AI 기반 일・중 온라인 담론에 나타난 혐한 정서 비교 분석
A Comparative Analysis of Anti-Korean Sentiment in Japanese and Chinese Online Discourse Using AI-Based Methods
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초록
본 연구는 인공지능 언어모델인 BERT를 활용하여 일본과 중국의 온라인 공간에서 나타나는 혐한 담론 구조와정서적 특징을 비교 분석하였다. 트위터, 웨이보, 바이두 등 양국을 대표하는 SNS 플랫폼에서 수집한 약 1만 4천건의 자연언어 데이터를 기반으로, 각국 사용자들이 어떠한 방식으로 혐한 감정을 구성하고 표현하는지를 계량적으로 탐색한 것이다. 분석 결과, 일본의 혐한 담론은 ‘정치・외교적 한・일관계’, ‘감정적 혐오론’, ‘문화적 비교’라는 세 가지 주제로 분화되어 나타났다. 정치・외교적 한・일관계 담론은 보수 정당과 외교 갈등을 중심으로, 한국에 대한 체계적 비판을담고 있고, 감정적 혐오론과 관련된 담론에서는 넷우익과 소비 보이콧이 결합된 혐오 표현이 강하게 나타났다. 반면, 문화와 일상이 혼합된 담론은 한국 콘텐츠나 미디어에 대한 평가 속에서 은근한 우월주의와 냉소가 드러났다. 중국의 혐한 담론은 ‘정치・외교적 비판’, ‘젠더 갈등과 반페미니즘’, ‘역사・이념 대립’ 및 ‘문화 피로감’ 등 네 가지 축으로 구성되었다. 특히 중국의 경우 혐한 감정이 젠더 이슈나 외교 갈등과 복합적으로 얽혀 나타났는데, 여성혐오와 민족주의 정서가 함께 작동하는 사례도 다수 관찰되었다. 또한 한류 콘텐츠에 대한 소비 피로와 문화적 거리감이 혐한 정서로 전이되는 양상도 발견되었다. 이와 같은 분석 결과는 일본과 중국의 혐한 담론이 표면적으로는 유사한 양상을 보이지만, 그 내부 구조는 각국의 사회・문화적 맥락에 따라 서로 다른 방식으로 형성된다는 점을 시사한다. 특히 본 연구의 인공지능 기반의 토픽모델링은 단어 사이의 의미적 관계와 문맥적 흐름을 반영함으로써, 혐한 감정이 어떻게 구조화되어 전개되고있는지를 보다 입체적으로 파악할 수 있다. 이러한 분석은 일・중 언어 학습자가 단어 수준의 언어 의미의 이해를뛰어넘어, 실제 온라인 담론에서 사용되는 표현의 감정적・사회문화적 함의를 파악하는 데 실질적인 도움이 될 수있다. 나아가, 혐오 표현에 담긴 화용적 전략, 감정 구조, 담화 맥락 등을 분석하고 학습함으로써, 학습자는 비판적언어 이해 능력과 더불어 다문화적 감수성을 함께 함양할 수 있다. 이는 궁극적으로 실질적인 의사소통 역량의 향상은 물론, 일본 및 중국 사회에 대한 심층적인 문화적 이해로도 이어질 수 있을 것이다.
Abstract
This study conducts a comparative analysis of anti-Korean discourse and its emotional characteristics in online spaces in Japan and China, utilizing a BERT-based AI language model. Drawing upon approximately 14,000 posts collected from major social media platforms such as Twitter, Weibo, and Baidu, the study quantitatively explores how users in each country construct and express anti-Korean sentiment. The analysis reveals that Japanese discourse centers around three main themes: political and diplomatic Korea-Japan relations, emotional hatred, and cultural comparison. Discourses related to political relations focus on conservative parties and diplomatic tensions, articulating structured criticism of Korea. Meanwhile, expressions of emotional aversion are often tied to net-rightist rhetoric and boycott movements. Cultural discourses, on the other hand, exhibit subtle superiority and cynicism in the evaluations of Korean media and content. Chinese anti-Korean discourse is structured around four major themes: political and diplomatic criticism, gender conflict and anti-feminism, historical and ideological confrontation, and cultural fatigue. In particular, the Chinese context demonstrates a complex entanglement of anti-Korean sentiment with gender issues and diplomatic conflicts, often blending misogyny with nationalist emotions. Additionally, consumption fatigue and cultural distance regarding Korean pop culture contribute to the spread of anti-Korean sentiment. These findings indicate that while Japanese and Chinese anti-Korean discourse may appear similar on the surface, their underlying structures are shaped by distinct socio-cultural contexts. The AI-based topic modeling applied in this study enables a more nuanced understanding by capturing the semantic relationships and contextual dynamics of language use. Such insights can support language learners in moving beyond surface-level vocabulary acquisition toward a deeper comprehension of the emotional and socio-cultural nuances in online discourse. Furthermore, by analyzing the pragmatic strategies, affective structures, and discursive contexts embedded in hate expressions, learners can cultivate both critical language awareness and intercultural sensitivity—ultimately enhancing communicative competence and fostering deeper cultural understanding of Japanese and Chinese societies.