논어 구절로 알아보는 정치인의 겉과 속 - 편집 역사

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2020-12-19T12:52:03Z

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2020-12-19T12:49:11Z

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‎"무신불립"에 관한 분석

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‎정당별 분석

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‎발화 내용별 분석

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2020-12-19T12:04:31Z

‎발화 형식별 분석

@@ 1,058번째 줄: / 1,058번째 줄: @@
 ====정당별 분석====
 두 계열 모두에서 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였다.민주당 계열에서는 "학이시습지 불역열호 - 배우고 때때로 익히면 또한 기쁘지 아니한가"가 순위권에 들었고, 국민의힘 계열에서는 "견위수명-(나라의)위험을 보면 목숨을 바친다"이 순위권에 있다. "덕불고 필유린"이라는 구절 역시 두 계열 모두에서 순위권에 포함되어 있지만, 국민의힘 계열에서 더 높은 순위를 차지하고 있다.
-또, 민주당 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 4개뿐이다(무신불립, 학이시습지, 덕불고 필유린, 불환빈 환불균). 이에 비해 국민의힘 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 총 8개이다(표에서 제시된 5개에 더해서, 교언영색, 학이시습지, 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다). 민주당 계열에 비해 국민의힘 계열에서 논어 인용을 좀더 다양하고 많이 하는 것을 알 수 있다. "불환빈 환불균"이라는 구절의 경우, 민주당 계열에서는 인용 횟수 2위에 자리하였지만 국민의힘 계열에서는 순위권에 들지 못했다. "백성은 가난한 것을 걱정하지 않고, 고르지 못한 것을 걱정한다"는 의미이다. 이는 경제의 성장보다는 분배를 중시하는 구절이라고 볼 수 있기 때문에, 각 정당 계열의 성향 상 이러한 차이점은 예상 가능한 결과라고 보았다. 두 정당 계열은 논어 인용의 빈도와 다양성에 차이가 있고, 즐겨 사용하는 구절은 공통된 것도 있지만 차이점도 있다는 것을 알 수 있었다.
+또, 민주당 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 4개뿐이다(무신불립, 불환빈 환불균, 학이시습지, 덕불고 필유린). 이에 비해 국민의힘 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 총 6개이다(무신불립, 덕불고 필유린, 견위수명, 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다, 문일지십, 학이시습지). 민주당 계열에 비해 국민의힘 계열에서 논어 인용을 좀더 다양하고 많이 하는 것을 알 수 있다. "불환빈 환불균"이라는 구절의 경우, 민주당 계열에서는 인용 횟수 2위에 자리하였지만 국민의힘 계열에서는 순위권에 들지 못했다. "백성은 가난한 것을 걱정하지 않고, 고르지 못한 것을 걱정한다"는 의미이다. 이는 경제의 성장보다는 분배를 중시하는 구절이라고 볼 수 있기 때문에, 각 정당 계열의 성향 상 이러한 차이점은 예상 가능한 결과라고 보았다. 두 정당 계열은 논어 인용의 빈도와 다양성에 차이가 있고, 즐겨 사용하는 구절은 공통된 것도 있지만 차이점도 있다는 것을 알 수 있었다.
 ===="무신불립"에 대한 분석====

@@ 1,058번째 줄: / 1,058번째 줄: @@
 ====정당별 분석====
 두 계열 모두에서 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였다.민주당 계열에서는 "학이시습지 불역열호 - 배우고 때때로 익히면 또한 기쁘지 아니한가"가 순위권에 들었고, 국민의힘 계열에서는 "견위수명-(나라의)위험을 보면 목숨을 바친다"이 순위권에 있다. "덕불고 필유린"이라는 구절 역시 두 계열 모두에서 순위권에 포함되어 있지만, 국민의힘 계열에서 더 높은 순위를 차지하고 있다.
-또, 민주당 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 4개뿐이다(무신불립, 학이시습지, 덕불고 필유린, 불환빈 환불균). 이에 비해 국민의힘 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 총 8개이다(표에서 제시된 5개에 더해서, 교언영색, 학이시습지, 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다). 민주당 계열에 비해 국민의힘 계열에서 논어 인용을 좀더 다양하고 많이 하는 것을 알 수 있다. "불환빈 환불균"이라는 구절의 경우, 민주당 계열에서는 인용 횟수 2위에 자리하였지만 국민의힘 계열에서는 순위권에 들지 못했다. "백성은 가난한 것을 걱정하지 않고, 고르지 못한 것을 걱정한다"는 의미상, 예상 가능한 결과라고 보았다. 두 정당 계열은 논어 인용의 빈도와 다양성 이외에, 즐겨 사용하는 논어 구절 상으로는 큰 차이가 없는 것으로 보인다.
+또, 민주당 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 4개뿐이다(무신불립, 학이시습지, 덕불고 필유린, 불환빈 환불균). 이에 비해 국민의힘 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 총 8개이다(표에서 제시된 5개에 더해서, 교언영색, 학이시습지, 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다). 민주당 계열에 비해 국민의힘 계열에서 논어 인용을 좀더 다양하고 많이 하는 것을 알 수 있다. "불환빈 환불균"이라는 구절의 경우, 민주당 계열에서는 인용 횟수 2위에 자리하였지만 국민의힘 계열에서는 순위권에 들지 못했다. "백성은 가난한 것을 걱정하지 않고, 고르지 못한 것을 걱정한다"는 의미이다. 이는 경제의 성장보다는 분배를 중시하는 구절이라고 볼 수 있기 때문에, 각 정당 계열의 성향 상 이러한 차이점은 예상 가능한 결과라고 보았다. 두 정당 계열은 논어 인용의 빈도와 다양성에 차이가 있고, 즐겨 사용하는 구절은 공통된 것도 있지만 차이점도 있다는 것을 알 수 있었다.
 ===="무신불립"에 대한 분석====

@@ 1,057번째 줄: / 1,057번째 줄: @@
 ====정당별 분석====
-두 계열 모두에서 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였다. 나머지 2~5위도 비슷하지만, 민주당 계열에서는 "학이시습지 불역열호 - 배우고 때때로 익히면 또한 기쁘지 아니한가"가 순위권에 들었고, 국민의힘 계열에서는 "견위수명-(나라의)위험을 보면 목숨을 바친다"이 순위권에 있다.
+두 계열 모두에서 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였다.민주당 계열에서는 "학이시습지 불역열호 - 배우고 때때로 익히면 또한 기쁘지 아니한가"가 순위권에 들었고, 국민의힘 계열에서는 "견위수명-(나라의)위험을 보면 목숨을 바친다"이 순위권에 있다. "덕불고 필유린"이라는 구절 역시 두 계열 모두에서 순위권에 포함되어 있지만, 국민의힘 계열에서 더 높은 순위를 차지하고 있다.
-또, 민주당 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 4개뿐이다(무신불립, 학이시습지, 덕불고 필유린, 불환빈 환불균). 이에 비해 국민의힘 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 총 8개이다(표에서 제시된 5개에 더해서, 교언영색, 학이시습지, 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다). 민주당 계열에 비해 국민의힘 계열에서 논어 인용을 좀더 다양하고 많이 하는 것을 알 수 있다. "불환빈 환불균"이라는 구절의 경우, 그 의미상 민주당 계열에서 많이 인용하지 않았을까 하는 편견 아닌 편견이 있었는데, 분석 결과 국민의힘 계열에서도 비슷한 수준으로 사용한 것을 알 수 있었다. 두 정당 계열은 논어 인용의 빈도와 다양성 이외에, 즐겨 사용하는 논어 구절 상으로는 큰 차이가 없는 것으로 보인다.
+또, 민주당 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 4개뿐이다(무신불립, 학이시습지, 덕불고 필유린, 불환빈 환불균). 이에 비해 국민의힘 계열에서는 3회 이상 인용된 구절이 총 8개이다(표에서 제시된 5개에 더해서, 교언영색, 학이시습지, 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다). 민주당 계열에 비해 국민의힘 계열에서 논어 인용을 좀더 다양하고 많이 하는 것을 알 수 있다. "불환빈 환불균"이라는 구절의 경우, 민주당 계열에서는 인용 횟수 2위에 자리하였지만 국민의힘 계열에서는 순위권에 들지 못했다. "백성은 가난한 것을 걱정하지 않고, 고르지 못한 것을 걱정한다"는 의미상, 예상 가능한 결과라고 보았다. 두 정당 계열은 논어 인용의 빈도와 다양성 이외에, 즐겨 사용하는 논어 구절 상으로는 큰 차이가 없는 것으로 보인다.
 ===="무신불립"에 대한 분석====

@@ 1,054번째 줄: / 1,054번째 줄: @@
 개인 신변 논란에 관한 쿼리를 보면, 이 내용 맥락에서의 논어 인용은 대부분 "무신불립"이라는 구절에 집중되어 있는 것을 확인할 수 있다. 나머지 구절들의 경우 맥락별로 큰 차이를 보이지는 않는다.
-다만 특이한 점은 격려/각오/방향제시 맥락에서 논어를 인용할 때, 정치인들이 "무신불립"이라는 구절만큼이나 "덕불고 필유린"과 "학이시습지 불역열호"라는 구절을 즐겨 사용하였다는 점이다. "덕불고 필유린"은 "덕이 있는 사람은 외롭지 않고, 반드시 이웃이 있다"는 뜻이며 "학이시습지 불역열호"는 "배우고 때로 익히면 그 또한 기쁘지 아니한가" 라는 뜻이다. 전자의 경우, 그 의미상 정치적 지향점이나 선거의 유불리에 따라 이합집산을 반복하는 정치권에서, 본인의 신념을 지키겠다는 각오 혹은 그렇게 하라는 방향제시 목적으로 자주 인용된 것으로 보인다. "학이시습지 불역열호" 또한 개인이 열심히 공부하고 그 깨달음을 실천하는 것에 대한 문장으로, 두 문장 모두 어떤 공동체의 일원으로서가 아니라 스스로 공부하고 덕을 쌓는 개인의 중요성을 강조한다. 정치는 정당 중심으로 이루어지고, 정치인은 개인이라기보다 그 정당의 당원으로서의 역할이 크다고 느끼는 사람들이 많은데, 정치인들은 오히려 개인이 굳은 신념을 가지고 꾸준히 성장하고자 한다는 것을 발화 맥락 분석에서 파악할 수 있었다. (그럼에도 불구하고, 공동 1위에 신뢰에 의한 공동체의 결속을 강조하는 "무신불립"이 동시에 자리한다는 것은 흥미롭다. 개인과 공동체 사이에서 균형을 잘 잡고자 하는 정치인들의 고민이 반영된 것일까?)
+다만 특이한 점은 격려/각오/방향제시 맥락에서 논어를 인용할 때, 정치인들이 "무신불립"이라는 구절 이상으로 "덕불고 필유린"과 "학이시습지 불역열호"라는 구절을 즐겨 사용하였다는 점이다. "덕불고 필유린"은 "덕이 있는 사람은 외롭지 않고, 반드시 이웃이 있다"는 뜻이며 "학이시습지 불역열호"는 "배우고 때로 익히면 그 또한 기쁘지 아니한가" 라는 뜻이다. 전자의 경우, 그 의미상 정치적 지향점이나 선거의 유불리에 따라 이합집산을 반복하는 정치권에서, 본인의 신념을 지키겠다는 각오 혹은 그렇게 하라는 방향제시 목적으로 자주 인용된 것으로 보인다. "학이시습지 불역열호" 또한 개인이 열심히 공부하고 그 깨달음을 실천하는 것에 대한 문장으로, 두 문장 모두 어떤 공동체의 일원으로서가 아니라 스스로 공부하고 덕을 쌓는 개인의 중요성을 강조한다. 정치는 정당 중심으로 이루어지고, 정치인은 개인이라기보다 그 정당의 당원으로서의 역할이 크다고 느끼는 사람들이 많은데, 정치인들은 오히려 개인이 굳은 신념을 가지고 꾸준히 성장하고자 한다는 것을 발화 맥락 분석에서 파악할 수 있었다. (그럼에도 불구하고, 인용 횟수 최상위권에 신뢰에 의한 공동체의 결속을 강조하는 "무신불립"이 동시에 자리한다는 것은 흥미롭다. 개인과 공동체 사이에서 균형을 잘 잡고자 하는 정치인들의 고민이 반영된 것일까?)
 ====정당별 분석====

@@ 1,048번째 줄: / 1,048번째 줄: @@
 ===결과 해석===
 ==== 발화 형식별 분석====
-글은 수정이 가능하고 오래 지속되며, 쓰고 읽는 데 시간이 걸린다. 이에 반해 말은 빠르고 쉽게 전달되지만 휘발성이 강하고, 주워담을 수 없다. 따라서 정치인이 말할 때에는 기억하기 쉽고 메시지를 전달하는 데 효과적인 문장이 필요하고, 논어의 구절들이 이 역할을 한다. 이때, 기존 정치인이 사용하였던 논어 구절들은 "성공한 캐치프레이즈"로 인식될 가능성이 크다. 발언을 할 때 선배 혹은 동료 정치인들이 사용하였던 구절을 반복하여 사용하면 1) 인용 효과에 대한 일정 수준의 성공이 보장되고, 2) 많은 사람들이 그 구절을 이미 들어 보았으므로 청중의 이해도가 제고되며, 3) 통일성과 안정감이 생긴다. 자주 사용되는 구절일수록 기억에 강하게 남아, 즉석 발언 등 충분한 준비를 하지 않은 상황에서 발언할 때 많이 떠오르게 되므로, 앞으로도 "무신불립"과 "덕불고 필유린" 등의 구절은 더 자주 인용될 것으로 보인다.
+글은 수정이 가능하고 오래 지속되며, 쓰고 읽는 데 시간이 걸린다. 이에 반해 말은 빠르고 쉽게 전달되지만 휘발성이 강하고, 주워담을 수 없다. 따라서 정치인이 말할 때에는 기억하기 쉽고 메시지를 전달하는 데 효과적인 문장이 필요하고, 논어의 구절들이 이 역할을 한다. 이때, 기존 정치인이 사용하였던 논어 구절들은 "성공한 캐치프레이즈"로 인식될 가능성이 크다. 발언을 할 때 선배 혹은 동료 정치인들이 사용하였던 구절을 반복하여 사용하면 1) 인용 효과에 대한 일정 수준의 성공이 보장되고, 2) 많은 사람들이 그 구절을 이미 들어 보았으므로 청중의 이해도가 제고되며, 3) 통일성과 안정감이 생긴다. 자주 사용되는 구절일수록 기억에 강하게 남아, 즉석 발언 등 충분한 준비를 하지 않은 상황에서 발언할 때 많이 떠오르게 되므로, 앞으로도 "무신불립"등의 구절은 더 자주 인용될 것으로 보인다.
 ====발화 내용별 분석====

@@ 856번째 줄: / 856번째 줄: @@
 [[파일:주석 4번.png]]
-발화 형식에 따라 자주 인용되는 논어 구절은 큰 차이가 있다. 먼저 글로 표현되는 SNS와 논평/보도자료는 구절 간 인용 횟수에 큰 차이가 없다. 이에 비해 말로 표현되는 연설/브리핑/기자회견, 즉석 발언, 인터뷰 등의 발화 형식 맥락에서는 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였으며, "덕불고 필유린", "불환빈 환불균"등이 뒤를 이었다. 이러한 특징은 준비 없이 말하는 "즉석 발언" 카테고리<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
+발화 형식에 따라 자주 인용되는 논어 구절은 큰 차이가 있다. 먼저 글로 표현되는 SNS와 논평/보도자료는 구절 간 인용 횟수에 큰 차이가 없다. 이에 비해 말로 표현되는 연설/브리핑/기자회견, 즉석 발언, 인터뷰 등의 발화 형식 맥락에서는 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였으며, "덕불고 필유린", "학이시습지 불역열호"등이 뒤를 이었다. 이러한 특징은 준비 없이 말하는 "즉석 발언" 카테고리<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
 where a.formcontext = '즉석 발언'
 return b.name, count(*) as number order by number desc limit 5 </ref>에서 더욱 두드러진다.

@@ 1,004번째 줄: / 1,004번째 줄: @@
 order by number desc </ref>?
-[[파일: Msbl formfreq.PNG | 가운데 | 800픽셀]]
+[[파일:주석 18번.png|가운데]]
-연설/브리핑/기자회견의 형식이 1위이고, 즉석 발언 사례도 상당히 많다. 특이한 점은 모두 말로 전달되는 형식이라는 것이다. SNS, 논평 등의 글에서는 무신불립이라는 표현이 인용되지 않았다.
+연설/브리핑/기자회견의 형식이 1위이고, 즉석 발언 사례도 상당히 많다. 특이한 점은 말로 전달되는 형식이 많다는 것이다. SNS, 논평 등의 글에서는 무신불립이라는 표현이 거의 인용되지 않았다.
 ====발화 내용====
@@ 1,014번째 줄: / 1,014번째 줄: @@
 order by number desc </ref>? 발화 내용 맥락을 살펴보면 다음과 같다.
-[[파일: Msbl contentfreq.PNG | 가운데 | 800픽셀]]
+[[파일:주석 19번.png|가운데]]
-격려/각오/방향제시, 선거, 개인 신변 논란에 관련된 인용 사례가 각 6건으로 가장 많다.
+선거, 개인 신변 논란에 관련된 인용 사례가 각 6건으로 가장 많고, 격려/각오/방향제시와 국회 활동 관련 사례도 5건으로 많다.
 ====정당====
@@ 1,024번째 줄: / 1,024번째 줄: @@
 where d.name in ['더불어민주당', '새정치민주연합', '민주당', '통합민주당', '대통합민주신당', '열린우리당']
 return d, m, p, s, a, r, b</ref>를 보자.
-[[파일: Dem msbl graph.PNG ]]
+[[파일:주석 20번.png|가운데]]
 거의 대부분의 인용이 더불어민주당에서 발생하였다. 더민주 이전 통합민주당, 새천년민주연합 등의 민주당 계열 정당에서는 무신불립의 인용 횟수가 총 1건밖에 되지 않는다.
@@ 1,032번째 줄: / 1,032번째 줄: @@
 return a.contentcontext, count(*) as number
 order by number desc</ref>이다. 격려/각오/방향제시 맥락이 많다.
-[[파일:Dem msbl contentfreq.PNG]]
+[[파일:주석 21번.png|가운데]]
 다음은 국민의힘 계열의 무신불립 인용을 나타낸 그래프<ref>match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression{name: '무신불립'})
 where d.name in ['한나라당', '새누리당', '자유한국당', '미래통합당', '국민의힘', '자유선진당']
 return d, m, p, s, a, r, b</ref>이다. 민주당 계열의 그래프와 비교했을 때 가장 눈에 띄는 차이점은, 민주당 계열의 인용이 현 더불어민주당 하에 집중되어 있는 반면에 국민의힘 계열에서는 한나라당 시절부터 꾸준히 조금씩 "무신불립"을 인용해 왔다는 점이다.
-[[파일: Rep msbl graph.PNG]]
+[[파일:주석 22번.png|가운데]]
 국민의힘 계열에서 무신불립이 인용된 발화 내용<ref>match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression{name: '무신불립'})
 where d.name in ['한나라당', '새누리당', '자유한국당', '미래통합당', '국민의힘', '자유선진당']
 return a.contentcontext, count(*) as number
-order by number desc</ref>을 정리하였다. 민주당 계열과 마찬가지로 선거, 격려/각오/방향제시, 개인 신변 논란에 관련한 인용이 많은 것을 볼 수 있다.
+order by number desc</ref>을 정리하였다. 민주당 계열과 마찬가지로 개인 신변 논란과 선거에 관련한 인용이 많은 것을 볼 수 있다.
-[[파일: Rep msbl contentfreq.PNG]]
+[[파일:주석 23번.png|가운데]]
 == 결론 및 제언==

@@ 918번째 줄: / 918번째 줄: @@
 order by number desc </ref>와 총 인용 횟수<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
 return d.name, count(*) as number
-order by number desc </ref>는 다음과 같으며, 정당 계열별로 합하면 민주당 계열은 총 인용 횟수 45건에서 인용된 논어 구절은 25종류이고, 국민의힘 계열에서는 총 인용 횟수 59건에서 인용된 논어 구절이 42건으로 큰 차이가 있음을 알 수 있다. 국민의힘 계열에서 비교적 더 다양한 구절을 인용한다.
+order by number desc </ref>는 다음과 같으며, 정당 계열별로 합하면 민주당 계열은 총 인용 횟수 46건에서 인용된 논어 구절은 21종류이고, 국민의힘 계열에서는 총 인용 횟수 60건에서 인용된 논어 구절이 35건으로 큰 차이가 있음을 알 수 있다. 국민의힘 계열에서 비교적 더 다양한 구절을 인용한다.
 {| {{table}}
@@ 925번째 줄: / 925번째 줄: @@
 | align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''총 인용 횟수'''
 |-
-| 더불어민주당||17||37
+| 더불어민주당||14||38
 |-
-| 무소속||14||17
+| 자유한국당||12||14
 |-
-| 새누리당||11||17
+| 무소속||12||15
 |-
-| 자유한국당||10||13
+| 한나라당||12||14
 |-
-| 한나라당||9||13
+|새누리당||9||13
 |-
-| 미래통합당||8||8
+| 미래통합당||6||8
 |-
-| 국민의당||5||6
+| 국민의당||4||6
 |-
-| 통합민주당||4||4
+| 국민의힘||4||10
 |-
 | 정의당||4||4
 |-
-| 국민의힘||3||7
+| 통합민주당||3||4
 |-
 | 바른미래당||1||1
@@ 971번째 줄: / 971번째 줄: @@
 order by number desc limit 5 </ref>를 보자.
-[[파일: Dem freqused.PNG | 가운데 ]]
+[[파일:주석 14번.png | 가운데]]
 국민의힘 계열에서 많이 사용된 구절<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
@@ 978번째 줄: / 978번째 줄: @@
 order by number desc limit 5 </ref>은 다음과 같다.
-[[파일: Rep freqused.PNG | 가운데 ]]
+[[파일:주석 15번.png|가운데]]
 특정 내용 맥락에서 각 정당이 어떤 논어 구절을 인용했는지도 볼 수 있는데, 여기에서는 예시로 각 정당 계열에서 '행태 비판' 맥락으로 논어를 인용한 사례를 검색해 보았다.
@@ 986번째 줄: / 986번째 줄: @@
 return d, m, p, s, a, r, b</ref>:
-[[파일:Dem critic.png|가운데]]
+[[파일:주석 16번.png|가운데]]
 국민의힘 계열<ref>match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
@@ 992번째 줄: / 992번째 줄: @@
 return d, m, p, s, a, r, b</ref>:
-[[파일:Rep critic.png|가운데]]
+[[파일:주석 17번.png|가운데]]
 ==="무신불립"에 관한 분석===

@@ 868번째 줄: / 868번째 줄: @@
 return a.contentcontext, count(*) as number order by number desc </ref>의 결과는 다음과 같다.
-[[파일: Contentfreq repl.png | 800픽셀]]
+[[파일:주석 6번.png|1000픽셀]]
 인용 구절의 중복을 허용하지 않고, 각 내용 맥락으로 인용된 구절의 가짓수를 센 쿼리<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
 return a.contentcontext, count(distinct(b)) as number order by number desc </ref>의 결과는 다음과 같다. 예를 들어, "무신불립"이라는 구절이 선거 맥락으로 3번, 행태 비판 맥락으로 2번 사용되었다면 이 쿼리에서는 선거 1번, 행태 비판 1번으로 세어진다. 각 내용 맥락별로 얼마나 다양한 구절들이 인용되었는지 살펴보기 위한 쿼리이다.
-[[파일: Contentfreq norepl.png | 800픽셀]]
+[[파일:주석 7번.png|1000px]]
-중복을 허용하여 단순히 인용 건수 기준으로 세면, 격려/각오/방향제시, 선거, 개인 신변 논란에 관련된 발언에 논어가 많이 인용되었다. 그러나 인용된 문장의 가짓수를 기준으로 살펴보면, 개인 신변 논란이 아닌 정책적 대립 관련 발언에 다양한 논어 문장이 인용된 것을 볼 수 있다. 이는 개인 신변 논란에 대해서 인용되는 구절이 한정되어 있다는 의미이고, 정치인들이 개인 신변 논란에 있어서 어떤 특정 가치를 중시한다는 의미로 받아들일 수도 있다.
+중복을 허용하여 단순히 인용 건수 기준으로 세면, 격려/각오/방향제시, 선거, 개인 신변 논란에 관련된 발언에 논어가 많이 인용되었다. 그러나 인용된 문장의 가짓수를 기준으로 살펴보면, 개인 신변 논란이 아닌 행태 비판 관련 발언에 다양한 논어 문장이 인용된 것을 볼 수 있다. 이는 개인 신변 논란에 대해서 인용되는 구절이 한정되어 있다는 의미이고, 정치인들이 개인 신변 논란에 있어서 어떤 특정 가치를 중시한다는 의미로 받아들일 수도 있다.
 각 발화 내용 맥락별로 어떤 구절들이 자주 사용되었는지 살펴보자.
@@ 882번째 줄: / 882번째 줄: @@
 where a.contentcontext = '격려 / 각오 / 방향제시'
 return b.name, count(*) as number order by number desc</ref>
-[[파일:Contentfreq phrases a.png]]
 선거 맥락으로 사용된 구절들<ref>match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
 where a.contentcontext = '선거'
 return b.name, count(*) as number order by number desc</ref>
-[[파일:Contentfreq phrases e.png]]
+[[파일:주석 9번.png]]
 개인 신변 논란과 관련되어 발언할 때 인용된 구절들<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
 where a.contentcontext = '비선거 - 개인 신변 논란'
 return b.name, count(*) as number order by number desc </ref>
-[[파일:Contentfreq phrases p.png]]
+[[파일:주석 10번.png]]
 ===정당별 분석===

@@ 840번째 줄: / 840번째 줄: @@
 return a.formcontext, count(*) as number order by number desc </ref>를 보여주는 쿼리 결과이다.
-[[파일:Formfreq repl.png| 1000픽셀]]
+[[파일: Formfreq repl.png|1000픽셀]]
 글로써 전달되는 SNS, 논평/보도자료의 논어 인용 횟수가 말로써 전달되는 연설/브리핑/기자회견, 인터뷰 등의 논어 인용 횟수보다 현저히 적은 것을 볼 수 있다.
@@ 847번째 줄: / 847번째 줄: @@
 where a.formcontext in ['SNS', '논평 / 보도자료']
 return b.name, count(*) as number order by number desc limit 5 </ref>를 다음과 같이 출력해 보았다.
-[[파일:Formfreq write.png]]
 다음은 연설/브리핑/기자회견, 즉석 발언, 인터뷰, 기념사/축사에서 많이 인용된 구절 상위 5개<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
 where a.formcontext in ['연설 / 브리핑 / 기자회견', '즉석 발언', '인터뷰', '기념사 / 축사']
 return b.name, count(*) as number order by number desc limit 5 </ref>이다.
-[[파일:Formfreq speak.png]]
 발화 형식에 따라 자주 인용되는 논어 구절은 큰 차이가 있다. 먼저 글로 표현되는 SNS와 논평/보도자료는 구절 간 인용 횟수에 큰 차이가 없다. 이에 비해 말로 표현되는 연설/브리핑/기자회견, 즉석 발언, 인터뷰 등의 발화 형식 맥락에서는 "무신불립"이 압도적 1위를 차지하였으며, "덕불고 필유린", "불환빈 환불균"등이 뒤를 이었다. 이러한 특징은 준비 없이 말하는 "즉석 발언" 카테고리<ref> match(d: Party) <- [m: isMemberOf] - (p: Person) - [s:says] -> (a: Statement) - [r: mentions] -> (b:Expression)
@@ 858번째 줄: / 860번째 줄: @@
 return b.name, count(*) as number order by number desc limit 5 </ref>에서 더욱 두드러진다.
-[[파일:Formfreq instant.png]]
+[[파일:주석 5번.png]]
 ===발화 내용별 분석===