코로나 발생 전후 시기의 언어 네트워크를 활용한 제노포비아에 대한 연구동향 분석
Analysis of Research Trends in the Xenophobia Using Semantic Network Analysis: Before and After COVID-19 Outbreak
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초록
본 연구에서는 코로나 발생 이전에 외국인 혐오를 다루었던 기존의 연구들과 코로나 발생 이후에 외국인 혐오 현상을 연구한 기존의 연구 문헌들을 상호비교하면서 연구의 동향이나 추이가 어떻게 변화되어가고 있는가를 분석하기 위해 키워드 기반의 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 텍스트마이닝과 네트워크 분석의 CONCOR 분석을 실시하였으며, 코로나 발생 이전과 이후 기간 동안 연구주제의 네트워크 구조가 어떤 상관관계가 있는지를 통계적으로 검증하기 위하여 대표적인 언어 네트워크 분석의 통계적 검정방법인 QAP 상관분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 코로나 발생 이전에는 외국인, 학생, 한국, 다문화, 교육 등과 같은 단어의 중심성이 높은 반면, 코로나 발생 이후에는 혐오, 발언, 차별 등과 같은 부정적 의미의 단어들의 중심성이 높게 나타나고 있다. CONCOR 분석 결과에 의하면, 코로나 발생 이전이나 이후에 모두 네 개의 그룹으로 단어 클러스터가 생성되었고, 특히, 코로나 발생 이후에는 제노포비아와 관련한 언어적 표현이 더 많아지고 다양해지고 있다. 또한 QAP 상관분석 결과에 의하면, 코로나 발생 이전과 이후에 네트워크 구조들 간의 유의한 상관성이 존재하나, 상관관계가 매우 낮게 나타나고 있어 두 기간에 수행되었던 기존의 연구들 간의 상관성이 있다고 판단하기는 다소 어려움이 있는 것으로 분석되었다.
Abstract
This study conducted keyword-based language network analysis to analyze how the research trends related to the xenophobia are changing before and after COVID-19 pandemic. Moreover, this study employed the CONCOR procedure based on text mining technique to categorize sets of actors with similar status and illustrate the relation among the social network groups. We also deal with the QAP correlation analysis to statistically test for the significance of association between the network structure of research topics related to the xenophobia before and after coronavirus outbreak. The results of sementic network analysis demonstrated that words such as ‘foreigners’, ‘students’, ‘Korea’, ‘multiculturalism’, and ‘education’ were highly frequent before the outbreak of COVID-19, while words with negative meanings such as ‘hatred’, ‘speech’, and ‘discrimination’ were highly centralized after COVID-19. According to the results of the CONCOR analysis, word clusters were divided into four groups before or after the coronavirus outbreak, with linguistic expressions connected to xenophobia rising and diversifying after the coronavirus outbreak. Furthermore, while the QAP correlation analysis reveals a significant correlation between network structures before and after the coronavirus outbreak, the correlation coefficient is relatively low, making it difficult to determine whether there is a correlation between previous xenophobia-related studies analyzed between T1(2018-2019) and T2(2020-2021) research periods.
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