문학의 디지털화와 문학작품 테마분석의 컴퓨터 프로그래밍의 활용

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 본 론
1. 문학의 디지털화와 그 매체적 정체성
2. 연구방법
2.1 양화작업
2.2 통계작업
3. 문학작품의 테마분석
3.1 어휘분포와 테마
3.2. 음소분포와 테마연구
4. 문체지수를 찾아서
4.1. 반복지수 f
4.2. 어휘 증가 지수
4.3. P/p지수

Ⅲ. 결 론

참고문헌

본문내용

가분은 374개이고 편차는 98개이다. 이 편차가 우연한 결과인지 특별한 문체적 테마적 이유에 근거한 결과인지는 변환편차 z를 통해서 조사할 수 있다. 1776개의 어휘소에 대해서 그것이 2막에만 나타날 확률은 0.24887이다. 이것을 공식에 대입시키면 다음의 결과를 얻는다 :
z= { 98} over { 1776 TIMES 0.24887 TIMES 0.75113}=5.3785
.
통계도표에 의하면 우연히 이러한 편차에 이를 확률은 거의 0이다. 이렇게 1막에서 2막으로의 어휘의 확장은 기대보다 훨씬 약하다는 사실을 확인할 수 있다. 이 사실은 어휘소의 사용에 있어서 2막이 1막의 반복에 가깝다는 것이다. 거기서 이 작품의 문체와 함께 그 테마를 파악할 수 있다. 즉 지루한 단어들의 무의미한 열거, 기다림, 반복에 의한 시간의 정지, 존재의 절망에 대한 제시, 그것을 통한 존재에 대한 근본적인 물음이 제시되는 것이다.
4.3. P/p지수
이 외에도 문체의 지수로는 뮐레에 의해 고안된 P/p지수가 있다. 이 지수는 인칭대명사와 소유형용사 간에 존재하는 관계를 보여준다. 이 지수는 위그(M. Hug, 1989 : 233-234)와 부뤼네(E. Brunet, 1978 : 347)에 의해서도 활용된바 있다. 전자는 상관계수와 비교하면서 이 지수를 사용하였고, 후자는 소설과 희곡에서 이 지수를 비교하였다.
이 지수의 성격은 다음 뮐레의 말로 충분하리라 생각된다 :
"일반적으로 이 대명사적 지수는 그 문체가 일상대화체(style familier)일수록 높아지고, 문체가 귀족적이고 과장되고 서정적일 때 낮아지는 경향이 있다. 가장 높은 지수 값은 구어체나 작품의 재현물들에서 발견된다. 반대로 가장 약한 지수 값들은 『악의 꽃』과 같은 서정시집에서 발견된다." (Ch. Muller, 1967:118)
이렇게 이 지수의 값은 표본의 문체가 일상적 대화체일수록 높아진다. 더 정확하게 말하면 "지수는 항상 대략 1을 웃돈다. 그리고 고전 비극에서는 2를 밑돌고 고전희극에서는 그보다 약간 높아진다. 그리고 구어체(l'oral)에서는 9까지도 올라간다" (Hug, 1989:234).
P/p지수의 경우, 지수의 수치에 대한 기준이 세워져 있으므로 수치가 계산되면 직접적인 비교가 가능하다. 이는 문체 지수로서 그 활용이 매우 긍정적임을 보여주는 것이다.
문체의 지수는 단어의 빈도수와 직접적인 관계가 아니라 간접적인 관계에 놓인다. 빈도수 자체 보다는 그 분포에 의해 문체의 지수를 찾아야 한다. 예를 들어 품사의 분포는 담론의 화법을 잘 보여준다. 지금까지의 결과에 의하면 간단한 몇 가지 지수 외에는 뚜렷한 문체의 지수가 나오고 있지 않다. 이는 앞으로 해결되어져야 할 부분이며 꼭 연구될 가치가 있는 부분인 것이다.
Ⅲ. 결 론
지금까지 살펴본 바와 같이 언어단위를 통한 양적 연구는 문학작품에 대한 또 다른 양상을 제시한다. 물론, 어떤이들은 문학적 현상이나 언어적 현상이 단순한 수학적 법칙대로 움직이겠는가 하는 의문을 제기하며, 나아가 회의적인 태도까지 취한다. 그러나 수학이란 단순히 숫자만을 도구로 하고 대상으로 하는 학문이 아니다. 다양한 사회적, 문화적, 물리적 현상 속에는 수학적 코드가 숨어 있다. 새의 날개구조에서 수학적인 코드를 찾아내어 비행기 구조에 적용하는 것처럼 말이다. 수학적 법칙이 실제로 여러 현상에 적용됨을 우리는 이제까지의 통계언어학적 작업에서 밝혀왔다. 언어의 경우를 예로 들면, 불어의 음소분포가 수학의 이항분포를 따른다는 연구결과는 이제 새롭지 않다. 이러한 관점에서 보아, 언어적 현상의 코드를 해독하는데 수학적 법칙이용이란 분명 유용한 것이며, 문학작품의 내적 구조를 밝히는 데에도 이러한 방법론은 매우 효과적인 것이다. 아울러 세밀한 구성요소들의 성질과 요소들 간의 관계에 대한 구조적 연구에서처럼 고도의 섬세함과 정밀성을 요하는 작업에서 컴퓨터의 활용은 필수적인 것이다.
참고문헌
H. S. BAE, Structures lexicales, syntaxiques et phon tiques dans deux pi ces de J. Tardieu, Th se de Doctorat, Universit de Strasbourg, 1997.
E. Brunet, Le vocabulaire de Jean Giraudoux, Structure et volution. Statistique et informatique appliqu es l' tude des textes partir des donn es du Tr sor de la Langue Fran aise, Gen ve, Slatkine, 1978, 677p.
P. Guiraud, Les caract res statistiques du vocabulaire, Paris, PUF, 1954, 116p.
M. Hug, "Probl mes et r sultats d'une tude statistique sur le Syntagme Nominal fran ais", in Literary and Linguistic Computing, Vol. 4, n°1, 1989.
M. Hug, Structures du syntagme nominal fran ais, Paris-Gen ve, Champion-Slatkine, 1989, 496p.
P. L on, Pr cis de phonostylistique. Parole et expressivit , Paris, Nathan, 1993, 335p.
Ch. Muller, Etude de statistique lexicale, Le vocabulaire du th tre de Pierre Corneille, Paris, Larousse, 1967, 379p.
Ch. Muller, Initiation aux m thodes de la statistique linguistique, Paris, Champion, 1992(1973), 189p.
배희숙, "En attendant Godot에 나타난 어휘분포" in 『프랑스 현대 문학 연구』, 성균관대학교출판부, 1993, pp. 235-283.

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