1. '언어'

언어는 우리에게 세상과 소통하는 좋은 도구가 됨

선생의 입장에서 학생이 1) 새로운 정보를 학습할 때인지, 2) 그것을 다른 지식과 융합할 때인지 아는 것이 중요

→ 적절한 텍스트 & 담론 분석 방법론이 필요

2. NLP

기존의 담론분석은 'NGD(노가다)' 그자체..

의미있는 단어나 절을 분석하고, 해석

→ 빅데이터의 등장 → NGD 불가능, 새로운 자동화 방법론의 필요

Def. Natural Language Processing

; 컴퓨터를 사용해 담론 분석을 자동화하여 인간의 언어를 해석하는 일

• 인간의 언어 O, 동물은 언어 X
• 1990s 중반부터 NLP의 영향력이 증가하기 시작함
• (발제자 사족: 최근에 "NLP"라고 하면 단순 빈도만을 보는 방법보다는 머신러닝과 결합된 자연어처리 방법론을 통칭하는 것으로 보임)

<aside> ✅ 언어의 어떤 특징을 잡아서 분석할 것인지에 따라 방법론의 종류가 나뉨 ; 단어, 단어의 속성, 의미, 담론의 구조 등등

</aside>

2.1 The words

단어 자체에 집중하는 방법론을 소개하는 장

2.1.1 Linguistic Inquiry Word Count

(LIWC, http://liwc.wpengine.com/how-it-works/)

단어와 그것이 의미하는 심리학적 요인을 연결지은 사전(dictionary) 기반 담론분석 (최신 사전, LIWC2015 은 6,400개의 단어/이모티콘에 대한 정보를 담고 있음)