“나는 오늘도 살아 있어서 연장을 들었다” – 늙은 킬러가 전하는 생의 찬가, 『파과』

살아 있어서 눈을 떴고, 그래서 오늘도 하루를 시작했다.그 시작이 ‘희망’이나 ‘의지’가 아닌 그저 살아 있기 때문이라는 말이,어쩐지 더 오래 가슴에 남는다.처음 이 책을 펼친 건 솔직히 그 강렬한 설정 때문이었다.“60대 여성 킬러”라니, 안 끌릴 수가 없잖아요?하지만 『파과』는 단순한 액션도, 짜릿한 반전도 아닌,조용히 무너져가는 존재와 그 안에서 피어나는 온기에 대한 이야기였어요. 🧍‍♀️ 삐걱거리는 몸과 기억, 그리고 남겨진 존엄“하지만 몸도 기억도 예전 같지 않게삐걱거리면서 이제는 퇴물 취급을 받는다.”이 책의 주인공 조각은 청부살인을 업으로 삼아온 60대 여성 킬러입니다.하지만 나이가 들어 몸은 느려지고, 기억도 가물가물해지고,한때는 “전설”이었지만 이젠 퇴물이라 불리는 처지가 되었죠.그녀는..

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• · 2025. 7. 1.
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[2018] Hate Lingo: A Target-Based Linguistic Analysis of Hate Speech in Social Media

논문 정보제목: Hate Lingo: A Target-Based Linguistic Analysis of Hate Speech in Social Media저자: Mai ElSherief, Vivek Kulkarni, Dana Nguyen, William Yang Wang, Elizabeth Belding소속: University of California, Santa Barbara발간지: ICWSM 2018 Introduction소셜 미디어는 표현의 자유를 증진시키는 순기능을 하지만 동시에 온라인 괴롭힘, 사이버불링, 혐오 발언과 같은 반사회적 행동의 온상이 되기도 한다. 이 연구는 기존의 혐오 발언 연구들이 간과해 온 매우 중요한 측면인 ‘혐오 발언의 '대상(target)’에 집중하여 온라인 혐오 발언..

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• · 2025. 6. 23.
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[2017] Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language

논문 정보제목: Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language저자: Thomas Davidson, Dana Warmsley, Michael Macy, Ingmar Weber소속: Cornell University, Qatar Computing Research Institute발간지: ICWSM 2017 Introduction온라인상의 혐오 발언(Hate Speech)과 단순히 공격적인 언어(Offensive Language)를 어떻게 구분할 수 있을까? 이 논문은 이 질문에 대한 깊이 있는 탐구를 시작한다. 저자들은 혐오 발언을 "특정 집단을 향해 경멸, 모욕, 굴욕감을 주기 위한 의도를 가진 언어"로 정의하고 이것이 단순히..

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• · 2025. 6. 20.
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[Methods] Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets (2017)

소셜 미디어에 만연한 혐오 발언과 악플은 이제 심각한 사회문제이다. 수많은 콘텐츠를 사람이 일일이 검수하는 것은 불가능에 가깝기 때문에 인공지능을 활용한 자동 탐지 기술이 필수적이다. 2017년에 발표된 "Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets"는 이 분야의 기술적 발전에 중요한 이정표를 제시한 논문이다.이 논문에서는 다양한 방법론들을 제시하였는데, 그에 대해 하나하나 살펴보았다. 1. Baseline 방법들새로운 기술의 성능을 제대로 평가하려면 비교할 기준점이 필요하다. 연구팀은 당시 널리 사용되던 세 가지 베이스라인 방법들을 먼저 실험하였다.문자 n-gram (Character n-gram): 당시 혐오 발언 탐지 분야의 최신 기술로 여겨지던 방식..

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• · 2025. 6. 18.
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[2017] Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets

논문 정보제목: Deep Learning for Hate Speech Detection in Tweets저자: Pinkesh Badjatiya, Shashank Gupta, Manish Gupta, Vasudeva Varma소속: IIIT-H (Hyderabad, India), Microsoft (India)발간지: WWW 2017 Companion 1. Introduction소셜 미디어의 폭발적인 증가와 함께 혐오 발언 또한 증가하면서 이를 악용한 혐오 활동 역시 크게 늘어났다. 트위터에서 혐오 트윗은 특정 개인(정치인, 연예인 등)을 향한 사이버불링이나 특정 집단(국가, 종교, 성별, 성소수자 등)을 표적으로 하는 공격적인 언어를 포함한다. 이러한 혐오 발언을 탐지하는 것은 특정 사용자 ㄷ그룹이 다..

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• · 2025. 6. 17.
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[2016] Hateful Symbols or Hateful People? Predictive Features for Hate Speech Detection on Twitter

논문 정보제목: Hateful Symbols or Hateful People? Predictive Features for Hate Speech Detection on Twitter저자: Zeerak Waseem, Dirk Hovy소속: University of Copenhagen발간지: NAACL-HLT 2016 1. Introduction이 연구는 소셜 미디어에서 흔히 발생하는 인종차별 및 성차별적 발언으로서의 혐오 발언 문제에 주목한다. 당시 페이스북, 트위터와 같은 소셜 미디어 기업들은 혐오 발언을 식별하려는 노력을 하고 있었지만, 그 기준이 제각각이고 주로 수작업에 의존하고 있었다. 저자들은 혐오 발언과 실제 증오 범죄 사이의 강력한 연관성을 지적하며 혐오 발언을 조기에 자동으로 탐지하는 기술의 ..

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• · 2025. 6. 15.
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