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==탐구의 목적==
 
==탐구의 목적==
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고대부터 사람들은 속담이나 격언, 지식인들의 말을 인용하여 자신의 주장에 권위를 내세워왔다. 고대 그리스 철학자인 소크라테스의 제자들은 스승의 말을 의견의 근거로 하는 습관이 있었고, 이 풍습은 후대의 철학자와 성직자에게도 계승되어 권위자나 권위자의 저서에 대한 인용은 그 자체로 논증의 예시가 되었다.
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그 중 동양에서 가장 많이 인용되고 또 유명한 것을 꼽으라면 단연코 공자의 『논어』를 들 수 있을 것이다. 사서삼경 중 가장 오래 됐으며 동아시아 3국의 유교 문화 형성에 큰 영향을 미친 공자의 『논어』는 그 자체로 사람들의 사고 체계의 일부분으로 자리 잡아 기원전부터 현대에 이르기까지 널리 인용되고 있다.
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특히 각 국의 정치인들은 『논어』를 즐겨 인용하는데, 중국의 시진핑(習近平) 국가 주석은 평소 고시(古詩)와 『논어』를 자주 인용하는 것으로 유명하다. 실제 시진핑 국가 주석이 『논어』를 인용한 상황을 보면, 한국 방문 당시 북핵 문제를 논의하거나 미중 전략경제대화에 참석했을 때, 독일 방문 당시 일본의 난징학살을 비난한 경우 등 주로 정치적 현안과 관련해 인용한 것을 알 수 있다.[https://www.ajunews.com/view/20140912141727106] 정치인이 연설에서 발언하는 단어가 많은 논의와 검토 끝에 채택된다는 것을 고려해볼 때, 정치인이 『논어』를 인용하는 것은 분명 다양한 제반 사항과 이해 관계를 고려하여 전략적으로 사용되었으리라는 것을 추측해볼 수 있다.
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『논어』는 또한 공자의 유동적인 언어 사용을 보여준다. 공자는 같은 질문을 받고도 질문한 사람이 누구고 그가 어떤 상황에 처했느냐에 따라 다른 대답을 내놓곤 했다. 정치에 대한 질문을 받았을 때 노나라의 세력가 계강자에겐 “바르게 하는 것”이라 했지만 초나라의 야심가 섭공에겐 “가까이 있는 자들을 기쁘게 하고, 먼 곳에 있는 자들은 찾아오게 만드는 것”이라 답했다. 전자에겐 정치의 올곧음을, 후자에겐 정치의 후덕함을 강조한 것이다.
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이처럼 『논어』의 유동적인 언어 사용은 이를 인용하는 정치인의 목적과 당시 현안과 맞물려 복합적인 의미로 발현된다. 따라서 어떤 정치인이 『논어』를 인용했을 때 그가 어떠한 정치 진영에 속해있고, 어떠한 상황에서 어떻게 발언한 것인지를 정리해 보는 것은 내재된 속뜻을 파악하게끔 해줄 수 있다. 본 연구에서는 연구 대상을 2000년 이후 대한민국 정치인의 논어 인용 사례로 한정하여 진행하고자 한다.
  
 
==탐구의 대상==
 
==탐구의 대상==
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| 인용 시기||인용의 시점. 해당 정치인이 그 인용을 한 시점을 정확히 알 수 있다면 그 시점의 연도와 월까지 표기. 만약 인터뷰 기사 혹은 회고록에서 "나는 이 말을 항상 가슴에 새겨왔다" 라는 식으로 정확한 시점이 드러나지 않는 경우에는, 그 인터뷰 기사의 발행 일시를 연도와 월까지 입력.
 
| 인용 시기||인용의 시점. 해당 정치인이 그 인용을 한 시점을 정확히 알 수 있다면 그 시점의 연도와 월까지 표기. 만약 인터뷰 기사 혹은 회고록에서 "나는 이 말을 항상 가슴에 새겨왔다" 라는 식으로 정확한 시점이 드러나지 않는 경우에는, 그 인터뷰 기사의 발행 일시를 연도와 월까지 입력.
 
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| 정치적 현안||인용이 어떤 정치적 맥락에서 이루어졌는지를 기록한다.
 
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위에서 언급하였던 것처럼, 데이터 수집은 2000년 이후 대한민국 정치인의 논어 인용 사례를 구글에서 검색하는 방식으로 이루어진다. 이러한 검색 방식에는 두 가지가 있는데, 첫째는 ''' "정치인 논어 인용" 등의 키워드로 뉴스를 검색하는 방법'''이고, 둘째는 '''논어의 문장을 직접 구글 뉴스 탭에 검색하여, 한국 정치인이 그 문장을 인용했다는 내용의 기사를 수집하는 방법'''이다. 이러한 두 가지 방법을 간단한 벤 다이어그램으로 나타낸 것이 아래와 같다.
 
위에서 언급하였던 것처럼, 데이터 수집은 2000년 이후 대한민국 정치인의 논어 인용 사례를 구글에서 검색하는 방식으로 이루어진다. 이러한 검색 방식에는 두 가지가 있는데, 첫째는 ''' "정치인 논어 인용" 등의 키워드로 뉴스를 검색하는 방법'''이고, 둘째는 '''논어의 문장을 직접 구글 뉴스 탭에 검색하여, 한국 정치인이 그 문장을 인용했다는 내용의 기사를 수집하는 방법'''이다. 이러한 두 가지 방법을 간단한 벤 다이어그램으로 나타낸 것이 아래와 같다.
  
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[[파일: vd.PNG|600px|center]]
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[[파일:vd.PNG|600px|가운데]]
  
 
본 연구에서 필요한 데이터 집합은 파란색으로 표시된 "한국 현대 정치인의 논어 인용 기사"이다("2000년대 이후"라는 조건은 생략하여 표기하였다). 이는 논어 구절이 포함된 전체 뉴스 기사의 부분집합이다. 위에서 제시한 첫 번째 방법, 즉 "정치인 논어 인용"을 구글에 검색하였을 때 출력되는 결과 집합을 초록색으로 표시하였다. 이 방법을 사용하면 데이터 수집이 편리하기는 하지만, 결과적으로 파란색 목표 집합의 일부분밖에 수집하지 못한다.  
 
본 연구에서 필요한 데이터 집합은 파란색으로 표시된 "한국 현대 정치인의 논어 인용 기사"이다("2000년대 이후"라는 조건은 생략하여 표기하였다). 이는 논어 구절이 포함된 전체 뉴스 기사의 부분집합이다. 위에서 제시한 첫 번째 방법, 즉 "정치인 논어 인용"을 구글에 검색하였을 때 출력되는 결과 집합을 초록색으로 표시하였다. 이 방법을 사용하면 데이터 수집이 편리하기는 하지만, 결과적으로 파란색 목표 집합의 일부분밖에 수집하지 못한다.  
  
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이러한 데이터의 손실을 최소화하기 위하여 두 번째 방법을 사용한다. 즉, 논어의 문장을 일일이 구글 뉴스 탭에 검색하여 얻어지는 모든 검색 결과(분홍색 집합)를 수집한 후, 그 중에서 한국 정치인이 논어를 인용하여 발언한 사례만을 추출하는 것이다. 첫 번째 방법과 비교해 볼 때, 목표 집합(파란색)과 일치하는 결과를 얻을 수 있다는 점은 장점이지만 월등히 많은 노동력과 시간이 필요하다는 점은 큰 단점이다. 논어에는 총 498개의 장이 있고, 이를 포함하는 모든 뉴스 기사를 일일이 읽고 분석하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 '''데이터의 손실은 최소화하면서 투입되는 노동과 시간 또한 큰 폭으로 줄일 수 있는 보완책'''이 필요했다.
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이러한 데이터의 손실을 최소화하기 위하여 두 번째 방법을 사용한다. 즉, 논어의 문장을 일일이 구글 뉴스 탭에 검색하여 얻어지는 모든 검색 결과(분홍색 집합)를 수집한 후, 그 중에서 한국 정치인이 논어를 인용하여 발언한 사례만을 추출하는 것이다. 첫 번째 방법과 비교해 볼 때, 목표 집합(파란색)과 일치하는 결과를 얻을 수 있다는 점은 장점이지만 월등히 많은 노동력과 시간이 필요하다는 점은 큰 단점이다. 논어에는 총 498개의 장이 있고, 이를 포함하는 모든 뉴스 기사를 일일이 읽고 분석하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 '''데이터의 손실은 최소화하면서 투입되는 노동과 시간 또한 큰 폭으로 줄일 수 있는 보완책'''이 필요하다. 그 보완책으로, 파일럿 조사를 통해 분석 대상 장(章)을 선정하는 작업을 거쳤다.
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====파일럿 조사====
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파일럿 조사는 다음과 같은 방법으로 이루어졌다.
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# 논어의 각 장을 구글의 뉴스 탭에 검색하여, 검색된 뉴스의 개수를 집계한다.
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# 뉴스 개수가 많은 순서대로 장을 정렬한다.
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# 뉴스 개수의 누적 비율을 계산한다.
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파일럿 조사 결과 상위 30개 장을 나열한 결과는 다음 표와 같다.
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{| {{table}}
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|+ 논어의 각 장(章)이 인용된 뉴스 개수 집계 결과
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''번호'''
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''편 제목'''
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''편'''
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''장'''
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''뉴스 개수'''
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''누적비율'''
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|-
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| 1||공야장||5||8||294215||0.852349927
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|-
 +
| 2||위영공||15||20||10100||0.881609938
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|-
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| 3||양화||17||4||8830||0.90719072
 +
|-
 +
| 4||옹야||6||18||6324||0.925511543
 +
|-
 +
| 5||계씨||16||1||4690||0.939098618
 +
|-
 +
| 6||안연||12||7||3795||0.95009285
 +
|-
 +
| 7||양화||17||14||3710||0.960840834
 +
|-
 +
| 8||술이||7||21||1520||0.965244321
 +
|-
 +
| 9||양화||17||17||1480||0.969531927
 +
|-
 +
| 10||공야장||5||9||1227||0.973086584
 +
|-
 +
| 11||안연||12||22||969||0.975893806
 +
|-
 +
| 12||위정||2||11||838||0.978321518
 +
|-
 +
| 13||안연||12||17||831||0.980728951
 +
|-
 +
| 14||자로||13||23||712||0.982791637
 +
|-
 +
| 15||학이||1||1||592||0.984506679
 +
|-
 +
| 16||자로||13||3||375||0.985593066
 +
|-
 +
| 17||안연||12||8||288||0.986427411
 +
|-
 +
| 18||안연||12||2||275||0.987224094
 +
|-
 +
| 19||학이||1||3||267||0.987997601
 +
|-
 +
| 20||미자||18||4||229||0.988661021
 +
|-
 +
| 21||위영공||15||23||225||0.989312853
 +
|-
 +
| 22||이인||4||25||220||0.9899502
 +
|-
 +
| 23||미자||18||8||181||0.990474563
 +
|-
 +
| 24||위영공||15||2||171||0.990969955
 +
|-
 +
| 25||술이||7||1||169||0.991459553
 +
|-
 +
| 26||위정||2||12||137||0.991856446
 +
|-
 +
| 27||헌문||14||27||135||0.992247545
 +
|-
 +
| 28||요왈||20||3||128||0.992618365
 +
|-
 +
| 29||자로||13||25||116||0.992954421
 +
|-
 +
| 30||이인||4||15||104||0.993255712
 +
|-
 +
|
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|}
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상위 30위에 해당하는 이인편 15장의 경우, 104개의 뉴스가 검색되었으며 그 누적비율은 99.3%에 달한다. 이 누적비율의 의미는, 상위 1~30위 장이 포함된 뉴스의 개수가 논어 구절이 포함된 전체 뉴스 개수의 99.3%을 차지한다는 뜻이다. 즉, 연구 대상 문장을 상위 30개 장으로 제한하더라도 논어가 포함된 전체 뉴스 기사(분홍색 집합)의 약 0.7%밖에 손실되지 않는다는 의미이다. 이 정도면 모집단에 대한 대표성이 충분하다고 생각되어, 파일럿 조사 결과 위의 상위 30개 문장을 연구 대상으로 삼기로 결정하였다.
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==== 본조사 ====
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파일럿 조사를 통해 선정된 30개 문장에 대하여 본조사가 이루어진다. 본조사는 다음과 같은 방법으로 진행된다.
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# 위 목록의 각 문장을 구글의 뉴스 탭에 검색한다.
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# 1의 결과 중 대한민국 정치인이 2000년 이후에 논어를 인용한 뉴스만을 선별한다.
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#* "논어 인용"이라는 행위는 크게 3가지로 나누어졌다. 첫째는 해당 정치인이 직접 "논어에 이런 말이 있다"고 출처를 언급하며 인용한 경우, 둘째는 해당 표현이 논어에서 유래한 말이나 관용 표현으로 굳어져서 논어에 관한 언급 없이 사용된 경우, 셋째는 논어에 나오는 문장을 잘못된 출처를 언급하며 인용한 경우이다(예를 들면, 정치인은 "맹자에 이러한 말이 있다"고 하였으나 사실 그 문장이 논어에서 나온 경우). 본 조사에서는 위 세 가지 경우가 모두 "논어 인용 사례"의 개념에 해당된다고 간주하고, 모두 포함하여 조사하였다.
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# 인용한 정치인, 인용 시기(분명하지 않을 경우에는 기사 발행 시기), 인용 시기 기준 해당 정치인의 소속 정당, 인용 시기의 정치적 현안 및 맥락, 인용된 논어의 원문 구절, 해당 구절이 속한 편/장, 그 구절에서 파생된 관용 표현, 출처 등을 수집한다. 소속 정당은 해당 정치인의 정치적 성향을 분류하기 위한 것으로, 다음과 같은 기준으로 범주화된다.
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{| {{wikitable style = "width:70%;"}}
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| align="center" style="background:#f0f0f0;" width = "20%"|'''정치성향'''
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| align="center" style="background:#f0f0f0;"|'''정당'''
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|-
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| 진보||더불어민주당, 정의당, 새정치민주연합, 통합민주당 등
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| 보수||한나라당, 새누리당, 자유한국당, 미래통합당, 국민의힘, 바른미래당 등
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| 중도||국민의당, 무소속 등
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|
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|}
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===온톨로지 설계===
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위에서 수집된 데이터를 이용하여 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지로부터 정치적 성향별로 주로 인용하는 논어 구절이 무엇인지, 정치적 현안 또는 맥락에 따라 주로 인용되는 구절은 무엇인지 등을 알 수 있다.
  
 
==편찬 데이터==
 
==편찬 데이터==

2020년 10월 13일 (화) 10:27 기준 최신판

탐구의 목적

고대부터 사람들은 속담이나 격언, 지식인들의 말을 인용하여 자신의 주장에 권위를 내세워왔다. 고대 그리스 철학자인 소크라테스의 제자들은 스승의 말을 의견의 근거로 하는 습관이 있었고, 이 풍습은 후대의 철학자와 성직자에게도 계승되어 권위자나 권위자의 저서에 대한 인용은 그 자체로 논증의 예시가 되었다.

그 중 동양에서 가장 많이 인용되고 또 유명한 것을 꼽으라면 단연코 공자의 『논어』를 들 수 있을 것이다. 사서삼경 중 가장 오래 됐으며 동아시아 3국의 유교 문화 형성에 큰 영향을 미친 공자의 『논어』는 그 자체로 사람들의 사고 체계의 일부분으로 자리 잡아 기원전부터 현대에 이르기까지 널리 인용되고 있다.

특히 각 국의 정치인들은 『논어』를 즐겨 인용하는데, 중국의 시진핑(習近平) 국가 주석은 평소 고시(古詩)와 『논어』를 자주 인용하는 것으로 유명하다. 실제 시진핑 국가 주석이 『논어』를 인용한 상황을 보면, 한국 방문 당시 북핵 문제를 논의하거나 미중 전략경제대화에 참석했을 때, 독일 방문 당시 일본의 난징학살을 비난한 경우 등 주로 정치적 현안과 관련해 인용한 것을 알 수 있다.[1] 정치인이 연설에서 발언하는 단어가 많은 논의와 검토 끝에 채택된다는 것을 고려해볼 때, 정치인이 『논어』를 인용하는 것은 분명 다양한 제반 사항과 이해 관계를 고려하여 전략적으로 사용되었으리라는 것을 추측해볼 수 있다.

『논어』는 또한 공자의 유동적인 언어 사용을 보여준다. 공자는 같은 질문을 받고도 질문한 사람이 누구고 그가 어떤 상황에 처했느냐에 따라 다른 대답을 내놓곤 했다. 정치에 대한 질문을 받았을 때 노나라의 세력가 계강자에겐 “바르게 하는 것”이라 했지만 초나라의 야심가 섭공에겐 “가까이 있는 자들을 기쁘게 하고, 먼 곳에 있는 자들은 찾아오게 만드는 것”이라 답했다. 전자에겐 정치의 올곧음을, 후자에겐 정치의 후덕함을 강조한 것이다.

이처럼 『논어』의 유동적인 언어 사용은 이를 인용하는 정치인의 목적과 당시 현안과 맞물려 복합적인 의미로 발현된다. 따라서 어떤 정치인이 『논어』를 인용했을 때 그가 어떠한 정치 진영에 속해있고, 어떠한 상황에서 어떻게 발언한 것인지를 정리해 보는 것은 내재된 속뜻을 파악하게끔 해줄 수 있다. 본 연구에서는 연구 대상을 2000년 이후 대한민국 정치인의 논어 인용 사례로 한정하여 진행하고자 한다.

탐구의 대상

2000년 이후 대한민국 정치인들이 논어를 인용하여 발언한 사례 중, 구글 뉴스 탭에서 접근할 수 있는 뉴스 기사로 기록되어 있는 것만을 탐구한다. "21세기 한국 정치인의 논어 인용 사례를 구글 뉴스에 검색하여 수집한다"는 작업에 필요한 시간과 노동량 등의 한계로 인하여, 탐구의 대상이 다음 30개 장(章)의 인용 사례로 축소되었는데, 이러한 선정이 어떤 과정을 거쳤는지는 아래 탐구의 방법에 상세히 서술되어 있다.

조사 대상 편장
편 장 구절 요약
1 1 학이시습지 불역열호
1 3 교언영색 *양화편 17장과 같은 내용*
2 11 온고지신
2 12 군자는 한 가지 용도로만 쓰이는 그릇처럼 국한되지 않는다
4 15 일이관지 *위영공편 2장과 같은 내용*
4 25 덕불고 필유린 (덕이 있는 사람은 반드시 이웃이 있다)
5 8 하나를 들으면 열을 안다
5 9 썩은 나무는 조각할 수 없다
6 18 도를 아는 것은 좋아하는 것만 못하고, 좋아하는 것은 즐기는 것만 못하다
7 1 술이부작
7 21 세 사람이 길을 가면 그 중 반드시 나의 스승이 있다
12 2 기소불욕 물시어인
12 7 무신불립 (백성이 신의가 없으면 존립할 수 없다)
12 8 네 필의 말이 끄는 빠른 수레로도 혀에서 나오는 말을 따라잡지 못한다
12 17 정자정야(정치는 바르게 하는 것)
12 22 인(仁)은 사람을 사랑하는 것이고, 지(知)는 사람을 아는 것이다
13 3 자신이 알지 못하는 것은 제쳐놓고 말하지 않는 것이다
13 23 군자는 조화를 이루되 부화뇌동하지 않으며, 소인은 부화뇌동하되 조화를 이루지 못한다
13 25 사람을 부림에 있어서 그릇에 맞게 한다
14 27 그 지위(地位)에 있지 않으면, 그 정사(政事)를 도모하지 않는다
15 2 일이관지 (하나의 이치로 모든 것을 꿰뚫는다)
15 20 군자는 자신에게서 찾고 소인은 남에게서 찾는다
15 23 기소불욕 물시어인 *안연편 2장과 같은 내용*
16 1 불환과이환불균 불환빈이환불안
17 4 닭 잡는 데 소 잡는 칼
17 14 도청도설
17 17 교언영색
18 4 삼일부조
18 8 나는 이와 달라서 가(可)한 것도 없고 불가(不可)한 것도 없다
20 3 천명을 알지 못하면 군자가 될 수 없고, 예를 알지 못하면 설 수 없고, 말을 알지 못하면 사람을 알 수 없다

총 30개의 장이지만, 위에서 파란색으로 메모한 것과 같이 서로 다른 장이 중복된 내용을 담고 있는 경우가 3개 포함되어 있기 때문에 실질적인 조사 대상 장은 27개이다.

대한민국 정치인들이 위 목록에 있는 논어의 장(章)들을 인용한 뉴스 기사를 구글 검색을 통해 수집하였다. 각 인용 사례에 대해서는 발언한 정치인의 이름, 그 정치인의 성향(진보/보수/중도), 인용한 논어의 원문 구절, 원문에서 파생된 관용적 표현, 해당 구절이 속한 논어의 편과 장, 발언 시기, 당시 정치적 맥락 및 현안, 마지막으로 해당 신문기사의 출처를 수집하였다.

수집한 변수 목록
변수 변수 설명
인물 논어를 인용한 인물의 이름
정치 성향 해당 인물의 정치적 성향. 진보, 보수, 중도의 3개 카테고리로 구분하였다.
인용 구절 인용된 논어의 원문 구절
관용 표현 위 "인용 구절"에서 파생된 관용 표현. 해당 정치인이 관용 표현을 인용하였을 경우, "인용 구절"과 "관용 표현" 두 가지 변수를 모두 수집하고, 원문만을 인용하였을 경우 "관용 표현" 항목은 공란으로 둔다.
논어의 편/장 해당 구절이 논어의 무슨 편 몇 장의 내용인지 표기
출처 해당 인용을 다룬 기사 혹은 SNS의 주소 (URL)
인용 시기 인용의 시점. 해당 정치인이 그 인용을 한 시점을 정확히 알 수 있다면 그 시점의 연도와 월까지 표기. 만약 인터뷰 기사 혹은 회고록에서 "나는 이 말을 항상 가슴에 새겨왔다" 라는 식으로 정확한 시점이 드러나지 않는 경우에는, 그 인터뷰 기사의 발행 일시를 연도와 월까지 입력.
정치적 현안 인용이 어떤 정치적 맥락에서 이루어졌는지를 기록한다.

탐구의 방법

데이터 수집

위에서 언급하였던 것처럼, 데이터 수집은 2000년 이후 대한민국 정치인의 논어 인용 사례를 구글에서 검색하는 방식으로 이루어진다. 이러한 검색 방식에는 두 가지가 있는데, 첫째는 "정치인 논어 인용" 등의 키워드로 뉴스를 검색하는 방법이고, 둘째는 논어의 문장을 직접 구글 뉴스 탭에 검색하여, 한국 정치인이 그 문장을 인용했다는 내용의 기사를 수집하는 방법이다. 이러한 두 가지 방법을 간단한 벤 다이어그램으로 나타낸 것이 아래와 같다.

Vd.PNG

본 연구에서 필요한 데이터 집합은 파란색으로 표시된 "한국 현대 정치인의 논어 인용 기사"이다("2000년대 이후"라는 조건은 생략하여 표기하였다). 이는 논어 구절이 포함된 전체 뉴스 기사의 부분집합이다. 위에서 제시한 첫 번째 방법, 즉 "정치인 논어 인용"을 구글에 검색하였을 때 출력되는 결과 집합을 초록색으로 표시하였다. 이 방법을 사용하면 데이터 수집이 편리하기는 하지만, 결과적으로 파란색 목표 집합의 일부분밖에 수집하지 못한다.

이러한 데이터의 손실을 최소화하기 위하여 두 번째 방법을 사용한다. 즉, 논어의 문장을 일일이 구글 뉴스 탭에 검색하여 얻어지는 모든 검색 결과(분홍색 집합)를 수집한 후, 그 중에서 한국 정치인이 논어를 인용하여 발언한 사례만을 추출하는 것이다. 첫 번째 방법과 비교해 볼 때, 목표 집합(파란색)과 일치하는 결과를 얻을 수 있다는 점은 장점이지만 월등히 많은 노동력과 시간이 필요하다는 점은 큰 단점이다. 논어에는 총 498개의 장이 있고, 이를 포함하는 모든 뉴스 기사를 일일이 읽고 분석하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에 데이터의 손실은 최소화하면서 투입되는 노동과 시간 또한 큰 폭으로 줄일 수 있는 보완책이 필요하다. 그 보완책으로, 파일럿 조사를 통해 분석 대상 장(章)을 선정하는 작업을 거쳤다.

파일럿 조사

파일럿 조사는 다음과 같은 방법으로 이루어졌다.

  1. 논어의 각 장을 구글의 뉴스 탭에 검색하여, 검색된 뉴스의 개수를 집계한다.
  2. 뉴스 개수가 많은 순서대로 장을 정렬한다.
  3. 뉴스 개수의 누적 비율을 계산한다.

파일럿 조사 결과 상위 30개 장을 나열한 결과는 다음 표와 같다.

논어의 각 장(章)이 인용된 뉴스 개수 집계 결과
번호 편 제목 편 장 뉴스 개수 누적비율
1 공야장 5 8 294215 0.852349927
2 위영공 15 20 10100 0.881609938
3 양화 17 4 8830 0.90719072
4 옹야 6 18 6324 0.925511543
5 계씨 16 1 4690 0.939098618
6 안연 12 7 3795 0.95009285
7 양화 17 14 3710 0.960840834
8 술이 7 21 1520 0.965244321
9 양화 17 17 1480 0.969531927
10 공야장 5 9 1227 0.973086584
11 안연 12 22 969 0.975893806
12 위정 2 11 838 0.978321518
13 안연 12 17 831 0.980728951
14 자로 13 23 712 0.982791637
15 학이 1 1 592 0.984506679
16 자로 13 3 375 0.985593066
17 안연 12 8 288 0.986427411
18 안연 12 2 275 0.987224094
19 학이 1 3 267 0.987997601
20 미자 18 4 229 0.988661021
21 위영공 15 23 225 0.989312853
22 이인 4 25 220 0.9899502
23 미자 18 8 181 0.990474563
24 위영공 15 2 171 0.990969955
25 술이 7 1 169 0.991459553
26 위정 2 12 137 0.991856446
27 헌문 14 27 135 0.992247545
28 요왈 20 3 128 0.992618365
29 자로 13 25 116 0.992954421
30 이인 4 15 104 0.993255712

상위 30위에 해당하는 이인편 15장의 경우, 104개의 뉴스가 검색되었으며 그 누적비율은 99.3%에 달한다. 이 누적비율의 의미는, 상위 1~30위 장이 포함된 뉴스의 개수가 논어 구절이 포함된 전체 뉴스 개수의 99.3%을 차지한다는 뜻이다. 즉, 연구 대상 문장을 상위 30개 장으로 제한하더라도 논어가 포함된 전체 뉴스 기사(분홍색 집합)의 약 0.7%밖에 손실되지 않는다는 의미이다. 이 정도면 모집단에 대한 대표성이 충분하다고 생각되어, 파일럿 조사 결과 위의 상위 30개 문장을 연구 대상으로 삼기로 결정하였다.

본조사

파일럿 조사를 통해 선정된 30개 문장에 대하여 본조사가 이루어진다. 본조사는 다음과 같은 방법으로 진행된다.

  1. 위 목록의 각 문장을 구글의 뉴스 탭에 검색한다.
  2. 1의 결과 중 대한민국 정치인이 2000년 이후에 논어를 인용한 뉴스만을 선별한다.
    • "논어 인용"이라는 행위는 크게 3가지로 나누어졌다. 첫째는 해당 정치인이 직접 "논어에 이런 말이 있다"고 출처를 언급하며 인용한 경우, 둘째는 해당 표현이 논어에서 유래한 말이나 관용 표현으로 굳어져서 논어에 관한 언급 없이 사용된 경우, 셋째는 논어에 나오는 문장을 잘못된 출처를 언급하며 인용한 경우이다(예를 들면, 정치인은 "맹자에 이러한 말이 있다"고 하였으나 사실 그 문장이 논어에서 나온 경우). 본 조사에서는 위 세 가지 경우가 모두 "논어 인용 사례"의 개념에 해당된다고 간주하고, 모두 포함하여 조사하였다.
  3. 인용한 정치인, 인용 시기(분명하지 않을 경우에는 기사 발행 시기), 인용 시기 기준 해당 정치인의 소속 정당, 인용 시기의 정치적 현안 및 맥락, 인용된 논어의 원문 구절, 해당 구절이 속한 편/장, 그 구절에서 파생된 관용 표현, 출처 등을 수집한다. 소속 정당은 해당 정치인의 정치적 성향을 분류하기 위한 것으로, 다음과 같은 기준으로 범주화된다.
정치성향 정당
진보 더불어민주당, 정의당, 새정치민주연합, 통합민주당 등
보수 한나라당, 새누리당, 자유한국당, 미래통합당, 국민의힘, 바른미래당 등
중도 국민의당, 무소속 등

온톨로지 설계

위에서 수집된 데이터를 이용하여 온톨로지를 구성한다. 이 온톨로지로부터 정치적 성향별로 주로 인용하는 논어 구절이 무엇인지, 정치적 현안 또는 맥락에 따라 주로 인용되는 구절은 무엇인지 등을 알 수 있다.

편찬 데이터

일련 번호 인물 소속 정당 인용 구절 관용적 표현 편 장 출처 인용 시기 정치적 현안/맥락
1 나경원 자유한국당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?artid=201707142241005&code=960205 2017년 7월 좌우명
2 문희상 통합민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.segye.com/newsView/20080919002072 2008년 9월 좌우명
3 이상배 자유한국당 國有家者 不患寡而患不均 不患貧而患不安 불환빈 환불균 계씨편 1 http://monthly.chosun.com/client/news/viw.asp?ctcd=F&nNewsNumb=201809100050 2018년 9월 좌우명
4 이준석 미래통합당 割鷄 焉用牛刀 닭 잡는 데 소 잡는 칼 양화편 4 https://www.chosun.com/site/data/html_dir/2020/02/16/2020021600009.html 2020년 2월 미래통합당 출범
5 이해찬 대통합민주신당 割鷄 焉用牛刀 닭 잡는 데 소 잡는 칼 양화편 4 http://www.munhwa.com/news/view.html?no=2007091501030423034001 2007년 9월 대선후보 경선
6 이상배 자유한국당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://monthly.chosun.com/client/news/viw.asp?ctcd=F&nNewsNumb=201809100050 2018년 9월 좌우명
7 이상배 자유한국당 政者正也 子帥以正 孰敢不正 정자정야 안연편 17 http://monthly.chosun.com/client/news/viw.asp?ctcd=F&nNewsNumb=201809100050 2018년 9월 좌우명
8 이재명 더불어민주당 國有家者 不患寡而患不均 不患貧而患不安 불환빈 환불균 계씨편 1 https://www.donga.com/news/article/all/20200907/102815310/1 2020년 9월 재난지원금 지급방식
9 유승민 바른미래당 政者正也 子帥以正 孰敢不正 정자정야 안연편 17 https://www.hankookilbo.com/News/Read/201901021405788172 2019년 1월 신년사
10 문재인 더불어민주당 政者正也 子帥以正 孰敢不正 정자정야 안연편 17 http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0012337171&code=61111211&cp=nv 2018년 5월 취임 1주년 기념사
11 박용진 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://www.mk.co.kr/news/politics/view/2020/09/996309/ 2020년 9월 추미애 장관 아들 병역 문제
12 주호영 국민의힘 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.mediatoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=209412 2020년 9월 추미애 장관 아들 병역 문제
13 신원식 국민의힘 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2020091602109919039007 2020년 9월 추미애 장관 아들 병역 문제
14 은수미 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.kgmaeil.net/news/articleView.html?idxno=228995 2019년 12월 신년 사자성어 선정
15 이종배 미래통합당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.jbnews.com/news/articleView.html?idxno=1291001 2020년 5월 총선 당선소감
16 심상정 정의당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.joseilbo.com/news/htmls/2020/08/20200803403352.html 2020년 8월 부동산 정책
17 양기대 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.newspim.com/news/view/20200101000084 2020년 1월 신년사, 총선
18 이낙연 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://www.hankyung.com/politics/article/201708245676Y 2017년 8월 살충제 계란파동
19 김홍걸 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.hani.co.kr/arti/politics/politics_general/947637.html 2020년 6월 총선 당선소감
20 김현웅 무소속 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.hani.co.kr/arti/society/society_general/772561.html 2016년 11월 최순실 게이트 당시 법무부장관직 이임사
21 김태호 한나라당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.munhwa.com/news/view.html?no=20100829MW16165758953 2010년 8월 국무총리 후보직 사퇴
22 홍영표 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://news.joins.com/article/22763938 2018년 7월 국회 정상화
23 민병희 무소속 (진보) 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.edunews.co.kr/news/articleView.html?idxno=35396 2016년 11월 국정교과서
24 추미애 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.newbc.kr/news/articleView.html?idxno=2901 2018년 7월
25 안대희 새누리당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.hani.co.kr/arti/politics/assembly/726506.html 2016년 1월 총선 출마 각오
26 안민석 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0012458748 2018년 6월 이재명 경기지사 스캔들
27 박홍근 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://www.hankyung.com/politics/article/201710264215Y 2017년 10월 방송문화진흥회 이사 선임 문제
28 우원식 더불어민주당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://www.hankyung.com/politics/article/201712065255Y 2017년 12월 국회 예산처리 과정에서 한국당 불참
29 민경욱 자유한국당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://news.bbsi.co.kr/news/articleView.html?idxno=954764 2019년 10월 조국 스캔들
30 이주영 새누리당 民無信不立 무신불립 안연편 7 https://www.dailian.co.kr/mobile/news/view/579640 2016년 7월 당대표 출마
31 정의화 새누리당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.redian.org/archive/77988 2014년 9월 국회 본회의 무산
32 박지원 국민의당 民無信不立 무신불립 안연편 7 http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0002200475 2016년 4월 총선 당선소감
33 이낙연 述而不作 술이부작 술이편 1 https://www.donga.com/news/Politics/article/all/20171212/87685300/1 2017년 12월 기자생활 회고
34 정태호 더불어민주당 政者正也 子帥以正 孰敢不正 정자정야 안연편 17 https://www.polinews.co.kr/mobile/article.html?no=442727 2019년 12월 총선 출마 각오
35 김영삼 무소속(진보) 政者正也 子帥以正 孰敢不正 정자정야 안연편 17 https://www.egn.kr/news/articleView.html?idxno=29836 2011년 1월 신년사
36 이경 더불어민주당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 https://www.vop.co.kr/A00001450192.html 2019년 11월 황교안 자유한국당 대표 단식 농성
37 김유정 국민의당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 https://news.joins.com/article/21497109 2017년 4월 대한민국 제19대 대통령 선거
38 안규백 더불어민주당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 http://www.dailiang.co.kr/news/articleView.html?idxno=111906 2018년 3월 지난 보수정권 비판
39 신혜정 국민의힘당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 https://www.news1.kr/articles/?4052230 2020년 9월 부산시의회 의장 예산 사용 논란
40 박성중 미래통합당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 https://www.nocutnews.co.kr/news/5342547 2020년 5월 정의연 논란
41 이재명 더불어민주당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 http://www.hani.co.kr/arti/politics/polibar/778589.html 2017년 1월 대한민국 제19대 대통령 선거
42 박근혜 자유한국당 聞一以知十 하나를 보면 열을 안다 공야장편 8 http://www.hani.co.kr/arti/politics/politics_general/780281.html 2017년 1월 최순실 국정농단
43 박근혜 새누리당 聞一以知十 하나를 알면 열을 안다 공야장편 8 http://www.newdaily.co.kr/site/data/html/2012/12/12/2012121200134.html 2012년 12월 대한민국 제18대 대통령 선거
44 유성엽 대안정치연대 朽木 不可雕也 썩은 나무로는 조각을 할 수 없다 공야장편 9 http://www.naewaynews.com/news/articleView.html?idxno=91897 2019년 8월 조국 스캔들
45 이형석 국민의힘당 朽木 不可雕也 썩은 나무로는 조각을 할 수 없다 공야장편 9 https://newsis.com/view/?id=NISX20200923_0001176845&cid=10301 2020년 9월 국민의힘당 친호남 행보
46 이철우 국민의힘당 德不孤必有隣 덕불고 필유린 이인편 25 https://www.ktn1.net/news/articleView.html?idxno=10291 2020년 7월 좌우명
47 강준현 더불어민주당 德不孤必有隣 덕불고 필유린 이인편 25 http://www.yonhaptv.co.kr/news/articleView.html?idxno=225718 2020년 4월 21대 총선
48 강준현 더불어민주당 德不孤必有隣 덕불고 필유린 이인편 25 https://www.dtnews24.com/news/articleView.html?idxno=567933 2019년 12월 21대 총선
49 강준현 더불어민주당 德不孤必有隣 덕불고 필유린 이인편 25 http://m.sejongtimes.kr/621169 2020년 2월 21대 총선
50 정태근 한나라당 德不孤必有隣 덕불고 필유린 이인편 25 http://www.newscj.com/news/articleView.html?idxno=104769 2011년 11월 한미 FTA
51 이철우 국민의힘당 德不孤必有隣 덕불고 필유린 이인편 25 http://m.businesspost.co.kr/BP?command=mobile_view&num=144886 2019년 9월 좌우명
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