MassMedia&ChineseCulture(2025)Research01
CNUDH
: 한국 정치 담론 속 상징과 은유
Team A: 송미담, 임지원, 임성훈, ChangYiyu
목차
Contents
연구목적
『삼국지』는 정치, 전략, 인간관계 등 다양한 영역에서 지속적으로 인용되어 온 동아시아의 대표적인 고전이다. 이 책에 등장하는 “삼고초려”, “읍참마속”, “계륵” 등의 고사성어는 단순한 역사적 서사를 넘어, 오늘날 정치 담론이나 언론 보도에서 특정 인물이나 정세를 상징적으로 환기시키는 언어적 도구로 기능하고 있다. 『삼국지』의 고사성어는 오랜 시간 동안 동아시아 문화권에서 정치와 전략의 상징으로 자리매김해 왔으며, 현대 정치 담론에서도 풍부한 상징성과 대중적 공감대를 형성하고 있다. 이에 따라 본 연구팀은 수많은 중국 고전 표현 중 『삼국지』를 주요 연구 대상으로 선정하였다.
본 연구는 『삼국지』에 등장하는 인물과 고사성어들이 국가와 시대를 초월하여 현대 정치 기사 속에서 어떤 방식으로 재맥락화되어 활용되고 있는지를 규명하는 것을 목적으로 한다. 특히 각 『삼국지』 용어의 활용 흐름을 분석하고, 이를 인용한 정치 기사의 특징을 유형별로 분류하여, 특정 용어 사용에 영향을 주는 정치적 맥락이나 보도 성향, 이슈의 성격 등 다양한 요인 간의 상관관계를 도출하고자 한다. 이러한 고찰과 분석은 고전의 현대적 전유 양상을 탐구함과 동시에, 현대 정치 담론 속 언어적 상징체계를 보다 심층적으로 이해하고, 정치적 메시지와 수사의 함의를 비판적으로 해석하는 데 기여할 것으로 기대된다.
연구대상
본 연구는 빅카인즈에서 검색 가능한 기사들을 대상으로 하였으며, 자료의 규모를 고려하여 수집할 기사의 작성일을 프로젝트 시작일을 기준으로 삼아 2025년 1월 1일부터 2025년 5월 8일까지로 한정하였다. 연구 대상은 현재 언론 보도와 사회적 담론에서 정치적 인물이나 사건을 설명하는 데 빈번히 사용되는 『삼국지』에 등장하는 인물과 고사성어 및 사자성어 중 유비, 조조, 제갈량, 관우, 손권 등 대표적인 삼국지 인물과 그들의 전략 및 관계에서 유래한 20개의 성어표현이 포함된 기사이다. 수집 기준은 기사 제목이나 본문에 해당 키워드가 명시적으로 포함된 경우로 한정하였으며, 동음이의어나 국내 정치와 무관한 기사 등 불필요한 노이즈는 제외하였다. 이와 같은 기준으로 빅카인즈 내 정치 분야 기사 중 지정 기간 내에 해당 키워드가 포함된 자료를 체계적으로 수집·분석하였다.
🔍 요약
분석 플랫폼: 빅카인즈(BIG KINDS)
수집 기사 작성일: 2025.01.01 ~ 2025.05.08
분석 키워드: 유비, 조조, 제갈량, 관우, 손권 등 삼국지 인물 및 고사성어 20개
수집 기준: 기사 제목 또는 본문에 키워드 명시 포함, 정치 분야 기사 한정
제외 기준: 동음이의어, 정치와 무관한 맥락의 기사
연구방법
본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석 시스템인 빅카인즈를 활용하여 기사 데이터를 수집하였다.
선정한 20개의 삼국지 용어를 기본 검색어로 사용하였으며,
일부 용어(장비,조조 등)는 동음이의어로 인한 자료 수집의 어려움을 해소하기 위해 결과 내 재검색 기능을 활용하여‘(장비) AND 삼국지’와 같은 방식으로 추가 수집을 진행하였다.[덧말 1]
검색 필터 기능을 통해 조사 기간을 2025년 1월 1일부터 2025년 5월 8일까지로 한정하였고, 정치 분야로 분류된 기사만을 대상으로 하였다.
수집된 자료는 언론사(Press), 기사(Article), 용어(Term), 인물(Person), 단체(Group), 키워드(Keyword), 주제(Topic)로 구분하여 체계적으로 정리·분석하였다.
<결과 내 재검색 기능 활용>
구체적인 진행 단계는 다음과 같다.
- 대상 용어(Term) 구체화 (인물 및 성어 30건 -> 20건 수정)
→ 선정된 용어는 다음과 같다
<인물>
- 조조(曹操)
- 관우(關羽)
- 장비(張飛)
- 여포(呂布)
- 동탁(董卓)
- 손권(孫權)
- 사마의(司馬懿)
- 유비(劉備)
- 제갈량(諸葛亮)/제갈공명(諸葛孔明)[덧말 2]
<성어>
- 계륵(鷄肋)
- 적벽대전(赤壁大戰)
- 도원결의(桃園結義)
- 읍참마속(泣斬馬謖)
- 천하삼분지계(天下三分之計)
- 삼고초려(三顧草廬)
- 괄목상대(刮目相對)
- 적토마(赤兎馬)
- 백미(白眉)
- 칠종칠금(七縱七擒)
- 각 용어(Term)별 기사 데이터 수집
- 주제(Topic) 분류 및 노이즈 기사 제거 (기사 약 280건 -> 226건 수정)
- 각 기사(Article)별 비유 대상, 발화자 추출 및 비유 맥락 분석
- 언론사(Press), 기사(Article), 용어(Term), 인물(Person), 단체(Group), 키워드(Keyword), 주제(Topic)별 정리
- 위 결과를 바탕으로 Network Graph와 Google Spreadsheet를 작성하였으며 해당 Node와 Relation은 아래와 같다.
✔ 노드(Node)
| 노드명 | 한글명 | 설명 |
|---|---|---|
| Press | 언론사 | 기사 보도 언론사 |
| Article | 기사 | 보도된 기사 |
| Term | 용어 | 삼국지용어 - 인물/성어 |
| Person | 인물 | (비유대상)정치인물 |
| Group | 단체 | (비유대상)단체 |
| Keyword | 키워드 | (비유대상)상황 |
| Topic | 주제 | 기사 주제 |
✔ 릴레이션(Relation)
| 영문명 | 한글 | Source | Target |
|---|---|---|---|
| be about | 반영하다 | Article | Topic |
| be part of | ~에 속하다 | Term | Group |
| be the object of | 대상이다 | Person/Group | Person/Group |
| Correspond to | 대응하다 | Person/Group/Keyword | Term |
| self-Correspond to | 대응하다(스스로 비유하다) | Person/Group/Keyword | Term |
| criticizes the content of | (기사의) 내용을 비판하다 | Person | Article |
| deal with | 다루다 | Article | Person/Group/Keyword |
| is the same as | 같다 | Term | Term |
| mention | 언급하다 | Article | Term |
| refer to | 거론하다 | Person/Group | Person/Group/Keyword/Term |
| report | 보도하다 | Press | Article |
Network Graph
연구데이터
노드데이터 (총 481건)
- Press 58건
- Article 226건
- Term 20건
- Person 88건
- Group 20건
- Keyword 30건
- Topic 39건
링크 데이터 (총 1,680건)
- be about 263건
- be part of 6건
- be the object of 7건
- Correspond to 210건
- self-Correspond to 31건
- criticizes the content of 8건
- deal with 363건
- is the same as 1건
- mention 272건
- refer to 300건
- report 219건
<참고사항>
- <Edge>내에서 Person-Term/Group-Term/Keyword-Term (Correspond to/self-Correspond to)의 관계가 나타나지 않는 경우는 삼국지 용어가 단순 역사 사실 언급 등으로 사용되거나, 구체적인 비유 대상이 존재하지 않는 경우 등에 해당됨.
- 기자는 Person에 포함하지 않았으며, (비유를 언급한) 칼럼가/인터뷰 응답자는 Person에 포함하였음.
- 발화자가 표시되어 있지 않은 경우는 기사의 작성자(주로 기자. 칼럼가/인터뷰 응답자/정치인은 발화자로 표기)가 비유를 언급한 경우이며, 한 인물이 발화자이자 동시에 비유의 대상인 경우 Self-Correspond to의 관계어를 사용함.
Google Spreadsheet
연구결과
[전체 데이터 네트워크 그래프]
기본 분석
[term별 등장 횟수]
차트에서 가장 많이 등장한 용어는 제갈량으로 총 55회 언급되었다. 그 뒤를 이어 삼고초려(46회), 계륵(44회) 등도 높은 빈도를 보인다.
반면, 적토마, 칠종칠금, 관우는 각각 1회 등장하여 가장 적게 등장한 용어로 확인되며
전체 항목의 평균 등장 횟수는 약 13.4회로, 일부 핵심 인물이나 개념이 집중적으로 언급된 반면 다수의 항목은 제한적으로 등장한 양상을 보인다.
[삼국지 용어 별 비유 대상 시각화]
| 삼국지 용어 | 비유 대상 | 비유된 대상 수 |
|---|---|---|
| 삼고초려 | 대선 경쟁자 및 비판적 의견자들, 한덕수, 홍준표 대선캠프, 나경원, 김경수, 김동연, 민주당 현역 의원들, 노무현, 이헌재, 홍준표 | 10 |
| 계륵 | 지상파 UHD방송, 아파트분양, 새만금에 대한 전북시민의 입장, 한동훈, 노무현정부 종부세, 마은혁 재판관 임명, 에너지 관련 법안, 문재인정부 공수처, 윤석열 | 9 |
| 백미 | 안병희 인터뷰, 유승민의 연설, 탄핵결정문 결론부, 맞수토론, 영화 장면 지칭, 클로즈업 사진은 조작된 사진이라는 결론 부분, 이재명 선거공약 - 전국민 100만원 지급, 탄핵결정문의 세 대목 | 8 |
| 제갈량 | 안철수, 윤여준, 김재원, 이낙연, 윤석열, 최병천, 야당 | 7 |
| 여포 | 정치지도자들, 윤석열, 국내 대통령들, 정치지도자들, 우리나라 대통령들, 고위공직자 | 6 |
| 사마의 | 이장우, 한동훈, 더불어민주당, 이재명, 윤석열 | 5 |
| 도원결의 | 계엄 인물들의 계엄 계획, 명태균, 이준석, 천하람, 국민의힘 경선 | 5 |
| 읍참마속 | 권성동, 김대중 정부 구조조정, 윤석열, 국민의힘, 검찰개혁 | 5 |
| 제갈공명 | 이장우, 노무현, 한덕수, 윤여준 | 4 |
| 동탁 | 윤석열, 자신의 이익을 위해 국가와 국민 희생시키는 정치인들, 계엄의 상황 | 3 |
| 괄목상대 | 제주교육, 한국기업 미국기지 식품판매, 한덕수 | 3 |
| 적벽대전 | 대선, 이재명 20대 대선 패배, 비명계와 친명계의 싸움 | 3 |
| 천하삼분지계 | 이준석, 개혁신당 | 2 |
| 유비 | 국민의힘 지지층 | 1 |
| 장비 | 박종준 | 1 |
| 적토마 | 정병관 | 1 |
| 조조 | 이재명 | 1 |
| 관우 | - | 0 |
| 손권 | - | 0 |
| 칠종칠금 | - | 0 |
AI 연구 결과
1. 삼국지 인물들이 어떤 정치인,단체,키워드에 많이 비유 되었는가?
가장 많이 언급된 삼국지 인물인 제갈량(제갈공명), 여포, 조조를 중심으로 살펴보면 다음과 같다.
※ 단,‘refer to’는 발화자(언론 등)와 삼국지 용어 간의 관계를 나타내는 관계어로, 위 사진 속에서 삼국지 용어-피언급자(대상자) 관계의 수치 데이터만 추출하여 분석하였다.
- 제갈량과 제갈공명은 동일 인물로, 표현 방식에 따라 기사에서 구분되어 등장했으나 실제로는 같은 인물을 가리킨다. 제갈량’이라는 표현은 안철수(27건)에게 가장 많이 비유되었고, 윤석열(5건), 윤여준(2건), 이낙연(2건) 등에게도 언급되었다.
- ‘제갈공명’이라는 표현은 이장우(2건), 윤여준(2건),한덕수(2건)에게 비유되어 사용되었다.
- 여포는 특정 정치인보다 정치지도자들(13건), 우리나라 대통령들(2건)과 같은 집단적 주체에 비유된 경우가 많다.여포 그 자체의 성향이 반영되었다기보다는,‘방구석 여포’라는 현대적 표현이 중심이 되어 사용된 것으로 보인다.
- 조조는 이재명(3건)에게 비유된 사례가 확인된다.
제갈공명(제갈량)은 인물 제갈공명의 긍정적인 면모가 강조되어 주로 비유되고, 타인에 의해 비유되거나 스스로 비유하는 경우가 모두 사용되었으나 여포는 인물 여포의 부정적 측면이 강조되어 비유되며, 주로 타인에 의해 비유되는 것으로 보인다.
2. 여러 term으로 동시에 비유된 한국 정치 인물이 있는가? 사용 term에 따라서 긍정, 부정 차이가 있는가?
- 한국 정치 인물 중 대부분은 1~2개의 삼국지 용어와 관련되어 언급되는 반면, 윤석열은 ‘여포’, ‘동탁’, ‘사마의’, ‘제갈량’, ‘계륵’, ‘읍참마속’, ‘삼고초려’ 등 총 7개의 다양한 삼국지 용어와 함께 가장 많이 언급되었다. 이는 윤석열이 다른 정치인들에 비해 훨씬 더 폭넓은 삼국지 용어 비유 대상임을 보여준다.
- 다만, 현재 자료는 발화자와 피언급자(비유 대상)를 구분하지 않고 단순 언급 빈도만 나타내어 질문에 대한 정확한 답을 얻기 어려우며, 긍정/부정 관련 데이터가 누락되어 각 용어가 긍정적 의미인지 부정적 의미인지는 명확하게 파악하는데 어려움이 있다.
→ 한계점들이 반복해서 나타나는 것을 보면, 데이터 분류와 질문 과정에서 발화자와 피언급자를 명확히 구분하지 못한 것이 문제로 보인다. 따라서 이후 작업에서는 발화자와 피언급자의 노드를 구분하는 등, 각각의 역할을 별도로 명확하게 분류하고 기록하는 방식으로 데이터 구조를 개선하는 것이 필요하다.
3. 정치인의 정당, 직무별로 자주 비유되는 삼국지 term이 달라지는가?
해당 자료 역시 발화자와 피언급자(비유 대상)를 구분하지 않고 단순 언급 빈도만 나타내어 질문에 대한 정확한 답을 얻는데 어려움이 존재한다.
정치인의 정당에 따라 비유되는 삼국지 용어가 다르게 나타나며, 이는 각 정당별로 특정 삼국지 인물이나 고사성어가 선호되어 사용된다는 점에서 주목할 만하다.
- 국민의힘은 ‘삼고초려(45)’, ‘제갈량(30)’, ‘계륵(22)’ 등의 용어가 다수 등장하며, 이 외에도 ‘제갈공명’, ‘사마의’, ‘읍참마속’, ‘괄목상대’ 등 다양한 삼국지 관련 용어가 폭넓게 사용되었다.
- 더불어민주당에서는 ‘사마의(6)’, ‘삼고초려(4)’, ‘제갈량(3)’, ‘조조(3)’, ‘제갈공명(2)’, ‘적벽대전(1)’ 등이 확인되며, 일부 국민의힘과 겹치는 용어 외에 ‘조조’와 같은 고유 term도 나타났다.
- 개혁신당은 ‘여포(16)’에 대한 언급이 집중적으로 나타났고, ‘도원결의(2)’, ‘천하삼분지계(1)’도 함께 사용되었다.
- 노동당에서는 ‘제갈량(1)’이 단독으로 언급되어, 다른 정당과의 공통 용어 외에 고유한 term은 확인되지 않았다.
전체적으로 살펴보면, 모든 정당에서 공통적으로 언급된 term은 없으며, ‘제갈량’, ‘삼고초려’, ‘사마의’, ‘도원결의’ 등 일부 용어만 복수의 정당에서 사용되었다.
각 정당에서만 사용된 고유 term들은 다음과 같다.
- 개혁신당 - 여포, 천하삼분지계
- 국민의힘 - 계륵, 괄목상대, 읍참마속, 백미, 유비
- 더불어민주당 - 조조
- 노동당 - (고유 term 없음)
정치인의 직무별로 자주 비유되는 삼국지 용어가 달라지는지에 대한 분석을 시도하였으나, 일부 정치인의 경우 동시에 여러 직책이나 정치적 지위를 보유하고 있어 명확한 직무 구분이 어려운 문제가 있었다.
예를 들어, 이재명은 ‘대선 후보’이자 ‘민주당 경선 후보’, 동시에 ‘전 지자체장’ 등 다양한 역할을 수행한 바 있어, 해당 인물을 하나의 직무로 단정하여 분류하기에는 한계가 존재했다.
→ 이러한 점에서, 직무별 비유 경향을 명확히 분석하기 위해서는 직무 분류 기준을 정교화하거나, 인물의 발언 시점별 역할을 반영하는 방식으로 데이터를 정리할 필요가 있다.
본 분석에서는 정치인의 정당에 따라 자주 비유되는 삼국지 용어가 서로 다르게 나타나는 경향을 확인할 수 있었다. 일부 용어는 특정 정당에 집중적으로 사용된 반면, 다른 정당에서는 거의 사용되지 않았다.
반면, 직무에 따른 비유 경향을 확인하기에는 데이터 정리가 미흡하여 정확한 분석이 어려운 한계가 있다.
4. 동일 (topic)이라도 언론사에 따라 사용하는 삼국지 term이 다른가?
- 이미지 파일 없음
5. 한국 정치 기사에서 삼국지 비유를 사용하는 방식에 따라 언론사의 정치적 성향이 어떻게 드러나는가?
- 정치적 성향을 직접적으로 나타내는 속성이 없어, 기사에 드러난 내용을 기반으로 한 간접적인 분석만 가능하다.
- 질문의 의도에서 벗어난 데이터로 질문에 대한 정확한 답을 얻기 어렵다.
→ ‘삼국지 비유를 사용하는 방식’이라는 기존의 연구 질문은 표현이 다소 추상적이고 모호하다는 한계가 있다. 이에 따라, 연구 질문을 보다 구체화할 필요가 있다. 예를 들어, 삼국지 비유가 특정 정치 인물이나 정당에 대해 긍정적 또는 부정적으로 사용되는 빈도 차이를 중심으로 분석을 설계하거나, 언론사의 정치적 성향에 대한 데이터를 조사하여 정리한 뒤, 해당 성향에 따라 삼국지 비유의 사용 방식이 어떻게 달라지는지를 비교하는 방향으로 질문을 수정하는 것이 바람직하다.
6. 계엄이 기사에서 얼마나 오랜 기간 동안 다뤄졌는가? 사건의 흐름에 따라 사용된 비유표현에 차이가 있는가?
- 계엄관련 최초 기사는 2025년 1월 1일, 계엄령 발생 시기가 24년 12월 3일 임을 고려하면 2025년에 들어와서도 여전히 계엄령이 언론의 화두임을 알 수 있다.
- 마지막 기사가 2025년 4월 14일 기사이고 그 사이에 2025년 1월1일을 기준으로 4월 14일 까지 13개의 기사가 있는 데 1월의 가사가 10개 인 것으로 미루어 보았을때 2025년 1월까지는 계엄과 관련된 기사가 꽤나 화두에 올랐으나 그 이후 4월 까지 기사가 3개에 불과 한 것으로 보아 이후에는 계엄령에 관련된 내용이 상대적으로 적어진 것을 파악 할 수 있다.
- 이는 한국 정치에서 계엄이라는 사건이 발생 직후 4월 자료 조사 시점까지도 여전히 한국 정치 기사의 화두에 올라오고 있음을 확인 할 수 있다.
7. (refer to(Relationship)관계에서 SourceName에 들어가는 인물이 발화자, TargetName에 들어가는 인물 이 피언급자라면) 발화자와 피언급자는 같은 정당에 소속된 경우가 많은가? 아니면 다른 정당에 소속된 경우가 많은가?
- 같은 정당의 수 8건, 다른 정당의 수가 6건으로 데이터 표본이 적게 나왔다. 이로 인해서 유의미한 분석을 하기에는 어려움이 있을 것 같다.
→ 이와 같은 요인으로는 데이터 분류와 질문 과정에서 발화자와 피언급자를 명확히 구분하지 못한 것이 문제로 보인다. 따라서 이후 작업에서는 발화자와 피언급자의 노드를 구분하는 등, 각각의 역할을 별도로 명확하게 분류하고 기록하는 방식으로 데이터 구조를 개선하는 것이 필요하다. 또한 정치 기사에서 타인을 직접 가르키는 기사보다는 기자의 생각이 들어간 기사들이 많기 때문에 말을 인용하는 경우가 적어 이러한 결과가 나타난 것으로도 보인다.
8. 동일 인물에 대해 여러 term이 사용된 경우, 발화자의 정당에 따라 term이 달라지는가?
- 발화자의 정당이 언급되는 경우의 수가 적어서 유의미한 분석을 하기 어렵다. 언론사의 정치 성향등으로 구분 했다면 더 유의미한 결과를 얻을 수 있었을 것 같다.
→ 데이터 분류와 질문 과정에서 발화자와 피언급자를 명확히 구분하지 못한 것이 문제로 보인다. 따라서 이후 작업에서는 발화자와 피언급자의 노드를 구분하는 등, 각각의 역할을 별도로 명확하게 분류하고 기록하는 방식으로 데이터 구조를 개선하는 것이 필요하다.
9. 같은 정당 소속의 정치인들이 삼국지 인물에 비유되는 경우 삼국지 인물들의 국적이 일치하는 비율이 얼마나 되는가?
- 조국 혁신당의 경우는 정당 소속 정치인들이 100% 삼국지 인물 국적에 일치 했고, 국민의 힘은 39%, 더불어민주당은 14%, 개혁신당은 11%이다.
- 조국혁신당의 100%의 경우는 표본이 너무 적기에 이를 일반화 시키기에는 무리가 있고, 나머지 3개의 정당을 보았을때 정당의 정치인들이 삼국지 인물에 비유 되었을 때 국적이 일치하는 비율중 가장 높은비율이 40퍼센트가 넘어가지 않는 것으로 보아 정당 소속 정치인들이 삼국지 인물에 비유되는 경우 삼국지 인물들의 국적과 어느정도의 상관성은 있을 수 있으나 크다고 보기는 어렵다.
10. 소속 정당이 있는 인물들이 자주 언급되는 언론사와 소속 정당이 없는 인물들이 자주 언급되는 언론사간의 차이가 존재하는가?
- 대부분의 언론들은 소속 정당이 있는 인물들과 소속 정당이 없는 인물들을 모두 언급하였다.
- 다만 수치 표본이 많은 정당소속 인물과 소속 정당이 없는 인물을 동시에 발언하는 언론사들의 경우 모두 정당 소속이 있는 인물들에 대한 언급이 더욱 많은 것을 확인 할 수 있다.
- 즉 소속 정당이 있는 인물들이 자주 언급되는 언론사와 소속 정당이 없는 인물들이 자주 언급되는 언론사가 크게 정해져 있지 않고, 소속정당이 있는 인물일 수록 기사에서 언급되는 횟수가 더욱 많음을 파악 할 수 있다.
<마무리>
이러한 연구 목적을 바탕으로 진행된 본 연구에서는 『삼국지』의 인물과 고사성어들이 현대 정치 기사 속에서 어떻게 재맥락화되어 활용되고 있는지를 다각도로 분석하고자 하였다. 그러나 기대했던 바와는 달리, 용어 사용과 정치적 맥락, 보도 성향, 이슈의 성격 등 다양한 요인들 간의 상관관계가 뚜렷하게 나타나지 않았다는 점은 아쉬움으로 남는다. 그럼에도 불구하고, 고전 서사의 현대적 수용 방식과 언론 담론의 언어적 재현 양상을 실증적으로 살펴보았다는 점에서 본 연구 자체에 의미가 있다.
상관관계가 분명하지 않았던 배경에는 데이터 정리 과정에서의 오류 발생 가능성, 표본 집단의 상대적 소규모, 그리고 질문 구성의 애매모호성 등 몇 가지 한계 요인이 작용했음을 확인할 수 있었다. 이러한 부분을 보완한다면 향후 유사 연구의 재현 가능성을 높이고, 더욱 정교한 분석 틀을 통해 정치 담론 속 상징 언어의 활용 양상에 대한 보다 명확한 인과 및 상관관계를 규명할 수 있을 것이다. 본 연구가 그러한 후속 연구에 기초 자료로 활용되기를 기대한다.
연구후기
송미담(193976) (😭🤪👍🏻)
이번 연구에서 데이터 분류 작업(주제 분류 및 노이즈 기사 제거, 각 기사별 비유 대상과 발화자 추출, 비유 맥락 분석의 두 단계)이 가장 오랜 시간과 노력이 필요한 어려운 과정이었습니다. 분석 결과를 정리하면서 놓친 부분이 발견되어, 항목 간 관계를 분석하는 데 어려움이 있었고 연구 결론을 도출하는 데도 제약이 되었던 것 같아 다소 아쉬움이 남습니다.
그럼에도 불구하고, 평소에는 낯설고 어렵게만 느껴졌던 데이터 활용 작업을 직접 경험해볼 수 있었던 점은 매우 뜻깊은 경험이었습니다. 앞으로 기회가 된다면 이번보다 더 흥미로운 주제를 데이터 분석에 접목하여 다시 한 번 프로젝트를 진행해보고 싶다는 생각이 들었습니다. 사실 삼국지에 대해 잘 알지 못한 상태에서 주제를 기획하여 걱정이 앞섰지만, 현대 우리나라 정치에 적용해 보니 성어나 인물을 더 쉽게 이해할 수 있어서 좋았습니다.
어려운 주제와 과정이었음에도 한 학기 동안 함께 열심히 노력해주신 조원들과 학우분들께 진심으로 감사드리며, 모두 수고 많으셨습니다!
임성훈(212752) (👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻)
이런 방식의 연구 수업을 처음으로 진행해보아서 '과제를 수행하는데 어렵지 않을까' 라는 생각과, 교수님께서 이론 수업 때 보여주신 데이터 네트워크들을 보면서 '이런 걸 내가 만들 수 있을까?' 라는 생각을 했었는데 막상 조원들과 함께 데이터를 수집하고 정리하는 과정을 통해서 만들어진 네트워크 결과물을 보니까 뿌듯한 감정이 들었습니다. 많은 시간을 투자하면서 만들어낸 결과물이라서 큰 성취감이 느껴집니다. 같이 함께한 팀원들 모두 고생 많았고, 처음 해보는 과정이 이해가 어려운 부분들이 많았는데 교수님께서 잘 설명해주시고 이끌어주셔서 좋은 결과물을 얻어 낼 수 있었습니다!
저는 삼국지를 좋아하기도 하고, 정치외교학과를 복수전공 하고 있어서 이번 과제가 더욱 크게 의미있게 다가왔습니다. 어떻게 보면 큰 연관성이 없어 보이는 두 가지 주제이지만 한국 정치 관련 언론에서 삼국지를 통해서 이를 분석하니 한국 정치 관련된 이슈들을 더욱 쉽게 받아 들일 수 있었고, 비유라는 표현의 힘이 대단하다는 점을 깨닫게 되었습니다.
이번 학기 동안 수업에 참여한 모두들 수고많으셨습니다!
임지원(210450) (😭🤪👍🏻👍🏻👍🏻👍🏻)
이번 연구 프로젝트는 지금껏 수강해왔던 기타 강의들과는 전혀 다른 방식의 수업으로, 매우 신선하고 인상 깊은 경험이었습니다. 이전 학기에도 미디어위키를 간단히 사용해본 적은 있었지만, 그때는 단순히 문법을 익히고 위키 문서를 작성하는 기초적인 수준에 그쳤던 반면, 이번 수업에서는 미디어위키를 활용한 데이터 시각화 및 연결 기반의 탐색적 프로젝트를 중심으로 진행되어 한층 더 심화된 실습이 가능했습니다!
어렸을 때부터 삼국지에 많은 관심과 애정을 가지고 있었기 때문에 여러 주제 중 삼국지 관련 주제를 선택하게 되었고, 그러나 처음 데이터를 수집하고 정제하며, 노드와 엣지를 구성해 관계망을 만들어가는 과정은 상당히 낯설고 어렵게 느껴졌습니다. 무엇보다 네트워크 데이터를 다루는 것이 처음이었기에, “과연 이 프로젝트가 제대로 완성될 수 있을까?” 하는 막연한 불안도 있었습니다. 그러나 수업 중 교수님의 데이터 활용 작업 설명과 단계적 피드백을 통해서 점점 더 프로젝트에 방향을 잡게 되었고, 팀원들과 계속해서 논의하고 수정하며 완성도를 높여 나갈 수 있었습니다! 팀원들과 교수님께 감사하다는 말씀을 전하고 싶습니다. 결과적으로는 정제된 데이터를 바탕으로 의미 있는 시각 자료와 네트워크 분석 결과를 도출해낼 수 있었습니다! 삼국지를 단순한 고전 서사를 넘어, 한국 사회나 정치 이슈에 비추어 재조명해볼 수 있는 기회가 되었다는 점에서 더욱 뜻깊은 프로젝트였다고 생각합니다!
함께 작업해주신 팀원분들에게 고생 많았고 너무 고맙다는 말을 전하고 싶습니다!
CHANG YIYU(222018) (😭🤪👍🏻)
우선, 다른 세 팀원들의 이번 학기의 노력과 노력, 그리고 나에 대한 도움에 감사드리며, 우리 팀의 내용을 이렇게 완전하게 보여주었습니다.제 한국어 실력이 부족해서 의사소통이 어려웠지만 팀원들이 저를 잘 감싸주고 가장 간단한 임무를 맡겨주셔서 감사합니다.어려운 내용인데도 견뎌낸 독보적인 경험이었다.동시에 나로 하여금 약간의 지식과 기능을 배우게 했다.마지막으로 한 학기 동안 수고해 주셔서 감사합니다.
참고자료
네이버 한자사전, "삼국지", https://hanja.dict.naver.com/#/search?query=%EC%82%BC%EA%B5%AD%EC%A7%80, (2025년 4월 17일)
나무위키, "삼국지/인물", https://namu.wiki/w/%EC%82%BC%EA%B5%AD%EC%A7%80/%EC%9D%B8%EB%AC%BC, (2025년 4월 17일)
네이버 지식백과, "삼국지 고사성어", https://terms.naver.com/list.naver?cid=60582&categoryId=62893, (2025년 4월 22일)
주석
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