셰익스피어 비극 작품의 주요 등장인물 간의 대화코퍼스 기반 감성분석

장세은 ∙ 김재훈 (한국해양대학교)

기존의 셰익스피어 작품 감성분석 연구는 Nielsen (2011)이 제시한 사전기반 알고리즘인 AFINN을 활용하여 작품의 등장인물 간 네트워크를 생성하여 PageRank 알고리즘을 응용하여 주요 등장인물의 특징을 살펴보고 기계학습 알고리즘을 사용하여 네트워크 분석을 시도하였다 (Nalisnkick 2013; Nalisnick and Baird 2013). 본 연구에서는 언어적 규칙기반 알고리즘이면서 단순한 사전 기반의 기계적인 감성분석보다 인간 중심적인 감성분석이 가능한 Hutto and Gilbert (2014)가 제시한 VADER 감성분석 알고리즘을 사용하여 셰익스피어 비극 작품의 대화코퍼스 기반으로 막(Acts)을 기준으로 작품 및 주요 등장인물의 감성의 변화와 추이변화 양상을 관찰하여 분석한다. VADER는 기존의 마이크로블로그 감성분석을 위한 사전들과는 달리 도메인에 제약되지 않는 사전이고 사전의 크기도 3배 이상의 차이(AFINN 2,477 단어 vs. VADER 7,517 단어)가 있고 AFINN은 저자 혼자 제작하여 각 단어에 매겨진 –5~+5 감정 점수에 대한 검증이 부족한 반면에 VADER는 10명의 전문가들이 참여하여 각 단어에 평균값을 –4~+4 점수로 부여하여 어느 정도 검증된 것으로 보인다. 그래서 Hutto and Gilbert (2014)에서는 VADER가 기존 사전 및 기계학습 알고리즘 (총 11가지)들과 비교했을 때 어느 특정분야는 사람의 정확도와 동일하게 나올 정도이고 가장 우수한 성과를 보여주는 감성분석 알고리즘이라고 주장하였다. (이 연구는 2016년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-과제번호: NRF-2016S1A5A2A03927611))