On January 4, 2020, the official Twitter account of the former US President Trump threatens to target Iran’s cultural heritage sites conditioned on any Iranian retaliation on US military forces then stationed in the Middle East. The immediate context was that the US-led drone strike had killed Iran’s Major General Qasem Soleimani in Iraq (Baghdad) only two days prior. This study critically analyzes whether “Tweets” uploaded to President Trump’s Twitter account could reasonably be construed as a type of harm against international law instruments and framework on the safeguarding of cultural heritage. This paper provides a brief contextual overview of President Trump’s Tweets; traces the historical destruction of cultural property during conflicts and discusses the preservation of heritage; delineates international laws and assesses whether President Trump and the US might be legally bound to refrain from threats to destroy cultural property; and examines the increasing role of social media in the evolution of the idea of diplomacy.

본 연구는 SNS를 통해 사용자들이 표현하는 감성을 공간적으로 어떻게 나타낼 수 있는지를 연구하고자 하였다. 이를 위해 트윗데이터를 이용하여 현대인이 느끼는 스트레스라는 현상의 시도별 차이를 분석하였다. 트윗데이터는 2014년 7월 12일부터 2015년 7월 21일까지 총 503,737건의 데이터를 다운받고, 이 가운데 광고와 뉴스를 제외한 332,328건을 분석대상으로 하였다. 트윗데이터 분석을 위해 트윗의 텍스트를 형태소로 구분하고, 스트레스에 대한 토픽을 파악하기 위해 LDA알고리즘을 기반으로 하는 토픽모델링을 실시하였으며, 그 결과 15개의 토픽이 생성되었다. 15개의 토픽에는 스트레스 원인관련 “성격”, “학업”, “직무”, “가정”, “SNS사용” 토픽이 포함되었으며, 스트레스 결과에는 “질병”, “심리적상태”, “두피 및 탈모” 토픽이 포함되었다. 스트레스 해소방법 주제에는 “그림”, “게임”, “운동 및 문화생활”, “음식섭취”, “노래 등”의 토픽이 포함되었다. 트윗데이타의 분석대상 332,328 건 가운데 거주지역이 명확히 기재된 경우는 1,035개에 불과하여 거주지역 유추모델을 통해 시도별로 34,641개의 트윗에 위치를 부여하였다. 토픽모델링 결과를 시도별로 분석하여 시도별 최대 개수와 최소 개수 토픽명을 확인하고, 토픽을 스트레스 원인, 결과, 해소방법 3가지 주제로 구분하여 시도별로 어떤 토픽에 높은 관심을 가지고 있는지를 비교하였다. 본 논문은 스트레스라는 사회적 병리현상에 대해 사람들의 느낌과 이를 표현하는 방법, 이들의 지역차를 규명했다는데 의의가 있으며 비가시적 감성적 현상을 지도화하여 공간데이터의 장을 확장시켰다는데 의의가 있다.

최근 정보 기술의 발달과 GIS 논의 발전과 함께, 소셜 미디어 데이터의 생성과 공유에 대한 관심이 증대되고 있다. 소셜미디어를 통해 생성되는 트윗 데이터는 기존의 지리 정보와는 다르며, 이를 보완, 대체하고 있다. 이러한 트윗 데이터의 중요성에도 불구하고 지리학 분야에서 이에 대한 이론적 고찰 및 실증적 분석 연구가 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 트윗 데이터에 대한 논의를 정보 격차를 중심으로 이론적으로 고찰하며, 이를 바탕으로 트윗 데이터의 공간 패턴, 시간적 시각화, 사회-인구변수와의 관련성을 중심으로 실증적으로 탐색하는데 있다. 미국 킹 카운티를 사례로 한 연구 결과, 트윗 데이터가 공간 및 시간 측면의 집중적으로 분포함을 발견하였으며, 또한 도시-농촌 간 정보 격차가 나타나고 있음을 탐지하였다. 또한 트윗 데이터의 분포는 사회 인구 변수와의 회귀 분석 결과, 젊은 층 인구, 소득 변수 등과 일부 관련성을 가지는 것으로 나타났다.