Emotion Analysis of Autobiographies of South Korean Sports Stars: Utilizing the AI Language Model KoBERT

연구목적 이 연구는 성공한 스포츠 스타들의 삶 전반이 어떠한 감정으로 자서전에 담겨있는지 확인하고, 긍정심리학의 관점에서 긍정적, 부정적 감정이 그들의 자서전 속 삶에 얼마나 차지하였는지 알고자 하였다. 객관적인 분석을 위해 한국어 감정분석에 유용한 인공지능 모델(KoBERT)을 학습시켰으며, 이를 활용하여 비교, 분석하였다. 연구방법 이 연구는 대한민국 스포츠 스타 6인(야구 4명, 축구 2명)의 자서전 문장을 활용하여 진행하였다. 사용된 문장의 전체 개수는 20,781개다. 자료 처리 방법으로 한국어 인공지능 모델인 KoBERT를 2차례에 걸쳐 추가 학습하였으며, 학습을 위해 사용된 문장은 1차 96,865개, 2차 43,799개다. 학습된 모델의 최종 학습률은 89.85%이며, 정답률은 77.31%이다. 결과 첫째, 대한민국 스포츠 스타 6인의 자서전 문장 속 감정은 부정적인 감정의 빈도가 더 높았다. 둘째, 문장 속 감정의 빈도는 슬픔, 기쁨, 공포, 놀람, 분노, 행복, 혐오, 당황, 불안, 상처의 순서로 나타났다. 이 중 슬픔, 기쁨의 합은 80% 이상을 차지하였다. 결론 이 연구의 대상인 스포츠 스타 6인의 자서전 속 문장은 부정적인 감정이 매우 높고, 문장의 대부분을 차지하고 있는 슬픔과 기쁨을 제외한 부정적인 감정들은 빈도가 매우 작게 나타나 개인의 역량과 노력을 통해 통제하고 극복했을 가능성이 있다. 인간의 감정과 내면은 복잡하고 불규칙하기에 긍정적인 결과를 얻기 위해서는 한 가지 감정만을 강조하거나, 부정적 감정을 무조건 배척하는 시각에서 벗어나야 한다. 스포츠 선수와 자서전을 통해 교훈을 얻고자 하는 독자들이 자신만의 감정적 최적 영역을 파악하고 관리하는 것이 중요하기에, 향후 다양한 종목과 분야의 자서전을 활용하여 부정적 감정을 적절히 조절하고 활용하기 위한 연구가 이루어져야 할 것이며 다양한 Data Set를 통해 여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 후속 연구가 필요하다.