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한국사회의 혐오표현 실태분석

한국사회의 혐오표현 실태분석
Other Titles
Analysis for Status of Hate Expression in Korean Society : Focusing on media analysis
Issue Date
대학원 다문화·상호문화협동과정
이화여자대학교 대학원
Recently in the global world’s society, including South Korea, hate speech toward the social minority has been increasing rapidly and migration between two countries has become more general and common. In this sense, the number of immigrants residing in South Korea has skyrocketed from 7.4 millions in 2005 to 200 millions in 2016. This growth of immigrants has provoked various social issues, such as hate speech, due to discrimination and conflict. Above various social issues, we focused on the recent increase and current situation of hate speech toward immigrants and settlers in the South Korea society. The first part of this research is the analysis of the current usage and increase of in hate speech. The tool that we used in our analysis is the big data provided by a press analysis system named Bigkinds, from the Korea Press Foundation (KPF). The second part is the analysis of the text and content on newspapers. We selected two newspapers by their political stance: the Chosun, which is conservative, and the Hankyoreh, which is liberal. We could compare the two newspapers of how they recognized and delivered the same social issue. This research is composed of the aforementioned parts: the big data analysis on Bigkinds and the text analysis from newspapers. In order to conduct these analyses, we selected five search keywords. These selected words are referred by previous studies and media, such as television, radio, internet broadcasting and newspapers. These words were chosen by how frequently they appear in the aforementioned media, or by how well they reflect our study. The five search keywords are as follows: ‘hate expression’, ‘hate statement’, ‘foreigner aversion’, ‘Xenophobia’ and ‘Hate Speech’. We applied five search keywords to trend, related word and network analysis which are constituent of the big data analysis on Bigkinds. We analyzed the Bigkinds data, which were collected from 1990 to 2018, and we particularly distinguished the group 2016 and 2017 due to the exceptional proliferation of hate speech in South Korea society in these years. We also categorized and analyzed the texts from the Chosun and the Hankyoreh by columns, types and countries. According to the big data analysis on Bigkinds, hate speech was hardly used before 2010, while it surged during recent years - especially 2016 and 2017 - which caused social problems and conflicts regarding to immigrants. It turns out that distorted articles and irritating news of immigrant’s horror crime have provoked hate speech. According to the text analysis, the Chosun had triple the articles on culture column than the Hankyoreh, while the Hankyoreh had 7 times the articles on society column as compared to the Chosun. This implies that the two treat the same social issue on different subject or column. The type of articles on each newspaper were dissimilar. The Chosun had 51.7% of special articles which emphasized on the gossips or hot issues to intrigue the reader’s interest whereas the Hankyoreh had only 37.6% of them. The Hankyoreh had more than double the articles with an expert’s opinion to help reader’s comprehension. This shows us the disparity between the Chosun and the Hankyoreh, and we are able to realize that the former focuses on the reader’s attention while the latter highlights the facts. Categorized by each country on hate speech, the Chosun had 7(10.9%) news articles on South Korea society while the Hankyoreh had 24(28.2%) articles. The Chosun claims that the cause of hate speech is cultural difference and writes about immigrants to attract reader’s attention. On the other hand, the Hankyoreh’s attitude is more serious and concentrates on South Korea society based on facts. In this research, we propose three ways to hinder and prevent hate speech toward immigrants. First of all, the restriction of discrimination has to be legislated by law. Thus, whoever expresses his or her hatred to either an individual or a group should take a legal responsibility. Secondly, we must make an effort to build a social agreement and a system where we reject hate speech by ourselves. There should be opportunities for immigrants to defend themselves from hate speech and to communicate with a another culture. Moreover we should speculate on choosing educational textbooks which encourage diversity without prejudice or perceptions. Finally, we suggest an intercultural education. Intercultural education enhances the students’ understanding of cultures around them which would decrease their prejudice. Furthermore, it would help them to learn critical thinking - especially on racism, discrimination and cultural inequality - which encourages them to communicate rather than developing ethnocentrism. Therefore, intercultural education is the long term sustainable measure to prevent the hate speech.;최근 몇 년간 국제 사회 뿐 아니라 한국 사회에서도 사회적 약자와 소수자를 대상으로 하는 혐오표현이 급격히 증가하고 있는 추세다. 세계적으로 보편적이고 일상적인 이주화 현상 속에서, 한국 사회 역시 2005년에는 74만 명이던 국내 체류외국인이 2016년에 200만 명을 넘어설 정도로 빠르게 증가하였다. 이주민의 빠른 증가와 더불어 차별과 갈등으로 인한 혐오표현도 증가하고 있으며, 이는 한국 사회의 새로운 문제가 되고 있다. 본 연구는 다양한 사회문제 중에서도 이주민을 대상으로 하는 혐오표현 증가에 집중하여서 한국 사회에서의 혐오표현 실태분석을 연구 목적으로 한다. 연구 내용은 먼저, 한국사회의 혐오표현의 현황과 증가실태를 분석하였다. 이 분석을 위해서 한국언론진흥재단의 뉴스분석 시스템인 빅카인즈의 빅데이터를 이용하였다. 또한, 혐오표현에 대한 언론의 보도내용을 분석하였다. 언론 보도내용 분석을 위해서 보수 성향의 신문사인 조선일보와, 진보 성향의 신문사인 한겨레신문, 두 언론사를 선정하였다. 두 언론사를 선정한 이유는 이념과 성향이 다른 언론사의 보도 내용 분석을 통하여, 두 언론사가 같은 사회 문제를 각각 어떻게 인식하고 전달하는지를 알아보기 위함이다. 연구 분석은 빅카인즈 뉴스자료의 빅데이터 분석과 조선일보, 한겨레신문 뉴스자료의 텍스트 분석으로 나누어서 진행하였다. 빅데이터 분석과 텍스트 분석을 하기 위해서, 먼저 연구를 위한 핵심 검색어를 선정하여 진행하였다. 핵심 검색어 선정은 선행연구를 중심으로 가장 많이 사용된 용어와 핵심 주제어를 확인하고, 참고 문헌에 나타난 핵심어들 중에서 사용빈도가 가장 높은 용어와, 본 연구의 연구방향에 맞는 용어들 중에서 선택하였다. 또한, 텔레비전, 라디오, 인터넷방송, 신문뉴스 등 언론매체에서 혐오표현과 관련하여 사용빈도가 높은 용어를 선택하였다. 이러한 단계를 거쳐서 최종 선정된 핵심 검색어는 ‘혐오표현’, ‘혐오발언’, ‘외국인 혐오’, ‘제노포비아’, ‘헤이트 스피치’ 등 다섯 가지다. 빅카인즈 뉴스자료의 빅데이터 분석은 선정된 핵심 검색어 다섯 가지의 키워드 트렌드, 연관어 분석, 네트워크 분석을 진행하였다. 자료수집 기간은 빅카인즈의 뉴스자료 제공 기간인 1990년부터 2018년까지의 빅데이터 분석으로 한국사회 혐오표현의 실태를 파악하는 것과, 혐오표현이 급격하게 증가한 2016년과 2017년의 한국사회 혐오표현의 실태를 파악하는 것으로 나누어서 진행하였다. 조선일보와 한겨레신문의 뉴스자료 분석은 뉴스기사를 분야별, 유형별, 국가별로 나누어서 분석하였다. 분야별 분석에서는 두 언론사가 혐오문제와 관련된 뉴스를 어느 주제에 집중하는지를 확인하기 위함이고, 유형별 분석에서는 두 언론사의 뉴스 기사가 독자들에게 어떤 부분을 강조하여 사실을 전달하는지를 알아보기 위함이고, 국가별 분석은 혐오표현과 관련하여 한국 사회 문제와 국제 사회 문제에 대해서 각각 어떤 부분을 중요하게 보도하는지를 알아보기 위함이다. 연구 결과는 빅카인즈 빅데이터 분석을 통하여, 1990년부터 2010년 까지는 거의 나타나지 않았던 한국사회의 혐오표현이, 2010년 이후부터 나타나기 시작했으며, 최근 몇 년간 급증하였음을 확인하였다. 특히 2016년과 2017년에 급격히 증가하였으며, 한국 사회에서도 혐오표현으로 인한 사회 문제들이 발생하기 시작했음을 확인했다. 최근 몇 년간 이주민으로 인한 끔찍한 범죄발생과 관련하여 언론에서 이주민 범죄에 대한 자극적이고 왜곡된 보도도 혐오표현에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 보수신문과 진보신문을 대표하는 것으로 알려진 조선일보와 한겨레신문의 뉴스 텍스트 분석 결과에서 두 언론사의 보도 내용은 다음과 같이 나타났다. 두 언론사의 주요 기사 분야별 현황에서, 조선일보는 문화면 뉴스가 한겨레신문보다 3배 정도 많았으며, 한겨레신문은 사회면이 조선일보 보다 7배 정도 많은 것으로 나타나면서 혐오표현에 대한 두 신문사의 주제가 다르다는 것을 나타냈다. 주요 기사 유형별 현황에서, 조선일보는 사실 그 자체보다 이면에 숨겨진 이야기나 화제 거리 등 흥미제공이 목적인 기획기사의 비율이 절반이 넘는 51.7%(한겨레신문 37.6%)를 차지했고, 한겨레신문은 사실에 대한 전문가의 해석이 덧붙여져서 독자들의 이해를 도와주는 해설기사가 조선일보의 2배 정도로 나타났다. 혐오표현 관련 뉴스를 흥미제공 기사로 대하는 조선일보와, 사실에 대한 진지한 접근으로 대하는 한겨레신문의 차이점을 보여준다. 주요 국가별 현황에서는, 조선일보는 한국사회의 혐오표현에 대한 뉴스를 7건(10.9%), 한겨레신문은 24건(28.2%)으로 두 언론사의 한국 내 뉴스비율이 많은 차이가 났다. 조선일보는 혐오표현에 대한 인식이 문화차이로 인한 문제라고 생각하고, 흥미제공의 뉴스로 받아들이고 있다. 반면, 한국사회에서 발생하는 혐오표현에 대한 사실적인 뉴스를 전달하려는 노력은 한겨레신문에서 더 많이 나타났다고 볼 수 있다. 한겨레신문은 사회면과 해설기사에서 혐오표현에 대한 사실보도에 집중하면서 사회 현상에 대하여 심도 있게 다루고 있다. 본 연구를 통해서 혐오표현의 증가방지와 예방을 위한 대응방안으로 다음 세 가지를 제안한다. 첫째, 혐오표현에 대한 법적 처벌 방안으로 차별금지법을 제정해야 한다. 한국은 표현의 자유가 보장되는 민주주의 국가지만, 다른 사람에게 해악을 끼치는 혐오표현에 대해서는 국가가 간섭하여야 한다. 둘째, 정책적, 제도적 대응방안이 필요하며 사회구성원의 합의와 참여하에 자정하려는 시스템 구축을 제안한다. 표적집단이 혐오표현에 대항할 수 있는 기회를 만들어야 하며, 정체성이 다른 공동체의 교류를 적극 지원해야 한다. 교육교재에서 다양성과 관련한 내용이 있는지를 주지하고 특정 집단에 대한 고정관념 및 편견을 심어줄 수 있는 내용이 담긴 교재 사용을 지양해야 한다. 언론은 혐오표현을 조장하거나 방조하는 보도를 자제해야 한다. 언론의 자유는 최대한 보장되어야 하지만 언론은 또한 사회적 책임과 도덕적인 책임도 수반하여야 한다. 마지막으로, 혐오표현을 막기 위한 상호문화교육을 제안한다. 상호문화교육은 모든 학생을 대상으로 그들 주위의 문화에 대한 이해를 증진시켜 그들의 편견을 줄이고 인종주의, 차별, 문화적 불평등에 대해서 비판적 시각을 가지게 되며 민족중심주의에서 벗어나 교류하도록 하는 것이다. 상호문화교육이야 말로 장기적이고 지속가능한, 혐오표현 예방과 감소를 위한 가장 효과적이고 적극적인 교육적 접근방안이다.
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일반대학원 > 다문화·상호문화협동과정 > Theses_Master
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