정서표현 글의 자동 분석을 위한 부정감성 사전 구축 방안
Developing a Negative Emotion Lexicon for Automated Analysis of Expressive Writing
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초록
이 연구의 목적은 학생 필자의 정서표현 글쓰기에 사용된 부정어휘를 바탕으로 학생 필자의 정서 상태를 파악하기 위한 기초 자료인 부정감성 사전을 구축하는 것이다. 정서표현 글은 학생 필자의 내면 정서와 경험을 반영하는 자전적 글쓰기 양식으로, 그 안에 나타나는 부정적 감성 표현은 학생 필자의 심리․정서 상태를 진단하는 단서가 될 수 있다. 이 연구는 서울 소재 A대학교 교양 글쓰기 수업에서 수집한 169명의 정서표현 글쓰기 자료를 바탕으로, 총 639개의 부정감성어를 추출하고 전문가 분석을 통해 517개를 최종 정제하였다. 이후 ‘분노’, ‘불안’, ‘슬픔’, ‘외로움’, ‘우울’, ‘좌절’의 여섯 감성 유형에 따라 각 어휘가 내포한 감성을 총합 10점 기준으로 수치화하고, 의미미분법을 변형한 도구를 통해 감성 강도를 정량화하였다. 분석 결과, 감성 유형별로 상이한 분포 특성이 확인되었으며, 특히 ‘불안’과 ‘우울’의 비중이 높은 반면 ‘외로움’은 상대적으로 낮은 빈도를 보였다. 이 연구는 학생 필자의 감성 표현을 정량적이고 유형화된 방식으로 분석함으로써, 정서 기반 글쓰기 교육의 진단 도구로서 감성 사전의 활용 가능성을 제시하였으며, 향후 감성 분석 기술과 교육적 환류의 접목을 위한 실천적 기반을 제공하였다.
Abstract
This study aims to analyze the negative emotional vocabulary appearing in university students’ expressive writing and to construct a structured negative emotion lexicon that can be applied for educational purposes. Expressive writing reflects the writer’s inner emotions and experiences, and the negative emotions expressed therein serve as important indicators of the writer’s psychological and emotional state. Based on a dataset of 169 students’ autobiographical writing collected from a university-level academic writing course, a total of 639 negative emotional words were extracted, and 517 were finalized through expert review. Each word was then evaluated in terms of the intensity and proportion of six emotional categories—anger, anxiety, depression, sadness, loneliness, and frustration—using a modified semantic differential method and a 10-point rating scale. The results revealed distinctive patterns across emotional categories, with ‘anxiety’ and ‘depression’ showing the highest prevalence, while ‘loneliness’ appeared less frequently. This study demonstrates the possibility of quantitatively diagnosing learners’ emotional expressions and suggests the educational utility of a structured emotion lexicon in writing instruction. It also provides a practical foundation for integrating emotion analysis technologies with personalized feedback in emotion-based writing education.