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한국언론학회 컴퓨테이셔널 방법론연구회는 2023년 1월 27일부터 2월 17일까지 매주 금요일 연속 세미나를 열었다. 미디어 연구에 활용되는 다양한 컴퓨테이셔널 연구방법론에 대해 논의한 의미 있는 자리였던 본 세미나의 주요 내용을 요약·소개한다. 편집자 주
미디어 연구자들만이 모여 웹스크래핑(web scraping), 토픽모델링(topic modeling)1), 딥러닝(deep learning), 이미지 처리 등 다양한 컴퓨테이셔널(computational) 방법론에 관한 세미나를 열었다. 한국언론학회 컴퓨테이셔널 방법론연구회가 2023년 1월 27일부터 2월 17일까지 매주 금요일 이화여대 포스코관에서 4차례 개최한 세미나다. 매회 40여 명의 교수와 학생이 참여해 세미나실 좌석을 가득 채울 정도로 기대 이상의 관심을 끌었다. 이번 세미나의 특징은 매회의 발제자 한 명과 토론자 세 명 모두 언론과 미디어 분야 전공자들로 구성됐다는 것이다. 당초 컴퓨터공학 전문가와 빅데이터 업계 실무자도 초청할 계획이었지만, 미디어 연구자의 눈높이에서 컴퓨테이셔널방법론을 이해하고 각자의 경험을 공유하자는 취지에서 이와 같은 실험이 시도됐다. 아니나 다를까, 세미나에 참여한 연구자들이 자신만의 분석 노하우와 시행착오 경험을 가감 없이 쏟아내고 서로 공감하는 자리를 만들었다. 뿐만 아니라, 이공계열 전문가 협업의 득과 실, 미디어 연구자의 코딩 학습 필요성, 미디어 교육에서 컴퓨테이셔널방법론의 위치 등 폭넓은 논의가 이뤄졌다.
세미나 1: 파이썬 웹스크래핑
첫 번째 세미나 주제는 ‘파이썬 웹스크래핑: 네이버, 유튜브를 중심으로’(1월 27일, 정낙원 발제)였다. 네이버 뉴스, 뉴스 댓글, 유튜브 정보와 댓글, 숏폼 영상(Shorts) 정보 등을 빅데이터 규모로 수집하는 방식과 코드가 구체적으로 소개됐다. 정적 스크래핑, 동적 스크래핑, API 활용 등에 대한 개념 설명을 들으며 참여자들은 스크래핑 필요성에 대해 공감했다. 이어서 파이썬 패키지 셀레늄(Selenium)을 이용한 스크래핑 코드를 작동시켜 보면서, 실제 뉴스와 댓글이 수집되는 과정도 살펴봤다. 토론과 질문 시간에는 웹 HTML 구조에 대한 학습 필요성, HTML 특정 부분을 선택하는 셀렉터(selector) 유형 비교, 정적 스크래핑 패키지인 뷰티풀수프(Beautifulsoup)에 대한 평가, time.sleep 코드를 이용한 효과적 시간 관리 등 구체적 기술에 대한 논의가 이어졌다. 댓글 3,600여만 건을 수집·분석한 한 연구자는 익명 처리되는 댓글 시스템에서 사용자 단위로 스크래핑하는 노하우를 즉석에서 시연하기도 했다. 기술적 논의 이외에 미디어 연구자가 스크래핑을 학습할 것인지, 이공계열 전문가에게 맡길 것인지에 대한 토론도 관심을 끌었다. 외부 전문가 협업의 경우에도 미디어 연구자가 스크래핑 원리에 대한 기초적 이해를 갖추자는 데 의견이 모아졌다.
세미나 2: 토픽모델링 필요성과 원리
두 번째 세미나 주제는 ‘텍스트 주제 도출과 의미 분석을 위한 토픽모델링과 연결망분석’(2월 3일, 이신행 발제)이었다. 토픽모델링의 필요성과 원리에 대한 깊이 있는 이론적 소개가 이뤄졌으며, 의미연결망 분석과의 연계 방안 등 다양한 질문과 토론이 이어졌다. 또한 가장 많이 사용되는 LDA토픽모델링 이외의 토픽모델링 분석법에 대한 소개도 참여자들의 관심을 끌었다. 참여자들은 토픽모델링과 의미연결망 분석이 함께 사용되는 이유와 방법에 대한 개인적 경험을 공유하기도 했다. 추가로 행위자기반모형이나 시계열분석 등 다른 방법론을 토픽모델링과 함께 사용할 가능성도 제안됐다.
또 흥미로웠던 논의점은 토픽모델링에서 추출되는 토픽이 미디어 연구의 의제나 프레임과 유사한지에 대한 토론이었다. 참여자 다수의 의견은 토픽의 성격이 의제와 닮았으며, 연구 주제에 따라 의제로 간주해도 된다는 결론에 근접했다. 그밖에 토픽모델링을 활용해 의제설정(agenda setting)이나 점화(priming) 관련 연구를 어떻게 할 것인지에 대한 논의도 이뤄졌다.
세미나 3: 딥러닝과 챗GPT
세 번째 세미나 주제는 ‘텍스트 자동 분류를 위한 딥러닝 모형 개발과 미디어 연구’(2월 10일, 이종혁 발제)였다. 딥러닝에 대한 개념, 역사, 원리, 실습 코드 등이 설명됐으며, 요즘 인기를 끌고 있는 챗GPT에 대한 질문과 논의도 이어졌다. 이날 발제는 규칙기반모형(rule-based model)에서 서포트벡터머신(support vector machine)과 랜덤포레스트(random forest) 등 전통적 기계학습에 대한 소개로 출발했다. 이어서 RNN(Recurrent Neural Net)을 중심으로 한 딥러닝 모형과 어텐션(Attention) 알고리즘으로 탄생한 BERT 언어모델에 대한 설명이 이어졌다.
실습에서는 KcBERT를 활용한 감성 분류기 개발과 적용을 코드로 시연해 보았다. 토론 시간에는 딥러닝 학습데이터 구축, 모형의 정확도 수준, BERT와 GPT의 구분 등에 대한 질문과 논의가 이어졌다. 흥미로운 토론은 챗GPT의 성능과 신뢰도 및 활용 방안에 대한 것이었다. 챗GPT는 글의 문맥과 패턴을 인식해 적절한 문장을 내놓지만, 추출된 글의 정확도에 대해서는 수동 검토가 필요하다는 경험담이 많았다. 한편, 챗GPT의 미디어 연구 활용 방안에 대해 서는 구체적 아이디어가 나타나지 않았다. 다만, 전통적 미디어 내용 분석에서 챗GPT를 코더로 활용하자는 제안이 있었으며, 그 가능성에 대해서는 향후 추가 논의가 필요해 보인다.
세미나 4: 이미지 처리와 딥러닝 알고리즘
네 번째 세미나 주제는 ‘이미지 자동 탐지, 인지, 분류를 위한 컴퓨터비전 활용과 미디어 연구’(2월 17일, 윤호영 발제)였다. 매우 다양한 이미지 처리와 딥러닝 관련 알고리즘이 소개됐으며, 발제자의 연구 논문을 사례로 해당 알고리즘의 미디어 연구 활용 방법이 제안됐다. 특히, 이미지 분석은 이미지 처리 부분과 딥러닝 개발 부분으로 나뉘는데, 전자만 가지고도 많은 미디어 연구가 가능하다는 점이 강조됐다. 파이썬 코드를 통한 이미지 탐지와 분류 실습은 참여자들의 관심을 끌기에 충분히 흥미로웠다. 토론 시간의 핵심 질문은 이미지 처리기법으로 연구 가능한 미디어 관련 주제가 무엇인가였다. 영상의 선정성 탐지, 영상 인물의 감정 추출, 영상 색채의 국제적 비교 등이 제안됐다.
이날 토론은 발제 주제를 떠나 미디어 연구 속에서 컴퓨테이셔널방법론의 위치와 대응에 대한 폭넓은 논의로 확산했다. 먼저, 컴퓨테이셔널방법론 활용에서 미디어 연구자들이 컴퓨터공학 전문가들과 차별화할 수 있는 점이 무엇인가에 대한 질문이 있었다. 발제자는 미디어 연구자들이 ‘무엇을’, ‘어떻게’ 할 것인가를 고민한다면 컴퓨터공학 전문가들은 ‘어떻게’에만 집중한다고 했다. 미디어 연구자만이 방법론적 노하우를 미디어 연구의 목적과 활용으로 연결시킬 수 있다는 것이었다. 미디어 연구자에게 코딩 등 분석 기술 학습이 필요하냐는 질문에도 많은 토론이 이어졌다. 전문가 협업에서도 필요한 ‘무엇’을 정확히 읽어내기 위해서는 미디어 연구자들의 코딩에 대한 기초적 이해가 필요하다는 주장이 나왔다. 미디어 연구자들도 코드 읽기 능력만큼은 갖춰야 한다는 의견도 있었다. 마지막으로, 미디어학과에서 컴퓨테이셔널방법론 교육이 어떻게 이뤄져야 하는가에 대한 논의가 이어졌다. 컴퓨테이셔널방법론은 기존의 양적 방법론 및 질적 방법론과 분명한 차이가 있는 만큼, 제3의 독립적 방법론 영역으로 위치해야 한다는 제안이 나왔다. 미디어 전공 학생들에게 코딩을 통해 논리적 추론과 체계적 사고 능력을 배양시켜야 한다는 주장도 많은 공감을 얻었다.
큰 수확은 연구자 네트워크 형성
지난 4차례의 세미나에는 기대 이상으로 많은 교수와 학생들이 참여했다. 모든 세미나에 참여한 열성 연구자도 많았다. 코딩과 컴퓨터 기술에 약한 미디어 연구자들끼리는 깊이 있는 논의가 어렵겠다는 당초 우려도 불식됐다. 매회 논의는 세부 분석 기술에서 활용 방안 및 연구, 교육 방향 재조정 등 풍부한 주제로 확산했다. 무엇보다 큰 수확은 컴퓨테이셔널방법론 연구자들의 네트워크가 형성됐다는 점이었다. 대부분의 연구자들이 컴퓨테이셔널방법론을 자신만의 방법으로 무수한 시행착오를 거치면서 독학해 왔다고 밝혔다. 그래서 참여자들은 이번 세미나가 개별 경험을 공유하며 연구 공동체의 힘을 느낄 수 있었던 중요한 시간이었다고 했다. 컴퓨테이셔널 방법론연구회는 앞으로도 이 분야 연구자들이 지속적으로 교류할 온라인 공간을 만들어볼 계획이다. 또한, 본 연구회는 컴퓨테이셔널방법론에 많은 관심을 보여준 여러 대학의 학생들을 위해 실습 교육 기회도 마련하고자 한다. 이 글을 읽는 미디어 연구자들, 특히 컴퓨테이셔널방법론에 관심 있는 연구자들의 많은 참여와 응원을 부탁드린다.
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