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학교폭력 소재 웹툰 댓글의 텍스트 마이닝 및 내용분석과 또래상담 심화 프로그램으로의 적용 연구

초록(요약문)

본 연구는 학교폭력을 소재로 한 웹툰 댓글을 텍스트 마이닝과 내용분석을 통해 분석하였으며, 이에 나타난 언어적, 정서적 표현과 학교 폭력 피해 경험자의 자기 개방 양상을 탐색하였다. 이를 바탕으로 또래상담 심화 프로그램을 제작하여 학교 현장에 적용하고자 하였다. 먼저 학교폭력 소재 네이버 웹툰 3 편 〈나 없는 단톡방〉, 〈내일〉, 〈연의 편지〉 댓글을 대상으로 댓글 데이터 전처리 과정을 거치고, 각 웹툰별 댓글 수를 동일하게 균등 분배하여 텍스트 마이닝 분석을 진행하였다. 분석 방법으로 빈도분석, TF-IDF 분석, N-gram 분석, 공출현 네트워크 분석, 감성분석을 진행하였으며, 이와 같은 양적 분석으로 학교폭력 소재 웹툰 댓글에 나타난 언어적, 정서적 표현을 알아보았다. 또한 웹툰 〈내일〉의 댓글 중 학교폭력 피해경험을 드러낸 댓글만 수집하여 내용분석을 실시하였으며 이를 통하여 학교폭력 피해 경험자의 자기 개방 양상을 파악하였다. 연구 결과, 학교폭력 소재 웹툰 댓글에서는 '왕따', '당하다', '가해자', '피해자'와 같은 학교폭력 관련 키워드가 다수 등장했으며, 이에 따라 댓글 전반적으로 부정적인 정서가 나타났다. 또한 내용분석 결과, 학교폭력 피해 경험자 댓글의 경우 '심리·정서적 반응'을 가장 많이 드러냈다. 특히 '심리·정서적 반응' 중 '절망·무력감'을 가장 많이 표현하였으며, '분노·공격적 사고'가 그 뒤를 이었다. 이 외에도 학교폭력 피해자의 댓글에는 '공감 반응' 범주에서 '공감적 이입'이, '책임 귀인의 방향' 범주에서 '가해자 귀인'이 다수 나타났다. 이 때 온라인 댓글 환경은 익명성, 웹툰 서사와 함께 등장하는 댓글 구조, 댓글 간 상호작용, 정서적 해소 기능과 함께 학교폭력 경험자들의 자기 개방을 이끌었다. 이를 바탕으로 또래상담 심화 프로그램을 개발하였다. 또래상담자의 학교폭력 피해자에 대한 이해도를 높이고, 또래 관계 내에서 발견되는 숨은 신호를 인지할 수 있는 실천적 역량을 강화하고자 총 3차시의 프로그램으로 구성하였으며, 프로그램은 ‘웹툰 미디어로 마주하는 폭력’, ‘댓글 속 숨은 신호 읽기’, ‘댓글 속 신호에 응답하기’로 이루어져 있다. 이렇게 본 연구는 학교폭력 웹툰 댓글을 본격적으로 분석하였고, 텍스트 마이닝과 내용분석을 결합한 혼합 연구를 진행하였으며, 이를 학교 현장에 적용하기 위해 또래상담 심화 프로그램을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

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목차

Ⅰ. 서론 1
1. 연구 배경 1
2. 연구 문제 4

Ⅱ. 이론적 배경 6
1. 웹툰 6
2. 웹툰 댓글 8
3. 학교 폭력 9
4. 텍스트 마이닝 11
5. 학교폭력 웹툰 내용 분석을 위한 심리학적 이론의 틀 12
1) 귀인이론 12
2) 학습된 무기력 14
6. 또래 상담 15
7. 선행 연구 16

Ⅲ. 연구 방법 23
1. 연구 대상 23
2. 분석 방법 26
3. 연구 과정 27
1) 전처리 과정 27
2) 형태소분석, 빈도분석 28
3) TF-IDF 분석 30
4) N-gram 분석 30
5) 공출현 네트워크 분석 31
6) 감성분석 31
7) 내용분석 32

Ⅳ. 연구 결과 33
1. 빈도분석 결과 33
2. TF-IDF 분석 결과 36
3. N-gram 분석 결과 41
4. 공출현 네트워크 분석 결과 43
5. 감성분석 결과 55
6. 내용분석 결과 64
1) 책임 귀인과 분노의 방향 65
2) 심리정서적 반응 66
3) 회복 반응 67
4) 공감 반응 67
5) 지원 요청 68

Ⅴ. 연구 결과 적용: 또래상담 심화 프로그램 개발 86
1. 프로그램 기본 방향 86
2. 프로그램 목적 87
3. 프로그램 개발 모형 87
4. 프로그램 차시별 활동 내용 89
5. 프로그램 예비 운영 결과 97
1) 프로그램 참여자 97
2) 운영 방법 98
3) 프로그램 참여자 소감문 분석 결과 98

Ⅵ. 결론 102
1. 연구 요약 102
연구문제 1) 102
연구문제 2) 103
연구문제 3) 104
연구문제 4) 105
연구문제 5) 107
2. 의의 및 한계 108

Ⅶ. 참고 문헌 113

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