설득적 담론에는 전제나 결론이 생략된 논증인 생략 삼단논법(enthymeme)이 광범위하게 존재하지만, 이를 주석하는 작업은 매우 주관적이어서 데이터셋 구축이 까다롭다. 연구팀은 정치적으로 논란이 되는 담론에서 수집한 트윗 1,482개를 다섯 명의 주석자가 생략 삼단논법의 존재 여부와 논증 구조를 표시한 데이터셋을 구축했다. 기존 자료와 달리 주석자 간 불일치를 의도적으로 보존해 그 원천과 잠재적 활용 가능성을 연구할 수 있도록 설계됐다.
연구팀은 먼저 생략 삼단논법의 정의를 재검토하고, 월턴의 논증 도식에 근거한 주석 지침을 제안했다. 이 지침은 체계적이고 제약된 접근법을 제공하면서도 과제의 해석적 특성을 위한 여지를 남겨둔다. 기존 자료들이 주석자 간 불일치를 제거해 그 원인을 가리고 모델 성능에 미치는 잠재적 이점을 차단했던 관행과 대비되는 접근이다. 또한 주석에 높은 인지 부하를 부과하고 일관되지 않은 주석을 유발하는 과제의 복잡성 분석도 수행했다.
예비 실험 결과, 주석자 불일치 정보로 훈련한 모델이 다수결 레이블로만 훈련한 모델보다 우수한 성능을 보였다. 이는 주관적 과제에서 다수의 판단을 하나의 정답으로 강제하는 관행이 오히려 모델 학습에 손실을 줄 수 있음을 시사한다. 정치 담론처럼 해석이 갈리는 텍스트일수록 인간 사이의 판단 편차 자체가 유의미한 학습 신호가 될 수 있다는 것이다.
연구팀은 생략 삼단논법 정의와 지침의 구조적 개방성이 인간 추론의 해석적 과정에 대한 변이 연구를 가능하게 하며, 인간 추론과 관련된 자연어처리 응용 분야에 새로운 데이터 구축 방향을 제시한다고 밝혔다. 소셜미디어 정치 담론의 설득 구조를 분석하는 작업은 허위정보 탐지나 여론 분석 등으로도 확장될 수 있어, 주석 불일치를 보존한 이번 자료가 후속 연구의 토대가 될지 주목된다.
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