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논문KCI 등재

유튜브 댓글 토픽모델링 분석을 통한 봉준호의 통역사 샤론 최(Sharon Choi)에 대한 수용자의 인식 연구

Public perception of Bong Joon Ho’s Interpreter on Youtube: Keyword and topic modeling analysis on user comments

권상미
한국통역번역학회 (Korean Society of Interpretation and Translation Studies)|2020.08|통역과 번역 (Interpretation and Translation)|제22권 제2호|pp. 1-28|DOI http://dx.doi.org/10.20305/it202002001028

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social mediainterpreterperceptionsyoutube commentsmining
주제분류통역번역학

초록

As Director Bong Joon Ho’s film “Parasite” made history at the Academy Awards, becoming the first non-English language film to claim four oscars, his interpreter Sharon Choi also came into spotlight. This study aims to see how the public perceives interpreters on social media through the case of Sharon Choi by sampling the video-sharing website Youtube(www.youtube.com). A dataset of 4,192 comments was collected from the top 10 most viewed youtube videos on ‘Bong Joon Ho’s acceptance speech’ using Selenium, a Python library. Keyword analysis, association analysis and LDA topic modeling were conducted on the dataset to derive insights on users’ perception of the interpreter. The results show that the most frequently mentioned keyword in the comments was “tongyeok” meaning both “interpretation” and “interpreter” in Korean. The analysis of keywords associated with the word “interpretation” revealed that the interpreter’s delivery skills, expressive skills, understanding ability, and quick wits were the main reasons for the positive response towards the interpreter from the viewers. The four main topics derived from the comments were “Bong’s human qualities and acceptance speech”, “interpreter’s appearance and language ability”, “interpreter’s interpretation skills”, and “general comments about Bong’s award-winning and interpretation”.

Abstract

As Director Bong Joon Ho’s film “Parasite” made history at the Academy Awards, becoming the first non-English language film to claim four oscars, his interpreter Sharon Choi also came into spotlight. This study aims to see how the public perceives interpreters on social media through the case of Sharon Choi by sampling the video-sharing website Youtube(www.youtube.com). A dataset of 4,192 comments was collected from the top 10 most viewed youtube videos on ‘Bong Joon Ho’s acceptance speech’ using Selenium, a Python library. Keyword analysis, association analysis and LDA topic modeling were conducted on the dataset to derive insights on users’ perception of the interpreter. The results show that the most frequently mentioned keyword in the comments was “tongyeok” meaning both “interpretation” and “interpreter” in Korean. The analysis of keywords associated with the word “interpretation” revealed that the interpreter’s delivery skills, expressive skills, understanding ability, and quick wits were the main reasons for the positive response towards the interpreter from the viewers. The four main topics derived from the comments were “Bong’s human qualities and acceptance speech”, “interpreter’s appearance and language ability”, “interpreter’s interpretation skills”, and “general comments about Bong’s award-winning and interpretation”.

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