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자율규제를 위한 혐오표현 등급화 방안 연구

A Study on the Classification of Hate Speech for Self-Regulation

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주제분류한국어와문학

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본고는 혐오표현의 강도에 따라 등급화의 기준을 제시하고, 등급화 결과에 따라 자율규제 방안을 차등적으로 제시하였다. 한국어 혐오표현이 될 가능성이 있는 표현들은 모두 6개의 등급으로 분류할 수 있었으며 강도가 높은 A, B, C등급에 대해 혐오표현으로 판단하였다. 혐오표현의 강도나 맥락을 고려하지 않고 일률적으로 삭제, 비식별화의 조치를 취하는 것은 표현의 자유를 지나치게 침해할 우려가 있다. 혐오표현의 등급에 따라 자율규제의 방식을 차별화하는 것은 보다 정교한 규제의 적용을 가능하게 한다. 혐오표현의 등급별로 삭제, 비식별화 조치와 같은 적극적인 규제 방식부터 대체 표현 제시나 경고 표지 표시와 같은 간접적인 규제 방식까지 적용할 수 있다. 이와 같이 등급화된 혐오표현 데이터베이스는 향후 인터넷 상의 자율규제와 관련하여 활용될 가능성이 매우 높다.

Abstract

In this paper, the criteria for grading of hate speech words were presented according to the intensity of hate speech, and self-regulation measures were presented differentially according to the grading results. All expressions that have the potential to be hate speech could be classified into six grades, and the high-intensity A, B, and C grades were judged as hate speech. Taking measures to uniformly delete or de-identify hate speech without considering the intensity or context of hate speech may excessively infringe on freedom of expression. Differentiating the method of self-regulation for types graded according to the intensity of hate speech can lead to more sophisticated regulations. From active regulatory approaches such as deletions and de-identification measures to indirect regulatory approaches such as presenting alternative representations or displaying warning signs, they can be applied by grade. Such a graded hate speech database is very likely to be used in connection with self-regulation on the Internet in the future.

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