[논문 리뷰] SOLO: A Corpus of Tweets for Examining the State of Being Alone

Svetlana Kiritchenko, Will E. Hipson외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 04.

Mental Health via Writing참고 문헌 32인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 '고립', '외로움', 또는 '고독'을 포함하는 400만 건이 넘는 영어 트윗을 담은 SOLO라는 코퍼스를 소개하여, 혼자 있는 상태와 관련된 언어적 및 정서적 연관성을 계산적으로 분석한다. 연구 결과, 고립은 긍정적이고 자기주도적인 맥락과 연결되며, 외로움은 부정적이고 비자발적인 경험과 관련이 있음을 확인했으며, 여성과 청소년이 더 자주 외로움을 표현함으로써 실제 언어 사용에서 심리학적 차이가 확인된다.

ABSTRACT

The state of being alone can have a substantial impact on our lives, though experiences with time alone diverge significantly among individuals. Psychologists distinguish between the concept of solitude, a positive state of voluntary aloneness, and the concept of loneliness, a negative state of dissatisfaction with the quality of one's social interactions. Here, for the first time, we conduct a large-scale computational analysis to explore how the terms associated with the state of being alone are used in online language. We present SOLO (State of Being Alone), a corpus of over 4 million tweets collected with query terms 'solitude', 'lonely', and 'loneliness'. We use SOLO to analyze the language and emotions associated with the state of being alone. We show that the term 'solitude' tends to co-occur with more positive, high-dominance words (e.g., enjoy, bliss) while the terms 'lonely' and 'loneliness' frequently co-occur with negative, low-dominance words (e.g., scared, depressed), which confirms the conceptual distinctions made in psychology. We also show that women are more likely to report on negative feelings of being lonely as compared to men, and there are more teenagers among the tweeters that use the word 'lonely' than among the tweeters that use the word 'solitude'.

연구 동기 및 목표

• 대규모 소셜미디어 텍스트에서 혼자 있는 상태가 어떻게 언어적·정서적으로 표현되는지 조사하고, 자발적인 고립(긍정적, 자발적)과 비자발적인 고립(부정적, 비자발적)을 구분한다.
• 정신 건강과 복지에 미치는 영향이 크지만, 고립과 외로움과 관련된 대규모 계산적 연구가 부족한 데에 대비하여 이를 메우고자 한다.
• 미래의 정신 건강, 복지 및 고립 경험의 인구통계적 차이에 관한 연구를 위해 무료로 공개할 수 있는 대규모 코퍼스(SOLO)를 구축하고자 한다.
• 성별 및 연령대별로 고립과 외로움에 대한 언어 사용의 차이를 탐색하고, 언어 패턴이 심리학 이론과 일치하는지 평가하고자 한다.

제안 방법

• 트위터의 스트리밍 API를 통해 'solitude', 'lonely', 'loneliness'라는 검색어를 사용해 400만 건이 넘는 트윗을 수집하였다.
• 표본을 수작업으로 주석 처리하여, 94% 이상의 트윗이 '혼자 있는 상태' 개념과 관련이 있음을 검증하였다.
• 단어 공동출현 분석을 적용하여 'solitude', 'lonely', 'loneliness'가 긍정/부정 및 높은/낮은 지배력 단어와 어떤 의미적 연관성을 가지는지 파악하였다.
• 감정 어휘집(NRC 감정 어휘집 등)을 사용하여 정서적 내용을 분석하고, 긍정적 및 부정적 영향을 비교하였다.
• 성별 및 연령대별로 인구통계 분석을 수행하여, 그룹 간 트윗 빈도와 정서적 톤을 비교하였다.
• 키워드 기반 수집 및 검증을 통해 청소년 또는 노인을 대상으로 하는 타겟 코퍼스를 구축하는 방법론 프레임워크를 개발하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자들이 'solitude', 'lonely', 'loneliness'를 사용할 때, 자발적인 고립 상태와 비자발적인 고립 상태 중 어느 정도의 비율로 표현하고 있는가?
• RQ2 트윗 내 언어 패턴이 심리학적으로 고립(긍정적, 자기주도적)과 외로움(부정적, 원하지 않는)을 분리하는 데에 뒷받침하는가?
• RQ3 온라인 언어에서 'solitude', 'lonely', 'loneliness'라는 단어들의 정서적 연관성은 어떻게 다를까?
• RQ4 성별 및 연령대별로 이 단어들의 사용에 뚜렷한 인구통계적 차이가 존재하는가?
• RQ5 소셜미디어 텍스트의 키워드 기반 수집이 정신 건강과 복지 연구를 위한 신뢰할 수 있고 대규모의 코퍼스를 생성하는 데에 유용한가?

주요 결과

• 'solitude'는 'enjoy'와 'bliss'와 같은 긍정적이고 높은 지배력 단어와 유의미하게 더 자주 공동 출현하여, 자기주도적이고 긍정적인 상태로 간주될 수 있음을 뒷받침한다.
• 'lonely'와 'loneliness'는 'scared'와 'depressed'와 같은 부정적이고 낮은 지배력 단어와 더 자주 공동 출현하여, 고통과 불만족과의 연관성이 확인된다.
• 동일 기간 동안 'loneliness'는 'solitude'보다 17배 더 많은 트윗을 유발하여, 외로움이 더 널리 표현되고 있음을 시사한다.
• 여성 사용자는 전체 코퍼스에서 남성 사용자보다 10% 더 많은 트윗을 생성했음에도 불구하고, 'lonely'를 포함한 트윗은 남성 사용자보다 12% 더 많았으며, 이는 외로움 표현에 성별 격차가 있음을 시사한다.
• 'lonely' 코퍼스는 'solitude' 코퍼스보다 청소년(특히 청소년기)과 관련된 단어가 12% 더 많고 성인과 관련된 단어는 더 적어, 청소년이 외로움에 더 취약함을 시사한다.
• 남성 및 여성 사용자가 올린 트윗의 정서적 내용은 뚜렷이 유사하여, 여성은 외로움을 더 자주 보고하지만 표현의 정서적 톤에는 성별 간 유의미한 차이가 없음을 시사한다.