• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권1호
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• pp.87-104
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• 2018

The internet is spreading widely and malicious comments which is a negative aspect is increasing. Previous studies have considered anonymity as a cyber characteristic of malicious comments. However, there are a theoretical confusion due to inconsistent results. In addition, the dissemination, one of cyber characteristics, have been mentioned the theoretical relationship on malicious comments, but measurement and empirical study about dissemination were still limited. Therefore, this study developed a measurement of dissemination and investigated the relationship between cyber characteristics (anonymity, dissemination) and malicious comments on Facebook. As a result of research, this study identified that anonymity is not significant on malicious comments and discovered that the dissemination of cyber space has a direct influence on malicious comments. This study suggests that information systems can contribute to malicious comments researches by proposing cyber characteristics.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권12호
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• pp.817-826
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• 2018

악성댓글이 사회적 문제로 떠오르면서 이에 대한 해결책이 요구되고 있다. 이에 많은 연구들은 악성댓글을 이해하고 예방하기 위해 여러 관점에서 연구를 진행해왔다. 그 중 기존 연구에서 악성댓글에 대한 중화는 악성댓글을 설명하는 중요한 요인으로 나타났지만 아직까지 성별에 따른 중화 정도의 차이는 크게 고려되고 있지 않고 있다. 또한, 온라인은 현실과는 다른 환경적 특성들이 다수 존재함에도 악성댓글과의 연구는 미흡한 상황이다. 이러한 사실들을 기반으로 본 연구는 악성댓글과 중화의 관계에 성별의 조절효과를 살펴보았으며, 악성댓글에 온라인의 환경적 요인들(익명성, 사회적 실재감 부족)의 영향력을 실증하였다. 연구 결과, 온라인 환경적 요인들의 영향력을 발견되지 않은 반면, 악성댓글에 대한 중화는 강한 직접적 영향력과 성별 차이의 조절효과가 존재한다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 학문적 실무적 시사점을 논의하고 연구 한계점 및 향후 연구 방향을 제언한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.18-24
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• 2022

많은 소셜 서비스 상에서 악성 댓글로 인한 문제가 발생되고 있으며, 특히 매체로서의 성격이 강한 유튜브는 모바일기기를 이용한 쉬운 접근성으로 인해 악성 댓글로 인한 폐해가 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 자연어 처리를 통해 유튜브 콘텐츠에 대한 악성 댓글을 판별하고 악성 댓글의 비율, 악플러들의 닉네임, 그리고 빈도를 시각적으로 표현해 주기 위한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템을 설계하고 구현하였으며, 성능을 평가하였다. 약 5만 개의 댓글 데이터셋을 통해 악성 댓글 여부를 판별하였을 때, 약 92%의 정확도로 악성 댓글을 검출해 낼 수 있었으며, 이를 활용하여 악성 댓글의 통계가 자동으로 생성되도록 함으로써 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글로 인한 사회적 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.750-761
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• 2021

인터넷 기사에 대한 댓글은 토론 및 소통 등 긍정적 효과도 있지만, 악성 댓글은 사람의 목숨을 앗아가는 정도로 심각한 문제이다. 이런 측면에서 악성 댓글을 자동으로 검출하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 현재 채택되고 있는 금칙어 바탕의 댓글 필터 방안은, 특히 한글 댓글의 경우 효과적이지 못한 실정이다. 이 논문에서는 형태소 분석을 통해 비속어 형태소와 존대어 형태소를 구별함으로써 댓글 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 이들 두 형태소를 바탕으로 댓글 건전도를 계산하고, 또한 건전도를 바탕으로 한 댓글 충격량 계산방법을 여럿 제안한다. 악성 댓글을 대상으로 한 실험을 수행한 결과, 포털에서 수행되고 있는 클린봇보다 재현율이 37.93% 포인트 개선되었으며 F-지수 값은 47.66 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 형태소 분석을 기초로 한 새로운 필터 방법이 금칙어를 바탕으로 한 방법의 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.197-206
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• 2018

온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성 댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.548-558
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• 2019

인터넷 뉴스 댓글이 보편화 됨에 따라 악성 댓글이 확산되었고 이는 많은 사회 문제를 일으켜 왔다. 글은 심리 상태나 성격을 반영하기 때문에 악성 댓글을 분석하면 댓글을 작성할 때의 마음 상태를 추론할 수 있다. 본 연구에서는 영어권과 한국어권의 악성 댓글을 LIWC와 KLIWC를 사용하여 분석하였다. 그 결과, 영어와 한국어 공통으로 문장, 어절, 형태소, 문장 당 어절, 문장 당 형태소, 긍정적인 정서, 인지적 과정을 나타내는 단어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 적게 사용되었으며, 3인칭 단수, 화, 정서적 과정을 나타내는 단어, 물리적 상태와 기능을 나타내는 단어, 속어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 많이 사용되었다. 이는 악성 댓글을 작성할 때 사람들이 분노의 감정을 조절하지 못하고 충분히 생각하지 않은 상태에서 글을 작성하고 있음을 나타낸다. 따라서 댓글 작성 시, 작성 글을 모니터링 하도록 유도하거나 부정적 정서의 어휘가 많이 사용된 글을 다른 이용자에게 노출 시키지 않는 등의 방법을 인터넷 뉴스 서비스 제공자가 고려할 필요가 있다. 한편, 영어의 악성 댓글과 한글의 악성 댓글은 진정성 측면에서 차이가 발생했다. 좀 더 객관적 연구를 위해서 여러 시점의 댓글을 모집할 필요가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제31권1호
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• pp.1-16
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• 2021

Cyberbullying has become a social problem as malicious text messages and online comments among teenagers have increased in the late 2000s. Some serious reporting has attempted to impress on us the need to pay more attention to reducing malicious online content as a typical type of cyberbullying. Meanwhile, despite environmental changes that have made it easier to report perpetrators of such messages, it is often the case that the crime occurs in a public place and is tolerated. However, there is a growing tendency for people to exhibit the bystander effect, the problem of personal indifference to witnessing or knowing about crimes, but individuals do not offer any means of help to a victim when other people are present. This effect is rampant in the case of cybercrimes. This study aims to extract the motivations behind posting malicious comments through in-depth interviews and to suggest recommendations for relative issues by demonstrating how the bystander effect can be reduced using causal relationship diagrams of the system dynamics methodology. Hopefully, this work will contribute to a better understanding of factors that could cause a decrease in malicious online comments.

• 지식경영연구
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• 제17권4호
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• pp.191-213
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• 2016

Since the smartphone era has spurred world-over, social network services have become a part of people's daily lives. However, this relatively new phenomenon of technology development raises several negative side effects such as cyberbullying. One of the representative cases of cyberbullying is posting malicious comments online. Multiple social issues arising from this have given impetus to the "benevolent comments campaign" in order to restrain the diffusion of malicious comments. Benevolent comments have advantages that generate positive externalities such as inspiring ethics for an appropriate internet culture, but there is a lack of theoretical research on the deeper understanding of posting benevolent comments. This study thus aims to extract the motivations behind posting benevolent comments through in-depth interviews and suggest alternatives for relative issues through the causal relationship diagram of the system dynamics methodology. This work contributes to our understanding of the factors that affect the increase and decrease in benevolent comments in distinct structural frameworks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.260-267
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• 2016

인터넷을 통해 많은 정보를 얻고 많은 정보를 타인에게 제공하면서 개인의 삶의 양식에 큰 변화를 가져다주었다. 모든 사회 현상에는 양면성이 있듯이 인터넷 익명성을 이용하여 명예훼손, 인신공격, 사생활 침해등과 같이 악의적으로 이용하여 사회적으로 심각한 문제를 양산하고 있다. 인터넷 게시판의 악성댓글은 인터넷에서 발생하는 불법적인 언사나 행위와 관련하여 가장 대두되고 있는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있지만 악성댓글에 사용된 단어들은 변형이 많이 나타나기 때문에 기존 연구들은 이러한 변형된 악성어휘를 인식하는데 한계점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 개선하여 악성댓글을 탐지하는 기법을 제안한다. 실험결과 87.8%의 정확도를 나타냈으며, 이는 기존 연구들에 비해 상당히 발전된 결과로 볼 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.23-28
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• 2020

인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.