바탕으로 장애 청년 자립에 대한 긍정적 사회 인식을 파악하기 위해 해당 담론의 핵심 주제어들과, 연결된 개념들의 네트워크를 파악하였다. 본 연구는 청년층의 취약성이 주요 이슈가 된 현재, 미디어를 통해 사회적 차별과 능동성을 함께 경험하고 있는 장애 청년들의 자립에 대한 사회적 담론과 그를 통한 사회 인식을 살펴 본 연구라는 점에서 의의를 가지며, 또한 기존의 전통적 연구방식에서 벗어나 트윗 메시지라는 비정형 데이터를 통해 본 텍스트마이닝 연구라는 점에서 연구의 차별점을 갖는다.;This study attempted to grasp the social discourse on the self-reliance of young people with disabilities shared on Twitter (X), thereby grasping the main discourses and feelings about the self-reliance of young people with disabilities currently shared on social networks. Twitter is one of the major social network services (SNS), and forms a network community by communicating by sharing tweet messages of 'followers' through 'following'. The online community is important for the disabled as an alternative and complementary opportunity for social participation. The online community helps disabled people communicate without disabilities by providing opportunities to meet others in an environment where their disabilities do not exist (Bowker & Tuffin, 2002, 2003). In addition, by meeting people with similar experiences, it provides an opportunity to exchange emotional support within a group of like-minded and understanding people. These online communities often have the characteristics of a high level of empathy and social support (Pfeil & Zaphiris 2007). In addition, the online community provides the disabled with the opportunity to interact with others without leaving home, preventing the alienation of the disabled from leaving the house, preventing the alienation of the disabled. It also functions to reduce um (Bradley & Poppen, 2003). The formation of an online community with these characteristics forms a non-face-to-face psychosocial contact experience between the disabled and the non-disabled through the community, which affects the non-disabled's perception of the disabled and the disabled's acceptance of the disability. Therefore, in order to form a positive social perception of the independence of young people with disabilities, it is necessary to understand what discourse about the independence of young people with disabilities is shared in the online community formed by a social network called Twitter. To this end, Twitter tweet messages written from 2019 to 2024 were collected through the Python package and the Thumbland. 262 tweet messages that were judged to be suitable for the study were selected as data among 1445 collected through the method. Based on the selected data, frequency analysis and connection centrality were analyzed with the Textom program and UCINET6, visualization of the semantic network network was conducted, and emotional analysis was performed. As a result of the study, first, the main keywords of discourse related to youth independence with disabilities were found. In addition, the results of frequency analysis and TF-IDF analysis were hardly different, but there were differences in the top search terms. Words such as 'person', 'me', and 'thought' showed the highest frequency, and through the keywords, it was confirmed that each author on Twitter shared his thoughts on youth independence with disabilities through a tweet message. In addition, other minority groups such as 'women', 'farm villages', 'the elderly', and 'self-support youth' tended to be mentioned together in messages related to youth independence with disabilities. Through keywords such as 'unfair', 'care', and 'reverse discrimination', it was found that the positive and negative views on youth independence with disabilities were linked to social stereotypes about the disabled. Second, the analysis results according to the centrality value are as follows. First, there were 50 keywords that showed the value of the connection centrality of the top 100 words, and there were four nodes directly connected to many nodes: "People", "I", "Thinking", and "Student", and it was found that the connection with other keywords was high. In a tweet message containing keywords related to youth independence with disabilities, it can be interpreted that "People" was mentioned the most when connecting with their opinions. Through this, it can be seen that various reactions are spreading around key keywords such as "People", "I", "Thinking", and "Student". The results of the frequency analysis and the centrality analysis were almost the same, and the difference between the TF-IDF result had the biggest difference in the level of the "Women" keyword. In addition, as a result of network centrality analysis, there were a number of data with a low value of connection centrality. It can be said that tweet messages containing keywords related to youth independence with disabilities are being developed in various ways, and are reacting in a sporadic form rather than one key keyword. Third, as a result of emotional analysis, 31.3% (n=95), which is a positive emotion, showed the highest percentage. After that, 14.1% (n=43) of interest and 12.1% (n=37) of joy accounted for the proportion. In negative emotions, rejection was 17.8% (n-54). The proportion was in the order of sadness 8.6% (n=26), anger 8.2% (n=25), pain 3.3% (n=10), fear 2.6% (n=8), and surprise 2.0% (n=6). Looking at the overall ratio of positive and negative emotions, it was found that the discourse on youth independence with disabilities showed more positive reactions than negative reactions. This study identified the social discourse shared on Twitter to understand the social perception of youth independence with disabilities, along with the main keywords for youth independence with disabilities, positive and negative perceptions, and based on this perception, a network of key words of the discourse and connected concepts was identified. As the vulnerability of young people has become a major issue, it is significant in that it is the first study to examine the social discourse on independence of young people with disabilities who are experiencing discrimination and activity together through the media and their social perception through it. It also differs from this study in that it is a text mining study based on unstructured data called tweet messages.