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탄핵 시기 노무현 대통령의 수사학 연구 : 컴퓨터 언어 분석 기법을 중심으로

이귀혜   강남준   이종영  
  • 초록

    이 연구는 탄핵 위기 전후로 노무현 대통령의 기자회견문에 나타난 기능어 분석을 통해 대통령의 수사적 스타일 및 심리 상태를 읽어내고자 했다. 이는 전통적 수사학의 내용어 중심 연구와 차별화되는 것으로 언어심리학적 관점에서 정치 수사학의 기능어를 분석한 펜네베이커(Pennebaker)의 LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count) 분석기법을 차용한 것이다. 이 연구를 위해서 국어연구원에서 구축한 1,000만 어절의 한국어 균형말뭉치(corpus)를 가공해 어절의 상대적 사용빈도를 비교할 수 있게 처리했으며 한국어 형태소 분석기(KLT 2.0)를 이용해 노무현 대통령 발언록을 분석하여 그 결과를 한국어 말뭉치와 비교할 수 있는 웹 기반의 컴퓨터 내용분석 프로그램(http://ca.snu.ac.kr) 을 직접 구축했다. 노무현 대통령 기자회견문의 분석결과를 균형말뭉치와 비교해서 각 기능어별로 상대적 사용빈도를 분석해보면 다음과 같다. 일인칭 단수 "나, 저"의 사용에서 기자회견문이 말뭉치보다 2배 이상 높았고, 미래시제어미 "~겠~"의 등장 비율은 4배 정도 높았다. 또한 인과 및 추론을 나타내는 "결과적", "~때문"등은 약 2배, 자신감의 정도를 표현하는 "좀", "좀 더" 등의 표현은 약 8배 정도 높게 나타났다. 특히 현재, 미래의 연결을 나타내는 "~해 나간다"라는 표현은 약 30배 높은 비율로 나타났다. 한편 일인칭 복수 "우리"의 평균은 큰 차이가 없었고, 과거시제어미인 "~었"등은 노무현 대통령이 오히려 절반 수준으로 적게 나타났음을 알 수 있었다. 이러한 기능어의 사용이 펜네베이커 등이 주장하는 발화자의 심리적 상태와 연결될 수 있는가에 대해 당시 정치적 상황과 관련해 논의하였다.


    This paper examines the linguistic style and psychological states of Korean President, Moo-Hyun Noh in period that he was impeached. The paper focused on more function words than content-related words used by the president Noh at a press conference of the period. This paper bases on analysis method of James W. Pennebaker"s LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count) that is computerized text analysis program. For the application of Pennebaker"s LIWC on Korean language Text, We used Korean Language Corpus and KLT(Korean morphological analyzer) version 2.1.0 and we made web-based computer content analysis program(http://147.46.34.132/~kma/). The result of analysis is that Noh"s speech text showed the more frequency of singular pronoun, future tense and connective words that presented cause and effect than the Korean average corpus. The result suggests president Noh"s distinct linguistic styles variously associated with depression, presidentiality cognitive complexity, and honesty.


  • 주제어

    위기 .   수사적 스타일 .   내용어 .   가능어 .   말뭉치 .   형태소 분석 .   crisis .   linguistic style .   function words .   content-re1ated words .   corpus.  

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