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다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to the Moral Foundations Theory, there are five main reasons why an action is wrong: harm, unfairness, betrayal, subversion, and degradation. The Moral Foundations Theory is supported by self-report surveys, implicit measures, physiological evidence, and text analyses. The traditional method of text analysis is to count words: collect words for each moral foundation on the basis of linguistic intuition and count how many times those words appear in the text. Recently, a new method of text analysis has been developed: represent each word as a dense vector in a high dimensional space and use the distributed representations of words in compiling a dictionary and analyzing short texts. We used this method of distributed representation and analyzed words in terms of the Moral Foundations Theory. We produced distributed representations of words by training a Word2Vec model on a newspaper corpus of approximately 100 million Korean words. Then we used the distributed representations of Korean words to improve on an intuition-based Korean Moral Foundations Dictionary. We produced the vectors representing the moral foundations by averaging the word vectors of the improved Korean Moral Foundations Dictionary, and analyzed individual words correctly by calculating cosine similarities between the vector of words to be analyzed and the vectors that represent the moral foundations. It turns out that the Korean word ‘gapjil’ is strongly correlated with the foundations of Fairness/Cheating and Authority/Subversion, a result that agrees with our moral intuition.

국문 초록 (Abstract)

도덕기반이론에 의하면 어떤 행위가 도덕적으로 그른 이유를 피해를 입히므로, 불공정하므로, 배신이므로, 전복적이므로, 타락했기 때문으로 대별할 수 있다. 도덕기반이론은 자기보고 설...

도덕기반이론에 의하면 어떤 행위가 도덕적으로 그른 이유를 피해를 입히므로, 불공정하므로, 배신이므로, 전복적이므로, 타락했기 때문으로 대별할 수 있다. 도덕기반이론은 자기보고 설문, 암묵적 측정, 안면근육의 움직임이나 두뇌용적과 같은 생리학적 측정, 텍스트 분석 등의 경험적 증거에 의해 뒷받침되었다. 텍스트 분석은 주로 각 기반에 해당하는 단어들을 직관적으로 수집하여 사전을 편찬하고 그 단어들이 대상 텍스트에서 얼마나 자주 나타나는가를 세는 방법으로 수행되었다. 최근에는 각 단어를 다차원의 밀집 실수벡터에 대응시키고, 그 벡터 즉 단어의 분산표현을 활용하여 사전 편찬을 개선하고 소량의 텍스트를 분석하는 기법이 개발되었는데, 본 연구에서는 이러한 분산표현 기법을 써 텍스트를 도덕기반이론적으로 분석하였다. 한국어 신문기사 말뭉치를 Word2Vec 알고리즘으로 학습하여 사용된 단어들을 밀집 벡터에 대응시켜 분산표현을 얻었고, 이를 활용하여 직관적으로 영어 도덕기반사전을 참조하여 만든 한국어 도덕기반사전을 수정한 한국어 도덕기반사전을 작성하였다. 이렇게 작성한 사전상 단어의 벡터들을 평균하여 각 도덕기반을 표상하는 벡터를 얻었고, 그 도덕기반 벡터와의 코사인 유사도를 계산하여 도덕기반사전에 포함되지 않은 단어도 직관적 의미에 맞게 분류할 수 있음을 보였다. 그 사례로 ‘갑질’이라는 단어는 불공정/공평, 전복/권위 기반 차원에서 부정적 평가가 강하게 나타나, 우월한 지위에 있는 사람이 세력을 남용하여 공정하지 않게 이익을 추구하는 행위라는 직관적 의미에 부합하였다.

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