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대학생의 젠더혐오표현에 대한 암묵적 태도 측정-암묵적 연합 검사(IAT)를 중심으로-

Implicit Attitude Towards Gender-Based Hate Speech among Undergraduate Students -Using the Implicit Association Test-

김성희|이수정|김성현|김사라|임광현|성현준|성나경
한국여성심리학회 (The Korean Society For Woman Psychology)|2019.09|한국심리학회지:여성 (The Korean Journal of Woman Psychology)|제24권 제3호|pp. 243-261|DOI 10.18205/kpa.2019.24.3.002

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대학생IATMisogyny여성혐오Undergraduate Students성인초기IAT(Implicit Association Test)젠더혐오남성혐오암묵적연합검사Gender-Based Hate SpeechMisandryEarly-aged Adults

초록

본 연구의 젠더혐오표현에 대한 암묵적인 태도를 측정하고자 암묵적 연합검사(Implicit Association Test)를 실시하였다. 본 연구에는 경기도 소재 종합대학에서 교양수업을 수강하는 244명(남성=71명, 여성=173명)이 참여하였다. 혐오단어 구성을 위하여 일간베스트와 워마드를 분석한 선행연구에서 남성혐오단어 25개, 여성혐오단어 25개, 중립단어 50개를 추출하여 IAT실험 프로그램(Pyscopy 3.6.7, 32bit, Python 3.6.7기반)을 구성하였다. 남녀의 혐오단어에 따른 반응시간을 D(Effect Size)로 산출하여 SPSS 18을 통해 t-test와 일원분산분석(one-way ANOVA)를 통해 집단 간의 차이를 확인하였다. 연구결과 참여자들은 남성혐오자극단어에 대해 암묵적 연합이 강하게 나타나지 않았으나, 여성혐오자극단어에 대해서는 암묵적으로 연합이 강하게 나타났다(남성 M=0.47, 여성 M=-0.19). 연구결과를 바탕으로 젠더혐오표현에 대한 대학생들의 인식을 살펴보았고, 젠더혐오표현을 심층적으로 알아보기 위한 후속연구에 대해 논의하였다.

Abstract

The present study conducted Implicit Association Test(IAT) measures to measure implicit attitudes toward gender-based hate speech. A total of 244 undergraduates(71 male, 173 female), who attended a liberal arts lecture at the university in Kyonggi-do participated. First, the researchers created a list of hate words, using extracted words that were considered misandry(n=25), misogyny(n=25), and neutral(n=50) from previous research which had analysed ‘Ilbe Storage’, and ‘Megalian’, for producing IAT programme. D-score(Effect Size) represents response time of the hate words by each gender, was computed to identify differences between groups through t-test, and One-way ANOVA. The results indicated that the participants showed strong implicit association with the misogynist words, whereas the misandrist words were not strongly found(male M = .47, female M = -.19). In conclusion, the researchers explored university students’ implicit attitudes toward gender-based hate speech, and discussed future research to understand gender-based hate speech in more depth.

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