"Shut Up and Let Me Enjoy My Otome": Understanding and Measuring the Toxicity in Otome Game Communities
이 논문은 오토메 게임 커뮤니티 내에 만연한 독성을 측정하고 그 특성을 분석하기 위해 620,045개의 게시물을 분석하는 프레임워크인 OtomeSCAN을 소개하며, 웨이보와 레딧 사이의 상당한 플랫폼 격차, 실제 세계의 갈등 상황 중 발생하는 독성의 급격한 에스컬레이션, 그리고 게임 개발자를 겨냥한 조직적인 공격의 존재를 밝혀낸다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
디지털 엔터테인먼트의 광활한 풍경 속에서, 온라인 커뮤니티는 수백만 명의 플레이어들이 모이는 주요 집결지가 되었습니다. 이러한 공간 내에서 '독성(toxicity)'이라 불리는 현상은 연구자들에게 오랫동안 연구 대상이 되어 왔습니다. 이 용어는 사람들을 대화에서 떠나게 만들 가능성이 있는 무례하거나 무례하거나 비합리적인 댓글을 설명합니다. 일반적인 게임 그룹, 특히 성별이 혼합된 그룹에서의 적대감에 많은 관심이 쏠려 왔지만, 특정하고 빠르게 성장하는 게임 세계의 한 구석은 대체로 조사되지 않은 채 남아 있었습니다. 이곳은 여성 주인공의 역할을 맡아 남성 캐릭터들과 관계를 쌓아가는 로맨스 시뮬레이션 장르인 '오토메(otome)' 게임을 중심으로 구축된 커뮤니티입니다. 이 게임들은 틈새 취미에서 글로벌 산업으로 진화하여 수십억 달러의 가치를 지니게 되었고, 수억 명의 플레이어를 끌어모으고 있습니다. 그러나 이러한 여성 중심적 공간 내의 사회적 역동성과 그들이 직면한 학대의 구체적인 성격은 지금까지 체계적으로 측정되지 않았습니다. 이러한 독성이 어떻게 나타나는지 이해하는 것은 안전한 공간을 찾는 플레이어뿐만 아니라, 이를 호스팅하는 플랫폼과 게임을 만드는 개발자들에게도 매우 중요합니다.
연구팀은 오토메 게임 커뮤니티 내에서 발견되는 독성에 대한 첫 번째 대규모 조사를 수행함으로써 이 공백을 메우고자 했습니다. 그들은 두 개의 주요 소셜 미디어 플랫폼인 중국의 트위터와 페이스북이 혼합된 형태인 웨이보(Weibo)와 영어 기반 포럼 네트워크인 레딧(Reddit)에 초점을 맞추었습니다. 2024년 초부터 2025년 중반까지 18개월 동안, 연구진은 62만 개 이상의 게시물을 수집하고 분석했습니다. 이 방대한 양의 텍스트를 이해하기 위해, 그들은 먼저 '오토메스캔(OtomeSCAN)'이라는 특화된 도구를 만들었습니다. 이 프레임워크를 통해 데이터를 수집, 정제한 후, 고급 인공지능 모델을 사용하여 어떤 게시물이 독성이 있는지를 식별했습니다. 일반적인 인터넷 사용을 위해 설계된 기존 도구들은 오토메 팬들의 특정 은어나 문화적 뉘앙스를 이해하지 못하는 경우가 많기 때문에, 연구진은 4,300개 이상의 게시물로 구성된 정교하게 라벨링된 데이터셋을 사용하여 자체 모델을 훈련시켰습니다. 이 인간 검증 데이터는 '그라운드 트루스(ground truth)' 역할을 하여, 팀이 AI에게 이 커뮤니티 특유의 모욕, 위협, 괴롭힘을 인식하도록 가르칠 수 있게 해주었습니다.
결과는 두 플랫폼 사이에 극명하고 놀라운 차이를 보여주었습니다. 웨이보의 오토메 커뮤니티 내 독성 비율은 해로운 콘텐츠를 포함한 게시물이 5개 중 1개 이상일 정도로 우려할 만큼 높았습니다. 반면, 레딧의 동일한 커뮤니티는 4% 미만의 독성 비율을 보였으며, 이는 해당 사이트의 일반적인 게임 토론 수치와 거의 동일했습니다. 이는 플랫폼 자체의 환경이 갈등이 표현되는 방식에 엄청난 역할을 한다는 것을 시사합니다. 중국 플랫폼에서는 학대가 주로 플레이어 자신을 향해 빈번하게 발생했으며, 종종 그들의 정체성이나 지능을 공격했습니다. 그러나 레딧에서는 적대감이 팬들보다는 게임 내의 허구적 캐릭터나 게임을 만든 개발자를 겨냥하는 경우가 더 많았습니다. 이러한 차이는 독성이 균일한 문제가 아니며, 그것이 발생하는 공간의 문화적, 기술적 규칙에 따라 형태가 변한다는 점을 강조합니다.
또한 연구는 이러한 독성 폭발이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 추적하였으며, 이들이 실세계의 사건들에 반응하여 급증한다는 것을 발견했습니다. 게임이 새로운 업데이트를 출시하거나, 유명인이 플레이어들을 조롱하는 발언을 하거나, 혹은 팬 그룹이 권리를 침해당했다고 느낄 때, 독성 게시물의 비율은 급격히 치솟았습니다. 한 사례에서는 외부의 공격 이후 웨이보의 독성 게시물 비율이 단 3일 만에 약 22%에서 37% 이상으로 급증했습니다. 연구진은 이러한 급증이 무작위가 아니라는 점을 관찰했는데, 내부 갈등이나 외부 압력이 커뮤니티를 내부로 향하게 하여 종종 게임 개발자나 플레이어 자신을 공격하는 패턴을 따랐습니다. 연구진은 사용자 그룹이 유사한 언어나 템플릿을 사용하여 개발자를 괴롭히는 등 공격을 조율하는 듯 보이는 거의 200개의 사례를 식별했으나, 연구진은 이것이 단일한 조직적 음모의 증거라기보다는 잠재적인 협력 패턴이라고 언급했습니다.
수치 너지를 넘어, 연구진은 플레이어들이 탐지를 피하기 위해 사용하는 언어를 면밀히 살펴보았습니다. 웨이보에서는 독특한 독성 문구의 약 40%가 은어, 약어, 또는 발음은 같지만 모양은 다른 동음이의자로 글자를 대체하는 등의 교묘한 기술을 사용하여 의미를 숨겼습니다. 이를 통해 유해한 콘텐츠가 표준 필터를 빠져나갈 수 있었습니다. 레딧의 경우, 언어가 훨씬 더 직접적이었으며 모욕을 숨기려는 시도가 적었습니다. 연구는 오토메 게임이 거대한 수익성 있는 산업을 구축했지만, 그 주변 커뮤니티는 일반적인 게임 연구에서 간과된 독특한 과제에 직면해 있다고 결론지었습니다. 이 결과는 온라인 공간을 관리하는 데 있어 '원 사이즈 핏 올(one-size-fits-all, 일률적인)' 접근 방식은 작동하지 않을 것임을 시사하며, 대신 플랫폼과 개발자가 플레이어를 위한 더 건강한 환경을 구축하기 위해 이 커뮤니티의 특정한 문화적, 언어적 역동성을 이해해야 한다고 제언합니다.
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