웹툰 원작 TV 드라마의 텍스트 기반 관객 감정 분석: <경이로운 소문>을 중심으로

Abstract

텍스트 감정 분석과 분류는 다양한 도메인에서 이루어지고 있다. 본 논문에서는 같은 이야기지만 서로 다른 미디어에서 큰 호응을 얻은 작품 <경이로운 소문 (The Uncanny Counter)>에 대해 텍스트 기반 감정 분석을 적용하여 비교 분석한다. 먼저, GoEmotions-Korean 감정 모델을 통해 28가지 감정을 분류하였고, 이를 긍정과 부정의 두 가지 극성으로 나누었다. 다음으로, 웹툰 독자와 TV 드라마 시청자들의 반응이 어떤 요인으로 긍정 또는 부정적으로 나타났는지를 비교 분석하였으며, 분석 결과는 다음과 같은 세 가지 특성을 보여 주었다. 첫째, 청중들의 기대감과 관련된 감정이 원작 웹툰과 TV 드라마에 대해 공통적으로 높게 나타났다. 둘째, 스토리 전개 속도를 고려했을 때, 원작 웹툰보다 TV 드라마에서 부정적 감정이 더 많이 추출되었다. 셋째, <경이로운 소문> TV 드라마의 경우, 부정적 반응을 촉발한 원인으로 두 가지 – 느린 이야기 전개 속도와 원작과는 다른 내용 추가 –가 주요하게 작용했음을 알 수 있었다.