분노, 비판, 대립의 장이 되었던 트위터 - 토픽모델링을 이용한 1029 이태원 참사 트윗 분석 - = Twitter As a Sphere for Anger, Criticism, and Political Confrontation - An Analysis of Tweets Regarding 10·29 Itaewon Disaster Using DMR Topic Model -

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 10·29 이태원 참사와 관련된 트윗을 대량으로 수집하고 정제한 후 DMR 토픽모델링으로분석하였다. 모델 검증을 통해 가장 적절한 토픽의 수로 15개를 설정하였다. 총 15개 토픽을 클러스터링하여 정보 반응, 감정 반응, 정부 비판 반응. 정치적 대립 반응, 2차 피해 반응, 공감 반응 및기타 등 7개 그룹으로 묶을 수 있었다. 토픽의 분포를 시계열적으로도 살펴보았는데, ‘대책 미비’, ‘책임’, ‘애도와 추모’ 토픽의 비중은 시간이 지날수록 감소한 반면, ‘막말 논란’, ‘분노와 비난’은시간이 지날수록 증가하였다. 이와 함께 전체 기간을 3개의 시기로 나누어 토픽의 차이를 살펴본결과 시기별로 토픽 비중의 차이가 나타났는데 ‘애도기’와 비교해 볼 때 ‘수사기’와 ‘국정 조사기’에서는 ‘수사와 구속’, ‘진상 규명’ 토픽의 비중이 증가하는 것을 볼 수 있었다. 이러한 토픽의 구조와토픽의 시간별 변화에 따른 분석 결과에 기반하여 재난의 정치화와 공동체의 회복에 관점에서연구 결과의 함의를 논의하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research involved the extensive collection and refinement of tweets related to the 10·29 Itaewon Tragedy, followed by analysis using DMR topic modeling. Through model validation, the optimal number of topics was determined to be 15, clustered into seven groups: informational, emotional, government criticism, political confrontation, secondary harm, empathetic responses, and miscellaneous. Examining the temporal distribution of topics revealed a decrease in the weight of topics such as 'Lack of government preparedness,' 'Accountability for the disaster,' and 'Condolences and memorials for victims' over time, while topics like 'Controversy over disrespect for victims' families' and 'Anger and Blame' increased. Further, dividing the overall period into three phases demonstrated variations in topic weights. Compared to the 'Mourning' phase, the 'Investigation' and 'Parliamentary Inquiry' phases indicated an increase in the weight of topics related to 'Investigation and detainment of those responsible' and 'Demand for the truth about the disaster.' The research concludes by discussing the implications for the politicization of disasters and community recovery.