아동학대 뉴스 댓글에 대한 의미연결망 분석: 아동학대정책 주요변화를 중심으로

A Semantic Network Analysis of News Comments on Child Abuse: Focusing on the Major Changes of Child Abuse Policies

Article information

Korean J Child Stud. 2021;42(4):457-471
Publication date (electronic) : 2021 August 31
doi : https://doi.org/10.5723/kjcs.2021.42.4.457
1Associate Research Fellow, Division for Work and Life Research, Korean Women’s Development Institute, Seoul, Korea
2Professor, Department of Child Welfare, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea
오세현,1orcid_icon, 강현아2orcid_icon
1한국여성정책연구원 부연구위원
2숙명여자대학교 아동복지학과 교수
Corresponding Author: Sehyeon Oh, Associate Research Fellow, Division for Work and Life Research, Korean Women’s Development Institute, 225, Jinheung-ro, Eunpyeong-gu, Seoul, Korea E-mail: petal0112@gmail.com
Received 2021 April 30; Revised 2021 June 25; Accepted 2021 August 4.

Trans Abstract

Objectives

This study analyzes how pulic awareness of perception of child abuse and the recent child abuse policy changes appeared in the news comments about child abuse. The major policy changes include the Act on Special Cases Concerning The Punishment, Etc. of Child Abuse Crimes (Act No. 15255, Dec. 19, 2017), Mandatory CCTV Installation at Daycare Centers (2015), investigation for school children who have been absent school long-term (2016), the 100 state tasks in inclusive welfare (2017), e-Child Happiness Support Service (2018), and Strengthening the Publicness of Child Protection Service (2019).

Methods

For the purpose, this study analyzed 1,333,677 comments on news about child abuse from 1 January 2014 to 31 December 2019. In this study, we conducted semantic network analysis to analyze how the contents of child abuse appeared in child abuse comments and the policy contents appeared at the time when major policies were implemented. The analysis using R program.

Results

As a result of the analysis, the study found that the public recognized child abuse as a crime. Second, stereotypes on the perpetrators of child abuse were identified. Third, it was confirmed that the public is deeply interested in child abuse incidents occurred at kindergartens and daycare centers. Lastly, the result has revealed that the public, in general, does not yet acknowledge changes on the central policy of child abuse.

Conclusion

Based on these findings, policy implcations are discussed to make improvements in awareness of child abuse more accessible to the public. Specifically, The government is responsible for solving stereotypes of child abuse, improving trust in daycare centers, and providing information on child care policies to the public.

Introduction

우리나라의 아동학대 정책은 그동안 많은 변화를 거듭하며 아동을 학대로부터 보호하고자 노력해왔다. 아동학대 정책이 이처럼 빠르게 변화한 것은 뉴스의 보도를 통해 대중의 관심이 아동학대에 집중되었기 때문이다. 2013년 보도된 울산 아동학대 사망 사건, 칠곡 아동학대 사망사건은 아동학대에 대한 국민적 공분을 불러일으켜 아동학대범죄의 처벌 등에 관한 특례법(이하, 아동학대처벌법)의 제정이라는 아동복지정책의 큰 변화를 가져왔다. 이처럼 대중의 여론이 아동학대 정책에 큰 영향을 미치는 만큼 아동학대에 대한 인식과 아동학대정책에 대한 대중의 여론을 파악해야 할 필요가 있다. 댓글로 형성된 인터넷 여론은 중요한 이슈를 공론화하고 새로운 의제를 형성할 뿐만 아니라 정책 결정에까지 영향을 미치고 심지어 이미 결정된 정책을 바꾸는 것도 가능하게 할 정도로 큰 영향력을 가지므로(D.-S. Choi, Choi, & Choi, 2008) 댓글은 대중의 여론을 파악하기에 바람직하다.

뉴스의 댓글은 일반 대중의 인식과 반응을 확인할 수 있을 뿐 아니라 여론의 흐름을 주도할 수 있다(I.-K. Jeon & Kim, 2006;Yang, 2008). 댓글은 전통적인 뉴스 매체와는 다르게 일반 독자가 뉴스에 자유롭게 자신의 의견, 생각, 신념, 감정을 표현할 수 있게 만들었다(E.-J. Lee & Jang, 2009). 따라서 다수의 대중과 공유하는 댓글은 내 의견을 표출할 수 있는 데서 그치지 않고 같은 뉴스를 읽는 다른 사람의 의견을 들을 수 있어 사회적인 여론의 온도를 감지하며 세상을 이해하는 척도로 사용된다(Kweon & Kim, 2008; E.-J. Lee & Jang, 2009). 그리고 뉴스 사용자는 댓글을 사이버 공간에서 나타나는 의견으로만 보는 것이 아니라 현실 공간의 여론도 함께 유추하게 해(E.-J. Lee & Jang, 2009) 해당 기사에 대한 해석에도 영향을 준다(J.-E. Chung & Park, 2016). 실제로 댓글의 파급력은 기사의 논조보다도 댓글의 견해가 이슈에 대한 찬반 태도에 더 영향을 줄 정도로 상당히 크다(Yang, 2008).

댓글은 전문가가 작성하는 견해가 아니라 여론의 주체인 사회 구성원의 견해가 직접 나타나므로(Yang, 2008) 아동학대 뉴스에 대한 댓글에는 아동학대에 대한 대중의 이미지나 인식이 반영되어 있어 아동학대에 대한 사회적 반향을 신속하게 파악할 수 있다(H.-K. Park & Chung, 2010). 그리고 이처럼 뉴스의 댓글에서 나타나는 아동학대에 대한 인식은 아동학대를 어떤 개념으로 받아들이는지를 의미하며(E. Jung &Lee, 2017) 뉴스를 통한 아동학대에 대한 대중의 인식은 아동학대에 대한 정책에도 영향(K.-E. Lee &Kim, 2018)을 미칠 만큼 뉴스를 통한 대중의 여론이 큰 영향력이 큰 상황에서 댓글에 나타난 아동학대 인식을 파악하여 어떠한 아동학대 정책이 필요한지 고민해야 할 필요가 있다.

댓글에 관한 선행연구는 주로 질적연구 방법을 활용하여 코더들이 댓글을 하나씩 읽으며 코딩을 통해 분석하는 연구방법이 사용되었으나 빅데이터 연구방법이 등장하면서 텍스트 마이닝 분석을 통해 다양한 사회적 이슈를 다룬 댓글 분석이 실시되고 있다. 텍스트 마이닝 분석을 실시한 댓글에 대한 선행연구에서는 성차별, 중국 동포에 대한 혐오, 지역혐오, 노인혐오와 같은 차별과 혐오표현이 댓글에서 어떻게 나타나고 있는지를 확인하는 연구가 시행되었다(S. Lee, Kim, & Jung, 2016; M. Park &Kim, 2017;Shin & Choi, 2020;Yang, 2018). 또한 제주 예멘 난민(Kang &Lee, 2019), 촛불집회와 태극기 집회를 둘러싼 정국에 대한 인식(C. W.Kim & Jung, 2018), 신고리 5·6호기 공론화위원회(C. W. Kim & Choi, 2019), 금연정책(Jwa, Paek, & Seo, 2014)과 같이 의견이 나뉘는 정치적, 정책적 이슈를 분석한 연구를 통해 대중의 의견을 살펴보았다.

아동학대에 대한 인식을 파악한 연구는 뉴스, 블로그, 카페, 지식IN, 트위터, 페이스북 등의 데이터를 활용하여 실시되었으나(K.-E. Lee & Kim, 2018; K.-E. Lee & Kim, 2019; K.-J. Yoo & Yoo, 2018) 아동학대 뉴스는 아동학대에 대한 쟁점 뿐 아니라 정책에 대한 다양한 관점들도 보도되므로 아동학대 뉴스에 대한 댓글에서는 다른 인터넷 게시판과 달리 아동학대 사건, 정책 등에 대한 토론의 장으로 공적인 내용을 담고 있으므로(D.- S. Choi et al., 2008; J.-H. Yoo, 2005) 본 연구에서는 아동학대 뉴스의 댓글을 분석 대상으로 선정하였다. 또한 아동학대에 대한 인식을 살펴본 연구는 기간을 나누지 않거나 아동학대처벌법 전후의 아동학대 인식을 살펴본 연구만 존재하므로(K.-E. Lee &Kim, 2018; K.-E. Lee & Kim, 2019; K.-J. Yoo & Yoo, 2018) 본 연구에서는 주요정책의 시기마다 아동학대 뉴스의 댓글에서 아동학대의 인식은 어떻게 나타나고 있는지 파악하여 어떠한 아동학대 정책이 필요한지에 대하여 고민하고 아동학대 주요정책에 대한 인식은 어떠한지 확인하여 현재 실시된 아동학대 주요정책의 실효성을 높일 수 있는 방향에 대하여 논하였다.

우리나라 아동학대 주요정책은 2014년에 제정된 아동학대 처벌법이 대표적으로 아동학대처벌법에서는 아동학대범죄라는 용어를 사용하여 아동학대가 범죄임을 명확히 하여 아동학대를 대하는 입법과 사법의 관점이 변화하였음을 알렸다(S. Lee, 2018). 이후 매년 새로운 아동학대 정책들이 발표되어 2015년에는 끊임없이 보도되는 어린이집 아동학대(Yoon, 2015)에 대응하기 위하여 어린이집 CCTV 설치 의무화(2015년)가 시행되었다. 그리고 2016년에는 가스 배관을 타고 탈출한 인천 연수구 아동학대사건과 비슷한 사건이 더 있을 수 있다는 우려에서 장기결석 전수조사가 시행으로 아동학대 사망사건들이 많이 발견되어 한국사회에 엄청난 충격을 주었다. 위에 제시된 아동학대 사망사건들과 어린이집 학대의 경우 언론에 보도되면서 대중의 공분을 불러일으켰고 정부로 하여금 아동학대 근절을 위한 정책을 제안하도록 하였다. 2017년 문재인 정부는 출범과 함께 포용적 복지국가 100대 국정과제 발표에서 아동학대에 대한 내용을 발표하여 정부가 아동학대 정책을 5년간의 정부 운영의 최상위 계획 중 하나로 여긴다는 뜻을 표명하였다(H. Lee, 2017; I.-W. Lee & Lee, 2019). 2018년에는 e아동행복지원시스템을 구축하여 빅데이터를 활용해 학대 위기아동을 예측하고 대응하고자 하였다. 2019년에는 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화라는 변화가 시작되었다. 이 아동학대 정책들은 아동학대 법제화를 이뤄냈으며 아동학대 발견율을 높이고 아동학대를 범죄로 인식하도록 사회적 인식의 변화를 일으키는 성과를 보였다(E.-H. Choi, 2016; M. S. Lee, 2017; Ministry of Health and Welfare [MOHW], 2017). 또한, 그동안의 아동학대 정책이 특정 사건에 대응하기 위한 사후정책이라는 비평에서 벗어나기 위해 분절적이던 아동학대 정책에서 통합적인 정책으로의 변화를 시도하였으므로(I.-J. Chung, 2020) 본 연구에서는 위의 정책들을 아동학대 주요정책으로 선정하였다.

정리하면, 본 연구의 목적은 아동학대 뉴스의 댓글에서 나타나는 아동학대 인식을 확인하고 아동학대 주요정책인 아동학대처벌법(2014년), 어린이집 CCTV 설치 의무화(2015년), 장기결석 전수조사(2016년), 포용적 복지국가 100대 국정과제(2017년), e아동행복지원서비스(2018년), 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화(2019년)가 아동학대 뉴스 댓글에서 어떻게 나타나고 있는지 분석하여 아동학대 주요정책이 대중에게 얼마나 인식되고 있는지 확인하였다. 이를 통해 아동학대 정책의 시행과 함께 대중의 인식을 파악하고 정책 홍보의 필요성을 확인하였다. 연구문제는 다음과 같다.

연구문제 1

아동학대 주요정책이 시행된 시기마다 댓글은 어떻게나타나는가?

  • 1-1. 아동학대 뉴스의 댓글에서 아동학대에 대한 인식은 어떻게 나타나는가?

  • 1-2. 아동학대 뉴스의 댓글에서 아동학대 가해자에 대한 인식은 어떻게 나타나는가?

  • 1-3. 아동학대 뉴스의 댓글에서 아동학대 현장에 대한 인식은 어떻게 나타나는가?

  • 1-4. 아동학대 뉴스의 댓글에서 아동학대 정책에 대한 인식은 어떻게 나타나는가?

Methods

데이터 수집 방법

데이터 수집

본 연구에서는 네이버 뉴스에서 ‘아동학대’를 키워드로 2014년 1월 1일부터 2019년 12월 31일을 기간으로 검색한 후 검색된 뉴스의 댓글 1,773,625개를 R을 활용하여 수집하였다. 네이버 뉴스 댓글을 수집한 이유는 네이버 뉴스가 언론수용자조사에서 포털 사이트별 이용률 조사에서 다른 포털 사이트와 비교해 압도적 비율로 1위를 차지하기 때문이다(Korea Press Foundation, 2019). 데이터 수집은 대학교 생명윤리위원회(IRB) 승인을 거친 후 진행하였다.

데이터 전처리

수집된 뉴스 중 선행연구에서 분석에 필요하지 않다고 판단되어 삭제된 인사, 부고, 브리핑, 당일 기사 요약, 영화나 소설 리뷰 등의 광고성 기사, 글자 수 500개 미만의 뉴스(S.-H. Ha & Lee, 2012; D. Jeong et al., 2013; J.-E. Kim, 2017; Y.-L. Yu, 2017)의 댓글과 뉴스 제목에서는 위의 단어가 들어가지 않지만 연구자가 확인한 결과 본문이 위의 기준에 해당하는 뉴스의 댓글 또한 불필요할 것으로 예상하여 삭제하여 최종 기사에 남은 댓글 1,333,677개를 분석 대상으로 선정하였다(Table 1 참고).

News and Comments Exclusion Criteria

댓글을 분석하기 위해 숫자와 ‘ㆍ’, ‘@’와 같은 특수기호, 한글 자음과 모음을 사용한 ‘ㅋㅋㅋ’, ‘ㅠㅠ’와 같은 단어가 많아 한글 자음과 모음도 삭제하는 불용어 삭제 작업을 실시하였다. 그리고 ‘새어머니’를 ‘계모’로, ‘선생’을 ‘교사’로 동일한 의미를 가진 단어로 통일하고 ‘얼집’과 같이 인터넷에서 사용되는 단어를 ‘어린이집’으로 통일하는 작업을 실시하여 총 67개의 단어를 통일하였다. 전처리를 마친 후 R 4.1.0을 활용하였으며 NLP4kec 패키지를 활용하여 형태소 분석을 실시하였다.

의미연결망 분석

본 연구에서는 아동학대 댓글에서 아동학대에 대한 내용이 어떻게 나타났는지 그리고 주요정책이 실시된 시기에 정책 내용이 나타나는지 분석하기 위해 의미연결망 분석을 실시하였다. 형태소 분석을 실시한 후 출현빈도를 바탕으로 주요 키워드를 추출해 전후 단어를 2개씩 조합하는 bigram을 생성한 후 bigram 사이의 중심성을 바탕으로 의미연결망 분석을 실시하였다.

중심성은 전체 연결망에서 하나의 노드가 중요한 역할을 하거나 집중하는 단어, 중심을 위치하는 정도를 의미한다(Bonacich, 1987;Csardi & Nepusz, 2006). 본 연구에서는 연결중심성, 매개중심성 그리고 위세중심성을 중심으로 의미연결망 분석을 실시하였다. 연결중심성(degree centrality)은 하나의 노드와 다른 노드가 연결된 정도를 중심으로 보는 개념으로 노드가 자주 나타나는 것은 다른 노드와 함께 빈도수가 높다는 것을 의미하므로(C. Park & Jung, 2013) 많은 노드와 연결되어 있는 노드의 중심성이 높게 측정된다. 예를 들어 아동의 경우 아동학대에 대한 댓글의 특성상 많은 단어와 연결되어 연결중심성이 높다. 매개중심성(betweenness centrality)은 다른 노드들 사이에서 하나의 노드가 차지하는 위치를 의미한다. 즉 매개중심성은 네트워크 구축에 있어 중개자의 역할을 수행하고 있는지를 측정하는 것으로(Watts & Strogatz, 1998) 매개중심성이 낮은 경우 연결된 노드들이 끊어져 의미가 연결되지 않으므로 매개중심성이 높은 단어는 문장 속에서 의미있는 단어이다(Cha & Kweon, 2015). 예를 들어 교사의 경우 어린이집, 인권 등 다른 단어들을 매개하는 것으로 나타난다. 위세중심성(eigenvector centrality)은 분석 노드와 함께 연결된 노드의 중심성 값을 분석 노드 중심성으로 계산할 때 고려하는 방법으로 네트워크에서 연결 정도가 많은 노드와 연결될수록 위세중심성이 높은 것을 의미한다(Ko, 2019). 영향력이 큰 노드가 연결되어 있는 경우 분석노드의 중심성도 높게 나타남으로 영향력에 대한 가중치를 고려하는 분석방법이다(Bonacich, 1987). 예를 들어 부모의 경우 영향력이 큰 단어인 아동, 교사 등과 연결 정도가 많아 위세중심성이 높게 나타난다.

Results

아동학대처벌법 시행 연도(2014) 댓글 의미연결망

아동학대처벌법이 시행된 해의 댓글은 전체 1,333,677건 중의 141,915건(10.6%)으로 나타났다. 아동학대처벌법이 시행된해의 댓글에 나타난 주요 키워드 10개의 연결중심성, 매개중심성은 Table 2와 같다. 수집된 댓글 중에서 연결중심성과 매개중심성이 가장 높은 키워드는 ‘아동’, ‘맞다’, ‘죽다’, ‘부모’라는 키워드는 연결중심성과 매개중심성이 가장 높은 것으로 나타나 당시 아동학대처벌법과 관련된 아동학대 사망사건의 내용과 관련된 단어가 연결중심성과 매개중심성에서 높은 역할을 차지하는 것을 확인할 수 있다.

The Centrality Value of the Keywords in the Comments on the Year the Child Abuse Punishment Act (2014)

아동학대처벌법이 시행된 해의 아동학대 뉴스에 대한 댓글을 의미연결망으로 나타내면 Figure 1과 같다. 아동학대처벌법은 당시 발생한 사건들로 인해 촉발된 아동학대 근절에 대한 국민적 요구가 반영되었던 만큼(MOHW, 2013) 당시 주목을 받았던 아동학대 사망사건들에 대한 재판에 대한 내용들이 나타나고 있음을 확인할 수 있다.

Figure 1

Year of implementation of the child abuse punishment act (2014) comment semantic network analysis.

따라서 아동학대처벌법의 계기가 된 사건들에 대해 형량 강화, 신상공개에 대한 요구를 확인할 수 있다. 당시 울산 아동학대 사망사건의 경우 징역 15년, 칠곡은 10년이 선고되면서 뉴스에서 아동학대 사망사건에 대한 형량이 낮다는 내용들이 보도되었는데(D. Lee, 2014) 이에 대한 분노를 댓글에서 확인할 수 있다. 왼쪽 상단에 연두색으로 표기된 ‘판사’, ‘판결’, ‘내리다’, ‘새끼’ 등의 키워드와(예: “판사야!! 니 새끼라고 생각해봐!!!”, “검사가 실컷 공들여서 구형하면 뭐하냐? 판사새끼들이 지들 마음대로 선고해 버리는데”) 중앙 아래의 빨간색 점의 ‘사형’, ‘집행’, 오른쪽 중앙의 청록하늘색 점의 ‘국민’, ‘세금’이라는 단어도 아동학대사건의 형량과 관련되어있는 내용이다(예: “제발 사형 좀 시켜라. 국민들 세금으로 저 여자 삼시세끼 내 돈으로 밥 먹이는게 아깝다.”, “에휴 나라는 왜 있으며 세금은 왜 내는거? (깜빵밥줄라고)?”).

그리고 아동학대처벌법의 계기가 된 울산 아동학대 사망사건, 칠곡 아동학대 사망사건은 둘 사건 모두 가해자가 계모였는데, 오른쪽 상위 보라색 점으로 나타난 ‘계모’라는 단어가 나타나고 있다(예: “동서양이고 계모가 항상 대형사고 치잖어ㅡㅡ++신데렐라 콩지팥지 같은 동화가 그냥 나온게 아니다ㅋㅋㅋㅋ”, “솔직히 계모 중에 자기 친자식처럼 여겨 줄 사람 얼마나 될까....”). 또한 오른쪽 하단에 하늘색 점으로 나타난 ‘얼굴’, ‘공개’라는 단어가 나타나 아동학대 가해자에 대한 신상공개를 원하는 반응을 확인할 수 있다(예: “유치원 선생들 얼굴 실명 공개하라! 사람이 아니라 악마네!”, “다 필요없다 신상공개하고 석방해라 국민이 처단하게”).

어린이집 CCTV 설치 의무화 시행 연도(2015) 댓글 의미연결망

어린이집 CCTV 설치 의무화가 시행된 해의 댓글은 전체 1,333,677건 중의 355,836건(26.7%)으로 나타났다. 어린이집 CCTV 설치 의무화가 시행된 해의 댓글에 나타난 주요 키워드 10개의 연결중심성, 매개중심성은 Table 3과 같다. 당시 어린이집 아동학대가 많이 보도되어 어린이집 CCTV 설치 의무화가 시행된만큼 이와 관련된 ‘어린이집’, ‘교사’가 연결중심성과 매개중심성에서 매우 높은 역할을 보여준다.

The Centrality Value of Keywords in the Comments of the Year of the Mandatory Installation of CCTVs in Daycare Centers (2015)

어린이집 CCTV 설치 의무화가 시행된 해의 아동학대 뉴스에 대한 댓글을 의미연결망으로 나타내면 Figure 2와 같다. 어린이집 CCTV 설치 의무화는 당시 끊임없이 보도되던 어린이집 아동학대(Yoon, 2015)에 대한 대응으로 시행되어 어린이집 CCTV 의무화에 대한 찬반 논란(Seo, 2015)과 설치 의무화 시행(J. Kim, 2015)에 대한 뉴스가 보도되어 댓글에서도 어린이집 CCTV 설치 의무화에 대한 찬반 등의 댓글이 많이 나타났다(예: “CCTV 설치 및 공개 의무화부터 바로 실시 될 수 있길 바랍니다”, “지금도 일 많고 스트레스받아서 이런 일 생기는데 CCTV로 하루종일 감시당하며 일하고 학부모들한테 받는 스트레스로 더 안 좋은 현상이 생길듯... 아침 7시 반~8시 반 출근 저녁 7반시까지 감시 당하면 정말 숨 막힐듯.... 아이들 엄마가 키우게 하고 양육수당 더 늘려서 어린이집 안 보내도 되는 아이들은 엄마 품에서 좀 더 오래 있을 수 있게”).

Figure 2

Year of the mandatory installation of CCTVs in daycare centers comment (2015) semantic network analysis.

그리고 어린이집 아동학대에 대한 내용도 확인할 수 있는데 중앙 빨간색 점에서 ‘교사’, ‘어린이집’, ‘유치원’, ‘원장’, ‘보육교사’ 단어들을 확인할 수 있으며, ‘맡기다’, ‘키우다’, ‘힘들다’, ‘낳다’라는 단어가 출현하는 것으로 나타나 아동을 믿고 맡기기 어려움에 대한 반응을 확인할 수 있다(예: “둘째 계획하고 있었는데 자꾸 이렇게 애 낳기 힘든 세상으로 변하니 고민이네요 빨리 둘째 낳고 일하려 나가려고 했는데 둘째 낳으면 또 몇 년간은 못 나갈테고 이 나라에선 애 하나 키우는 것도 욕심인 것 같아요 “, “자기 자식 맞고 있는지도 모르고 소풍현장 학습때마다 선생들 도시락 초특급 데코까지해서 싸주고 수시로 간식 챙겨줘 ∼기념일마다 챙겨줘 ㅋ 노골적으로 상품권 명품 바라는 어린이집 선생님들까지 다 조사해라!!! 어린이집 교사 1년교육 받아 자격증 받아 스트레스는 애들한테 풀고 받아먹을건 다 쳐받아 먹고ㅋ 상전이네ㅋ 진짜!! 우리나라 돈벌어가면서 애키우기 진짜힘드네.. 그러니 애를 안놓치 ㅋㅋ저출산 극복하려면 대충 넘어가지말고 진짜 확실히 해라!!”).

장기결석 전수조사 시행 연도(2016) 댓글 의미연결망

장기결석 전수조사가 시행된 해의 댓글은 전체 1,333,677건 중의 359,622건(27%)으로 나타났다. 장기결석 전수조사가 시행된 해의 댓글에 나타난 주요 키워드 10개의 연결중심성, 매개중심성은 Table 4와 같다. 당시 장기결석 전수조사으로 밝혀진 아동학대 사망사건과 관련된 ‘아동’, ‘얼굴’, ‘교사’, ‘가슴’, ‘부모’가 연결중심성과 매개중심성에서 매우 높은 역할을 차지하는 것을 확인할 수 있는데 특히 신상을 공개하라는 맥락에서 ‘얼굴’이 나타난 것을 확인할 수 있다.

The Centrality Value of the Keywords Shown in the Comments of the Year in Which the Long-term Absence Survey was Conducted (2016)

장기결석 전수조사가 시행된 해의 아동학대 뉴스에 대한 댓글을 의미연결망으로 나타내면 Figure 3과 같다. 장기결석 전수조사의 시행으로 당시 아동학대 사건들이 많이 밝혀져 보도되었었는데 이에 대한 처벌요구와 신상공개 요구가 나타났다. 처벌요구는 왼쪽 중앙 빨간색 점의 ‘처벌’ 단어(예: “또 솜방망이 처벌하겠지...그래서 또 이보다 더 한 아동학대기사가 줄줄이 나오겠지... 우리나라 진짜 아동학대 성범죄자들이 살기 좋은나라네요...” , “왜 불구속이냐! 증거도 있는데! 정말 이런 처벌이니까 계속 단절이 안되는거 아니냐! 이 나라는 애를 낳으라는거야 낳지 말라는거냐!저 찢어죽일것들! 천벌받아라!”)로 확인할 수 있다. 신상공개 요구는 오른쪽 중앙에 청록색 점으로 ‘얼굴’, ‘공개’라는 단어로 나타났다(예: “얼굴 왜 가려? 왜 왜??”, “공개해라 피해자얼굴도 모르는데 가해자는 좀 보자 피해자 형제도 없는데 좀 보자”).

Figure 3

Year of investigation for children who have been absent school long-term Comment (2016) semantic network analysis.

포용적 복지국가 100대 국정과제 발표 연도(2017) 댓글 의미연결망

포용적 복지국가 100대 국정과제가 발표된 해의 댓글은 전체 1,333,677건 중의 164,591건(12.3%)으로 나타났다. 포용적 복지국가 100대 국정과제가 발표된 해의 댓글에 나타난 주요 키워드 10개의 연결중심성, 매개중심성은 Table 5와 같다. 포용적 복지국가 100대 국정과제가 발표된 해는 당시 주요정책과 관련 없이 ‘아동’, ‘교사’, ‘어린이집’, ‘부모’와 같이 어린이집이 연결중심성과 매개중심성에서 매우 높은 역할을 보여준다.

The Centrality Value of the Keywords in the Comments on the Year of the Announcement of the 100 State Projects in the Inclusive Welfare State (2017)

포용적 복지국가 100대 국정과제가 발표된 해의 아동학대 뉴스에 대한 댓글을 의미연결망으로 나타내면 Figure 4와 같다. 포용적 복지국가 100대 국정과제가 발표된 해는 주요정책과 관련된 댓글은 나타나지 않았다.

Figure 4

Year of the announcement of the 100 state projects in the inclusive welfare state comment (2017) semantic network analysis.

e아동행복지원시스템 구축 연도(2018) 댓글 의미연결망

e아동행복지원시스템이 구축이 시행된 해의 댓글은 전체 1,333,677건 중의 68,545건(5.1%)으로 나타났다. e아동행복지원시스템이 시행된 해의 댓글에 나타난 주요 키워드 10개의 연결중심성, 매개중심성은 Table 6과 같다. e아동행복지원시스템이 구축이 시행된 해는 당시 주요정책과 관련없이 ‘아동’, ‘부모’, ‘맞다’와 같이 아동학대에 대한 내용이 연결중심성과 매개중심성에서 매우 높은 역할을 보여준다.

The Centrality Value of Keywords Shown in the Comments of the Year of the Establishment of the E-Child Happiness Support System (2018)

e아동행복지원시스템이 시행된 해의 아동학대 뉴스에 대한 댓글을 의미연결망으로 나타내면 Figure 5와 같다. e아동행복지원시스템이 시행된 해에도 역시 주요정책과 관련된 내용은 나타나지 않았다. 그러나 정부를 비판하며 정부대책을 요구하는 내용이나 대책을 요구하는 내용(예: “시스템에서 못 걸러낸 정부도 책임져라.”, “정부는 뭐 했냐? 저런 가정의 아이들이 있는지 없는지 관심조차 없고 사고 나야 죄만 부여하려고 하는 정부도 문제다.”)을 확인할 수 있다. 또한 작년과 마찬가지로 처벌요구, 형량 강화가 나타나 아동학대 해결책에 대한 대중의 인식은 강력한 처벌요구와 형량강화인 것으로 나타났다.

Figure 5

Year of the the establishment of the e-child happiness support system (2018) comment semantic network analysis.

e아동행복지원시스템이 시행된 해의 경우 아동학대 인식의 변화가 나타난 부분이 있었는데 오른쪽 중앙에 빨간색 점으로 나타난 ‘범죄’라는 단어를 통해 아동학대를 범죄로 인식하는 변화를 확인할 수 있다(예: “아동관련범죄는 극형으로 다스려야 한다!!!” , “아이들을 학대하는 범죄자들에겐 징역형은 너무 가볍다.”).

아동보호서비스 전달체계 공공성 강화 연도(2019) 댓글 의미연결망

아동보호서비스 전달체계 공공성 강화가 시행된 해의 댓글은 전체 1,333,677건 중의 243,168건(18.2%)으로 나타났다. 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화가 시행된 해의 댓글에 나타난 주요 키워드 10개의 연결중심성, 매개중심성은 Table 7과 같다. 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화가 시행된 해는 당시 주요정책과 관련없이 ‘아동’, ‘부모’, ‘교사’, ‘사람’과 같이 아동학대에 대한 내용이 연결중심성과 매개중심성에서 매우 높은 역할을 보여준다.

The Centrality Value of Keywords in Raising Public Concern on Child Protective Services (2019)

아동보호서비스 전달체계 공공성 강화가 시행된 해의 아동학대 뉴스에 대한 댓글을 의미연결망으로 나타내면 Figure 6과 같다. 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화가 시행된 해에도 여전히 주요정책에 대한 내용은 댓글에 나타나지 않았다. 그렇지만 부모교육에 대한 요구가 나타나, 형량강화와 신상공개, 처벌요구에서 머무르던 해결책 제시에서 한 발 더 나아간 모습을 확인할 수 있었다.

Figure 6

Year of raising public concern on child protective services comment (2019) semantic network analysis.

Discussion

본 연구는 아동학대 뉴스의 댓글에서 아동학대 인식과 아동학대 주요정책이 어떻게 반영되는지 살펴보는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 네이버 아동학대 뉴스의 댓글 1,333,677건을 아동학대처벌법(2014년), 어린이집 CCTV 설치 의무화(2015년), 장기결석 전수조사(2016년), 포용적 복지국가 100대 국정 과제(2017년), e아동행복지원서비스(2018년), 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화(2019년)가 시행된 해로 나누어 아동학대 인식은 어떠한지 그리고 주요정책의 내용은 어떻게 나타나는지 확인하였으며, 그 결과는 다음과 같다.

첫째, 아동학대 뉴스에 대한 댓글에서 대중이 아동학대를 범죄로 인식함을 확인하였다. 주목할 만한 점 중 하나는 e아동행복지원시스템이 시행된 2018년 의미연결망에서 대중이 아동학대를 범죄로 인식하기 시작했다는 것이다. 이는 e아동행복지원시스템의 시행으로 이루어진 변화라기보다는 아동학대처벌법 시행 전 아동학대를 사회적 문제로 바라보던 것에서 아동학대처벌법 시행 이후 아동학대를 범죄라고 입법적·사법적 관점이 변화한 것(S. Lee, 2018)과 더불어 대중의 인식도 변화한 것으로 보인다. 이러한 인식의 변화는 소셜빅데이터에서 확인할 수 있었는데(MOHW, 2017) 뉴스의 댓글에서도 이러한 인식의 변화를 확인할 수 있었다.

둘째, 아동학대 가해자에 대한 인식은 뉴스에서 주목한 바와 같이 계모에 집중하는 것을 확인하였다. 대중매체는 범죄에 대해 왜곡된 정보를 제공하는데(Hans & Dee, 1991). 아동학대 뉴스에서 아동학대 가해자는 특히 계모가 상당히 강조된다(J. Kim, Chung, Lee, & Kim, 2013). 실제 아동학대 처벌법이 시행된 해에도 아동학대 사망사건의 가해자는 친부모가 1위였으나(MOHW & National Child Protection Agency [NCPA], 2015) 언론은 계모가 가해자인 사건에 주목했고 댓글에서도 계모가 주목받는 것을 확인할 수 있다. 이같이 뉴스에서 나타나는 범죄자에 대한 왜곡된 정보는 일반인들에게 범죄자에 대한 인식형성에 영향을 미치거나 기존에 형성된 범죄자에 대한 고정관념을 유지하는 도구가 되어(M. C. Kim, 2012) 아동학대에 대한 해결책을 찾는 과정에서도 고정관념에 국한된 해결책에 집중하게 된다.

셋째, 아동학대 뉴스에 대한 댓글에서 아동학대 현장의 경우 유치원·어린이집에서의 학대가 매년 확인되어 어린이집 CCTV 설치 의무화 외에도 보육현장의 학대에 대한 대책이 필요하다. 어린이집 CCTV 설치 의무화가 시행된 해에 댓글은 전체 27%로 상당히 높았다. 그러나 어린이집 CCTV 설치 의무화가 시행된 이후에도 댓글에서는 유치원·어린이집에 대한 내용을 확인할 수 있다. 이처럼 대중이 유치원·어린이집에 꾸준히 관심을 보이는 것은 아동돌봄이 대중의 삶과 밀접한 연관이 있기 때문이지만 어린이집 CCTV 설치 의무화 이후에도 어린이집 아동학대에 대한 주요정책은 찾아보기 어렵다.

유치원·어린이집학대에 대해 뉴스를 읽는 것만으로 범죄 예방에 도움이 된다고 느끼지 않는다(J.-S. Park & Park, 2013). 현재 우리나라에서 아동 돌봄지원은 저출산 고령화 정책 대책을 위해 정부가 지원해야 할 매우 중요한 정책이다(J.-H. Kim, 2018). 따라서 유치원·어린이집 학대에 대해 대중이 안심할 수 있도록 하는 대응이 필요하다.

넷째, 아동학대 주요정책의 경우 대중이 그 내용을 잘 인식하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 댓글에서 아동학대 주요정책은 거의 등장하지 않고 아동학대 정책에 대한 요구는 처벌요구, 형량 강화, 신상공개에 집중되어 나타났다.

아동학대 사망사건의 경우 아동학대처벌법이 시행되기 이전에는 살인죄의 확정적 고의성 입증이 어려워 상해치사로 형이 언도되는 경우가 많았으나 아동학대처벌법 시행 이후 살인죄의 미필적 고의성이 인정되어 살인죄가 언도되거나(J. Kim et al., 2013; Y. Park & Kim, 2018) 그 형량 자체도 강화되었다(Y. Park & Kim, 2018). 그러나 이 법이 시행된지 6년이 지났음에도 여전히 국민정서와 형량에 차이가 있는 것으로 보인다. 따라서 아동학대처벌법이 시행된 후 판결에서 아동학대 형량이 어떻게 정해지는 것인지에 대한 이해할 수 있을만한 양형요소가 제시될 필요가 있다.

또한 댓글에서 아동학대 가해자에 대한 신상요구가 나타나는데 아동학대처벌법 제35조에서는 아동보호사건과 관련된 아동학대행위자, 피해아동, 고소인, 고발인 또는 신고인의 주소, 성명, 나이, 직업, 용모, 그 밖에 이들을 특정하여 파악할 수 있는 인적 사항이나 사진 등을 신문과 같은 출판물, 방송매체 등에서 방송할 수 없도록 하고 있다. 이를 위반하는 경우에는 아동학대처벌법 제62조에서 500만 원 이하의 벌금에 처해진다. 이는 아동학대의 특성상 가해자의 신원을 공개하는 경우 피해아동의 신원까지 함께 노출될 가능성이 매우 높기 때문이다(MOHW & NCPA, 2018). 그러나 신상공개에 대한 요구가 끊임없이 확인되는 것은 왜 아동학대 가해자에 대한 신상공개를 하지 않는지에 대한 설명이 대중에게 부족한 것으로 보인다.

그리고 부모교육에 대한 요구도 확인할 수 있는데, 대중이 부모교육의 중요성을 인식하는 것은 긍정적으로 볼 수 있지만 2016년 정부는 이미 관계부처 합동으로 부모교육 활성화 방안을 시행하여 부모교육을 정책적으로 실천하고 있다. 여성가족부 홈페이지 정책정보에서 부모역할지원을 확인해보면 생애주기별 부모교육과 찾아가는 부모교육이라는 정책이 시행되고 있음을 확인할 수 있다. 이 부모교육은 건강가정지원센터에서 신청하면 들을 수 있으며 여성가족부 홈페이지에서는 좋은 부모 행복한 아이라는 이름의 온라인 부모교육 강의실에서도 부모교육 강의, 연령별 육아정보를 제공하고 있다.

이처럼 이미 시행되는 정책이 댓글에서 등장하는 것은 아동학대라는 사회적 이슈에 관심을 가지고 댓글을 작성하는 사람들에게도 정부의 정책이 잘 전달되지 않거나 충분히 시행되지 않고 있음을 의미한다. 특히 아동학대 주요정책 중에서도 포용적 복지국가, e아동행복지원시스템, 아동보호서비스 전달체계 공공성 강화는 거의 반응이 없는 것으로 나타났다.

본 연구 결과를 바탕으로 아동학대에 대한 대중의 인식에 대응하기 위한 제언은 다음과 같다.

첫째, 아동학대 고정관념을 해결하기 위한 노력이 필요하다. 일반 대중이 아동학대를 범죄로 인식하는 사회적 인식의 변화는 나타났으나 아동학대 가해자의 경우 계모와 같은 고정관념이 나타나고 있으므로 아동학대 고정관념을 해결할 수 있는 아동학대 예방사업 홍보가 필요하다. 정부는 가정 내 아동학대 근절을 위한 예방 사업을 실시하고 있으나 대중이 친부모의 학대나 의붓아버지, 의붓어머니의 학대를 다른 잣대를 가지고 바라볼 수 있으므로 아동학대 예방사업에서 재혼가정에 대한 편견을 해소할 수 있도록 하여 근본적인 아동학대 예방에 대한 논의로 나아가야할 필요가 있다.

둘째, 어린이집에 대한 신뢰를 높일 수 있는 정책이 필요하다. 정부는 어린이집 CCTV 설치 의무화 뿐만 아니라 2016년 영유아보육법 시행규칙을 개정하여 보육교사 전문성을 향상하였다. 그러나 보육교사 자격 기준에 대해 잘 모르는 대중이 대면 교과목 지정, 실습시간 강화가 이루어졌다고 해서 보육교사 자격 기준이 향상되었다고 느끼기는 어렵다.

게다가 이후 어린이집 아동학대 정책은 찾아보기 어렵다. 어린이집 학대에 대한 보도는 많고 정책은 부재한 상황에서 학부모는 여전히 어린이집에 대해 불안과 불신을 느끼며(Kwon & Lee, 2011; J.-S. Park & Park, 2013), 학부모가 느끼는 불안과 불신은 보육교사와의 협력을 방해해 다시 어린이집 아동학대의 위험요인이 된다(E. Choi, 2016; G. Yoo, Yang, & Cho, 2016). 따라서 어린이집에 대한 신뢰를 향상하기 위해 단기간의 정책이 아니라 궁극적으로 보육교사의 근무환경, 보육교사 급여의 증가, 영유아와 교사의 상호작용에 행태에 영향을 미쳐 교육과 보육의 질의 차이를 가져오는 어린이집 교사 대 아동 비율 조정이 필요하다(E. Kim, Lee, Park, & Kim, 2016). 보육교사의 평균 근무경력은 총 6년 4개월이며 전체 어린이집 중 67.3%의 어린이집에서 사직을 한 것으로 나타났다(H. Yu et al., 2018). 이처럼 짧은 경력과 높은 사직률은 대중에게 보육교사의 전문성이 높다고 느끼게 하기 어려우므로 보육교사의 근무환경 개선, 급여의 증가로 고경력의 보육교사를 확보해야 한다. 또한 어린이집 아동학대 개선을 위해서 어린이집 아동학대 가해자의 경력 등을 실제 통계로 확인하여 어린이집 아동학대 프로그램 개발에서 증거기반 정책이 이루어져야 할 필요가 있다.

셋째, 정부는 대중의 여론을 파악하여 시행되고 있는 정책의 정보를 제공하여야 한다. 댓글에서 아동학대 범죄 형량에 대한 내용이 등장하는 것은 대중이 아동학대에 분노하는 모습을 보여주는 것이기도 하지만 아동학대처벌법의 시행의 결과를 대중이 느끼기 어려웠다는 사실을 보여주는 것이기도 하다.

특히 어린이집 종사자들의 학대행위는 판결에서 명확한 기준을 가지고 엄격한 양형기준을 제시된다. 하지만 부모에 의한 상해, 폭행이 비교적 가벼운 경우에는 형사기소자체가 이루어지지 않거나 선고형량기준도 아동학대처벌법 제정과 관련이 없는 등 가정 내 아동학대에 대해 양형기준이 미흡하므로(Y.-J. Park & Han, 2020) 부모가 가해자인 경우 보여지는 미흡한 양형기준이 대중이 아동학대 판결을 이해하기 어렵게 만들고 있다.

따라서 부모의 아동학대 범죄에 좀 더 명확한 양형기준이 시행되어 사법부의 판결과 국민의 인식 괴리가 더 좁아져야 할 것이다. 또한 명확한 양형기준의 시행과 함께 뉴스에서 양형기준 자체에 대해 좀 더 자세히 설명할 필요가 있다. 또한 왜 아동학대 가해자의 신상을 공개하지 않는지에 대해 대중이 이해할 수 있도록 정보를 제공해야 할 필요가 있다.

그리고 이미 시행되고 있는 생애주기별 부모교육과 찾아가는 부모교육이라는 정책의 경우에는 대중이 부모교육에 대한 요구를 나타내고 있다 하더라도 여성가족부 홈페이지를 직접 검색해서 이러한 정책을 찾아볼 것이라고 기대하기는 어렵다. 따라서 아동수당 신청 시에 부모교육을 홍보하고 자료도 더 쉽게 찾아볼 수 있도록 해야 한다.

마지막으로 후속연구를 위해 연구의 제한점을 지적하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 네이버 뉴스를 분석하였으나 포털 뉴스 이용률 2위인 다음 뉴스를 분석해볼 필요가 있다. 다음 뉴스 이용자는 인구사회학적 구성에서 남성과 고연령층이 많으며 진보적이고 현재 집권당인 더불어민주당을 지지하는 사람들이 많은 것으로 나타났으므로(K.-H. Kim & Song, 2018) 댓글에서 네이버 뉴스와는 차이를 보일 수 있다. 둘째, 어린이집 CCTV 설치 의무화의 경우 찬반 논란이 있었는데 이처럼 찬반 논란이 있는 아동학대 정책의 경우 감정분석을 통해 텍스트에서 나타나는 정서, 감정, 느낌 등을 분석해(Baek, 2020) 대중의 인식이 어떻게 나타나고 있는지 확인해야 할 필요가 있다. 셋째, 아동학대 댓글에서 향후 나타날 변화를 예측하기 위해 미래예측 방법을 시도할 필요가 있다(Song, 2016). 이러한 제한점에도 불구하고 본 연구는 아직 거의 시행되지 않은 아동학대에 대한 뉴스 댓글을 분석해 주요정책이 이미 시행되고 있음에도 국민의 요구가 나타나고 있는 점, 대중의 요구가 처벌 강화에 집중되어있다는 점 그리고 대중의 불안감이 지속되는 상황에서도 아동 돌봄 현장에 대한 주요정책이 더 이상 나타나지 않는다는 점을 확인하여 아동학대 정책 홍보의 필요성, 대중의 불안감을 해소하기 위해 아동학대 정책이 나아가야 할 방향에 대해 새로운 관점에서 분석하였다는 데에 의의가 있다.

Notes

This article is a part of the first author’s doctor’s thesis submitted in 2021.

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Ethics Statement

All procedures of this research were reviewed by IRB (SMWU-1903-HR-001).

References

Bonacich P.. 1987;Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology 92(5):1170–1182. doi:10.1086/228631.
Csardi G., Nepusz T.. 2006;The igraph software package for complex network research. Inter Journal Complex Systems1695(5):1–9.
Hans V. P., Dee J. L.. 1991;Media coverage of law: Its impact on juries and the public. American Behavioral Scientist 35(2):136–149. doi:10.1177/0002764291035002005.
Watts D. J., Strogatz S. H.. 1998;Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature 393:440–442. doi:10.1038/30918.
Baek Y.-M.. 2020. Text-mining using R Paju, Gyoenggi: Hanul Academi.
Cha M., Kweon S.. 2015;A semantic network analysis of “creative economics” in news frame. Korean Journal of Journalism & Communication Studies 59(2):88–120.
Choi D.-S., Choi S.-E., Choi Y.-J.. 2008;How do replies affect forming public opinion in Internet portal news? Journal of Political Communication 8:1–31. doi:10.35731/kpca.2008..8.009.
Choi E.. 2016. Chungbug-ui adonghagdae teugseong mich daeeungbang-an [충북의 아동학대 특성 및 대응방안] (Report No. 2016-02). Retrieved from Chungbuk Research Instuition website: http://www.cri.re.kr.
Choi E.-Y.. 2016;A study on professionals, faculties, and parents’ experiences and perceptions of child abuse in the kindergarten. Journal of Parent Education 8(1):199–216.
Chung I.-J.. 2020;May. Are children our future or our last colony. Korea Institute for Health and Social Affairs Health and Welfare Policy Forum (283):2–6.
Chung J.-E., Park N.. 2016;The effect of biased perception toward others’ comments on perceived public opinion. Korean Journal of Journalism & Communication Studies 60(2):95–126.
Ha S.-H., Lee M.-K.. 2012;A news frame analysis by the South Korean press on the livelihoods of a North Koreans. Korean Journal of Communication & Information :222–241.
Jeong D., Kim J., Kim G., Heo J.-U., Oh B.-W., Kang M.. 2013;A proposal of a keyword extraction system for detecting social issues. Journal of Intelligence and Information 19(3):1–23. doi: 10.13088/jiis.2013.19.3.001.
Jeong I.-K., Kim Y.-S.. 2006;Impact of “Datgeul” of online media on public opinion: An Examination of perception of public opinion and third person effect. Korean Journal of Journalism & Communication Studies 50(4):302–327.
Jung E., Lee C.. 2017;Analysis of news frame of child abuse and finding an alternative: Focusing on Pyeongtaek child abuse crime case. Korean Journal of Broadcasting and Telecommunication Studies 31(2):77–108.
Jwa B., Paek H.-J., Seo P.. 2014;A content analysis of online news and comments about anti-smoking policy. Journal of Public Relations 18(3):13–43.
Kang J., Lee K.. 2019;A study on Yemeni refugees in Jeju island viewed through text-mining-Focusing on Naver news comment-. Journal of Multi-Cultural Contents Studies 30:103–135. doi:10.15400/mccs.2019.04.30.103.
Kim C. W., Choi Y. J.. 2019;A study on analysis of the issues on the public deliberation committee on Shin-Gori No. 5&6 through comments of online news. Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology 9(5):317–326.
Kim C. W., Jung B.. 2018;The political recognition surrounding candlelight rally and Taegeukgi rally: A big data analytics on online news comments. Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology 8(6):875–885.
Kim E., Lee J. H., Park E. Y., Kim J.. 2016. Strategies for improving the environment of ECEC: exploring the most appropriate ratio of teachers vs. children. (Report No. 2016-12). Retrieved from Korea Institute of Child Care and Education website: https://kicce.re.kr.
Kim J.. 2015. Eolin-ijib CCTV uimuhwa sihaeng [어린이집 CCTV 의무화 시행]. Newsis Retrieved December 22, 2015, from https://news.naver.com.
Kim J., Chung I.-J., Lee H., Kim K.-H.. 2013;Analysis of newspaper articles on child abuse deaths. Korean Journal of Social Welfare 65(2):131–154. doi:10.20970/kasw.2013.65.2.006.
Kim J.-E.. 2017. Keyword and topic analysis on the college and university structural reform evaluation using big data (Doctoral dissertation). Retrieved from http://www.riss.kr/link?id=T14509492.
Kim J.-H.. 2018;January. Population policy and prospects for low birth rate and aging measures. Korea Institute for Health and Social Affairs Health and Welfare Policy Forum (255):61–74.
Kim K.-H., Song K.. 2018;Who are Daum news readers? User characteristics and their perceptions on news portals. Korean Journal of Journalism and Communication Studies 62(6):141–164. doi:10.20879/kjjcs.2018.62.6.005.
Kim M. C.. 2012;Criminal stereotypes of undergraduate students in Korea. Korean Criminal Psychology Review 8(2):53–79.
Ko H. 2019. Evaluation of ecosystem services of urban green spaces using text mining techniques-Focused on cultural ecosystem services in Gwacheon and Ansan, Republic of Korea- (Doctoral dissertation). Retrieved from http://www.riss.kr/link?id=T15120695.
Korea Press Foundation. 2019. Media Users in Korea 2019 Seoul: Korea Press Foundation.
Kweon S.-H., Kim I.-H.. 2008;A study of the relationship between perception and activities in the news replies focused on news perception and credibilities. Korean Association For Communication & Information Studies (42):44–78.
Kwon I., Lee H.. 2011;Fear of sexual violence and social control: Focusing on the media’s treatment of child sexual violence cases. The Journal of Asian Women 50(2):85–118.
Lee D.. 2014. ‘Uibusttal hagdae chisa’…ulsan jing-yeog 15nyeon·daegu 10nyeon seongo [‘의붓딸 학대 치사’…울산 징역 15년·대구 10년 선고]. Yonhap News Agency; Retrieved April 11, 2014, from https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=102&oid=001&aid=0006857929.
Lee E.-J., Jang Y. J.. 2009;Effects of others comments on internet news sites on perceptions of reality: Perceived public opinion, presumed media influence, and self-opinion. Korean Journal of Journalism & Communication Studies 53(4):50–71.
Lee H.. 2017;A legal study on the retrospect and prospect of the new administration’s policy roadmap on economic issues. Commercial Cases Review 30(3):49–82.
Lee I.-W., Lee Y.-M.. 2019;Semantic network analysis on core values and policy orientation: By focusing on moon administration policy road-map. Korean Public Administration Quarterly 31(4):643–670. doi:10.21888/KPAQ.2019.12.31.4.643.
Lee K.-E., Kim D.-H.. 2018;The study on the awareness of child abuse by using big data. The Journal of Humanities and Social Science 9(3):367–381. doi:10.22143/HSS21.9.3.29.
Lee K.-E., Kim D.-H.. 2019;A study on the change of perceptions of child abuse before and after special law. The Journal of the Korea Contents Association 19(9):629–636. doi:10.5392/JKCA.2019.19.09.629.
Lee M. S.. 2017;Countermeasures for prevention of child abuse in day care center. Korean Journal of Child Protection 2(1):99–120.
Lee S.. 2018;A study on the changes in the legislative and judicial aspects of child abuse crimes in Korea. Health and Social Welfare Review 38(3):217–246. doi:10.15709/hswr.2018.38.3.217.
Lee S., Kim H., Jung S.. 2016;Text-mining based topic analysis on online sexism. Journal of Cybercommunication Academic Society 33(3):159–199.
Ministry of Health and Welfare. 2013. Adonghagdae, ije guggaga naseobnida [아동학대, 이제 국가가 나섭니다]. Retrieved December 31, 2013, from https://www.mohw.go.kr.
Ministry of Health and Welfare. 2017. Bigde-iteo-wa tonggyelo boneun ulisahoe-ui adonghagdae insig [빅데이터와 통계로 보는 우리사회의 아동학대 인식]. Retrieved November 23, 2017, from https://www.mohw.go.kr.
Ministry of Health and Welfare, ; National Child Protection Agency. 2015. 2014 National child abuse status report [2014 전국아동학대 현황보고서](Report No. 11-1352000-000025-10) Sejong: Ministry of Health and Welfare.
Ministry of Health and Welfare, ; National Child Protection Agency. 2018. 2018 Adonghagdae sageon bodo gwongogijun [2018 아동학대 사건 보도 권고기준]. Retrieved June 28, 2018, from http://korea1391.go.kr.
Park C., Jung J.. 2013;Text network analysis: Examples of shared meaning between policy stockholders via sociocognitive network analysis. Journal of Governmental Studies 19(2):73–108.
Park H.-K., Chung I.-J.. 2010;Public perceptions of public social workers in comments of the internet media discussion rooms after welfare embezzlement cases in 2008. Korean Journal of Social Welfare 62(1):391–415.
Park J.-S., Park S.-C.. 2013;A comparative analysis of media crime reports and the actual crime rates. The Police Science Journal 8(1):295–316. doi:10.16961/polips.2013.8.1.295.
Park M., Kim S.. 2017;A study on analysis of Korean society’s xenophobia towards Korean-Chinese through comments of online news: Focused on before and after Oh won-chun news report. Multiculture & Peace 11(3):92–117.
Park Y., Kim B.. 2018;Comparing pre and post judgment of 「Law on special cases of punishment of child abuse crimes」 -Focused on the analysis of sentencing of child abuse death case-. Korean Journal of Social Welfare 70(3):139–157.
Park Y.-J., Han C.-K.. 2020;A case study on child abuse defended as discipline practices. Journal of the Korean Society of Child Welfare 69(1):29–55. doi:10.24300/jkscw.2020.3.69.1.29.
Seo J.. 2015. CCTVuimuhwa nonlan hwagsan…“silsigan-eulo boge haedalla” vs “gyosado ingwon issda” [CCTV의무화 논란 확산…“실시간으로 보게 해달라” vs “교사도 인권 있다”]. Herald Corporation; Retrieved January 21, 2015, from https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=102&oid=016&aid=0000619235.
Shin K.-A., Choi Y.. 2020;Ageism in society: An analysis of the comments posted on major internet portal sites concerning news about elderly people. The Korean Journal of Advertising 31(6):93–128. doi: 10.14377/KJA.2020.8.31.93.
Song T.-M.. 2016;August. Using social big data predictive future signal: With special reference to the major policy issues of health and welfare. Korea Institute for Health and Social Affairs Health and Welfare Policy Forum (238):17–30.
Yang H.-S.. 2008;The effects of the opinion and quality of user postings on Internet news readers’ attitude toward the news issue. Korean Journal of Journalism & Communication Studies 52(2):254–281.
Yang H.-S.. 2018;Regional aversion and portal news: Exploring the differences of crime news coverage rates among different regions in Korea. Locality & Communication 22(2):73–101. doi: 10.47020/JLC.2018.05.22.2.73.
Yoo G., Yang S., Cho S.. 2016;Perceptions of the causes of child abuse in daycare centers and policy needs among mother-caregiver dyads. Korean Journal of Child Care and Education Policy 10(1):241–268.
Yoo J.-H.. 2005. A study on the reple text’s language in Internet news (Masters thesis). Retrieved from: http://www.riss.kr/link?id=T9825908.
Yoo K.-J., Yoo J.-S.. 2018;Analysis on social phenomena and perceptions of child abuse through social media big data analysis and multi-dimensional scaling. The Journal of Korea Open Association for Early Childhood Education 23(6):111–133. doi:10.20437/KOAECE23-6-05.
Yoon J.-H.. 2015. Eolin-ijib tto adonghagdae…ibeon-en ‘baneul’lo jjilleo [어린이집 또 아동학대…이번엔 ‘바늘’로 찔러]. KBS; Retrieved February 5, 2015, from https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=102&oid=056&aid=0010126398.
Yu H., Kang E ., Kwon M., Park J., Kin D., Kim K., Lee M.. 2018. 2018nyeon jeongugbo-yugsiltaejosa-eolin-ijibjosa bogo [2018년 전국보육실태조사-어린이집조사 보고]. (Report No. 11-1352000-000962-12). Retrived from Ministry of Health and Welfare website: http://www.mohw. go.kr/react/index.jsp.
Yu Y.-L.. 2017. Analysis of media coverage on 2015 revised curriculum policy using big data analysis (Doctoral dissertation). Retrieved from http://www.riss.kr/link?id=T14508106.

Article information Continued

Figure 1

Year of implementation of the child abuse punishment act (2014) comment semantic network analysis.

Figure 2

Year of the mandatory installation of CCTVs in daycare centers comment (2015) semantic network analysis.

Figure 3

Year of investigation for children who have been absent school long-term Comment (2016) semantic network analysis.

Figure 4

Year of the announcement of the 100 state projects in the inclusive welfare state comment (2017) semantic network analysis.

Figure 5

Year of the the establishment of the e-child happiness support system (2018) comment semantic network analysis.

Figure 6

Year of raising public concern on child protective services comment (2019) semantic network analysis.

Table 1

News and Comments Exclusion Criteria

News Comments Exclusion criteria
1 39,700 1,773,625 Raw data
2 27,102 1,399,221 Duplicate news, Human resources affairs, Obituary, Briefing, Summary news, Photo news, Advertising articles, Less than 500 characters
3 18,058 1,333,677 Where the text is not child abuse news

Table 2

The Centrality Value of the Keywords in the Comments on the Year the Child Abuse Punishment Act (2014)

Keyword Degree centrality Betweenness centrality Keyword Degree centrality Betweenness centrality
아동 117 18.7 한국 117 18.7
맞다 117 18.7 사람 116 14.6
죽다 117 18.7 정신 116 18.1
부모 117 18.7 때리다 116 14.4
나라 117 18.7 죽이다 116 14.6

Table 3

The Centrality Value of Keywords in the Comments of the Year of the Mandatory Installation of CCTVs in Daycare Centers (2015)

Keyword Degree centrality Betweenness centrality Keyword Degree centrality Betweenness centrality
어린이집 148 9.8 어머니 148 9.8
아동 148 9.8 내다 148 9.8
교사 148 9.8 보육교사 148 9.8
부모 148 9.8 생각 148 9.8
사람 148 9.8 보육 148 9.5

Table 4

The Centrality Value of the Keywords Shown in the Comments of the Year in Which the Long-term Absence Survey was Conducted (2016)

Keyword Degree centrality Betweenness centrality Keyword Degree centrality Betweenness centrality
아동 52 0.04 마음 52 0.04
얼굴 52 0.04 자식 52 0.04
교사 52 0.04 사람 52 0.04
가슴 52 0.04 죽다 52 0.04
부모 52 0.04 사형 52 0.04

Table 5

The Centrality Value of the Keywords in the Comments on the Year of the Announcement of the 100 State Projects in the Inclusive Welfare State (2017)

Keyword Degree centrality Betweenness centrality Keyword Degree centrality Betweenness centrality
아동 38 0.06 사람 38 0.06
교사 38 0.06 여자 38 0.06
어린이집 38 0.06 한국 38 0.06
부모 38 0.06 어머니 38 0.06
남자 38 0.06 원장 38 0.03

Table 6

The Centrality Value of Keywords Shown in the Comments of the Year of the Establishment of the E-Child Happiness Support System (2018)

Keyword Degree centrality Betweenness centrality Keyword Degree centrality Betweenness centrality
아동 44 0.9 자식 44 0.9
부모 44 0.9 아프다 44 0.9
맞다 44 0.9 교육 44 0.7
사람 44 0.9 인간 44 0.9
죽다 44 0.9 범죄 44 0.6

Table 7

The Centrality Value of Keywords in Raising Public Concern on Child Protective Services (2019)

Keyword Degree centrality Betweenness centrality Keyword Degree centrality Betweenness centrality
아동 38 0 자식 38 0
부모 38 0 남자 38 0
교사 38 0 어머니 38 0
사람 38 0 생각 38 0
어린이집 38 0 키우다 38 0