초록

2021-2022학년도에는 미국 교육구에서 그 어느 해보다 더 많은 도서가 금지되었습니다. 도서 금지 및 기타 형태의 정보 검열은 민주적 절차에 심각한 영향을 미치며, 검열은 미국에서 당파적 정치 수사의 중심 주제가 되었습니다. 그러나 이러한 도서 금지 조치의 정확한 내용, 예측 요인 및 그 영향에 대한 실증적 연구는 거의 없습니다. 2021~2022학년도에 발생한 2,532건의 금지 도서에 대한 종합적인 데이터 세트와 카운티 수준의 행정 데이터, 여러 도서 수준의 디지털 추적 데이터 세트, 사용 제한 도서 판매 데이터, 새로운 크라우드 소싱 방식의 저자 인구 통계 정보 데이터 세트를 결합하여 PEN America에서 수집한 데이터를 분석한 결과 (i) 금지된 도서가 불균형하게 유색인종이 집필하고 아동 도서에 허구와 역사를 막론하고 유색인종 인물이 등장한다는 사실을 발견했습니다; (ii) 시간이 지남에 따라 덜 보수적으로 변한 우파 성향의 카운티가 인근 카운티보다 책을 금지할 가능성이 높으며, (iii) 책이 금지된 후에도 국가 및 주 차원의 관심도는 크게 영향을 받지 않습니다. 이러한 결과를 종합해 보면, 최근 미국에서 다양한 캐릭터가 등장하는 저관여 아동 도서를 대상으로 한 도서 금지는 검열 전술이라기보다는 위축된 투표층에 활력을 불어넣기 위한 상징적인 정치적 행동에 가깝다는 것을 알 수 있습니다.

키워드 : 도서 금지, 정치, 교육, 검열, 양극화
주제 : 정치 과학사회 및 정치 과학
이슈 섹션 : 사회 및 정치 과학

서론

검열과 지적 억압의 전형적인 상징이지만, 미국 대중에게 도서 금지는 외국의 관행이 아닙니다(1). 미국 학교와 도서관은 지난 2세기 동안 전통적인 규범이 근대주의와 과학적 사고에 의해 도전을 받으면서 어느 정도 규칙적으로 책을 금지해 왔습니다(2, 3). 그러나 2021-2022학년도에는 교육청의 명령과 학부모의 불만으로 인해 전국적으로 도서 금지가 급격히 증가했습니다(4, 5). 2020년 조지 플로이드 살해 사건과 당파적 ‘문화 전쟁’의 격화(6, 7) 이후 도서 금지는 정치, 시민, 정체성에 관한 광범위한 논의의 중심이 되고 있습니다.

언론인들은 최근 도서 금지 조치의 증가를 부지런히 기록해 왔으며, 특히 욕설, 폭력, 성적 콘텐츠에 대한 금지 조치가 LGBTQ+ 및 흑인 캐릭터가 등장하는 도서를 대상으로 하고 있다는 점에 주목했습니다(8-11). 특히 마크 트웨인의 작품과 관련하여 커리큘럼에서 책을 삭제하거나 역사적 맥락을 알리기 위해 주석을 다는 경우가 있지만, 대부분의 금지 조치는 비판적 인종 이론의 포함에 대한 대규모 논쟁에 따른 것입니다(12), 성소수자 관점 및 포용적 젠더 이론(13, 14) 학교 커리큘럼에 포함할 것을 요구합니다. 금지령을 지지하는 사람들은 이러한 이론을 전달하는 책에 노출되는 것은 학생들을 세뇌하는 것이며, 따라서 금지령은 부적절한 콘텐츠로부터 아이들을 보호한다고 주장합니다(15). 반면, 반대자들은 이러한 금지 조치가 미국 공공기관의 조직적인 인종 및 성별 기반 차별의 현실과 다양한 경험과 정체성을 긍정하는 중요한 사회적 표현에 대한 정보에 대한 청소년의 접근을 거부하려는 의심스러운 법적 시도라고 설명합니다(16, 17). 금지 조치는 학생들이 자신의 정체성을 탐구하기 시작하는 시점에 특정 정체성을 검열하는 것처럼 보입니다.

미국의 현대 도서 금지에 대한 학술적 연구는 아직 부족하지만 점점 늘어나고 있습니다. 법학자들은 학생들의 수정헌법 제1조 권리와 검열 시도 사이의 모순을 밝혀냈습니다(17, 18), 도서관학 학자들은 최근의 도서 금지를 매카시즘의 부활, 지적 자유의 감소, 공공 도서관과 학교의 불안정성 증가의 신호로 설명했습니다(4, 19). 교육 학자들은 금지령이 아동을 보호한다는 증거가 거의 없으며(20), 나아가 금지령이 아동의 인권과 정보 접근 능력을 침해하여 비판적 사고력 발달에 방해가 될 가능성이 있다고 주장합니다(16).

도서 금지 조치 외에도 현대 정보 검열에 대한 이해의 대부분은 국가가 반대 정보를 억압하기 위해 다양한 조치를 취하는 권위주의적 행위자와 온라인 환경에 대한 연구에서 비롯됩니다(21-24). 그러나 국가가 후원하는 형태의 정보 억압과는 달리, 미국의 도서 금지는 참여 민주주의의 틀 안에서 존재합니다. 금지령은 지역 학부모 단체와 공화당과 밀접한 관계를 맺고 있는 자유를 위한 엄마들과 같은 전국적인 정치 단체(25) 간의 복잡하고 종종 불투명한 협력으로 지원되며 교육위원회의 민주적 운영을 통해 결정됩니다. 도서 금지 조치가 전국적으로 분산되어 있는데, 이를 하나로 묶는 동기는 무엇일까요? 정치적으로나 대상 콘텐츠와 관련하여 어느 정도 예측할 수 있을까요?

이 연구는 2021-2022학년도 동안 미국에서 발생한 2,532건의 도서 금지 조치에 대한 체계적인 분석을 통해 이러한 질문에 답합니다(26) 행정 데이터, 여러 디지털 추적 데이터 세트, 사용 제한 도서 판매 데이터, 새로운 크라우드 소스 데이터 세트를 주석으로 추가하고 대폭 확장한 결과입니다. 이러한 다각적인 데이터를 통해 금지되는 콘텐츠의 전체 스펙트럼을 실증적으로 평가할 수 있으며, 그 중 대부분은 여성과 유색인종이 집필하고 허구적이든 역사적이든 유색인종 캐릭터가 등장하지만, 그렇지 않은 경우 무료 성적 콘텐츠나 인종 및 젠더 이론에 대한 독단적인 텍스트의 묘사와는 깔끔하게 일치하지 않는 것으로 나타났습니다. 또한, 여러 층위의 사회적 맥락에 내재된 집단 행동의 한 형태로서 도서 금지를 이해하는 데 중요한 세부 사항인 도서 금지가 발생하는 사회 정치적 맥락의 이질성을 평가합니다. 연구 결과를 종합해 보면, 현재의 도서 금지는 특정 자료에 대한 접근을 제한하려는 실용적인 노력이라기보다는 점점 더 분열되는 선거구에서 보수적인 유권자들을 자극하기 위한 정치적 전술로 보는 것이 더 타당할 것으로 보입니다.

또한 검열의 두 가지 상반된 공통 효과가 존재하는지 테스트합니다: (i) 정보의 성공적인 억압(27) 또는 (ii) 검열 시도가 해당 정보에 더 많은 관심을 유도하는 ‘스트라이샌드 효과’라고도 알려진 반발 효과(28) 등이 그것입니다. 금지 도서가 금지되기 전에도 금지 도서에 대한 관심은 거의 없는 것으로 나타났습니다. 또한, 금서로 인해 책에 대한 관심이 높아지거나 낮아지는 경우는 거의 없으며, 금서가 금지된 후에도 책에 대한 국가 및 주 차원의 관심은 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났습니다. 이러한 연구 결과는 많은 금지 도서와 저자가 인종과 성별을 둘러싼 ‘문화 전쟁’과 맞물려 있지만, 이러한 주제에 대한 대중 검열의 한 형태로서 금지 조치가 효과적이지 않을 수 있음을 시사합니다. 이러한 연구 결과는 도서 금지를 단순히 문화적 또는 교육적 문제가 아니라 도서관 서가와 교실을 통해 투표함을 겨냥한 정치적 행동의 한 형태로 재고해야 한다는 점을 강조합니다.

연구 결과

최근 도서 금지 조치의 세 가지 측면을 조사합니다. 첫째, 표적이 되는 콘텐츠의 다양성과 저자의 개인사항을 평가합니다. 첫 번째 질문은 크라우드 소싱된 도서 장르를 광범위한 주제별 클러스터로 그룹화하고, 후자는 자체 식별된 저자 인구통계 정보를 수집 및 분석하여 해결합니다. 둘째, 광범위한 카운티 수준의 인구통계학적 요인에 적용된 일련의 회귀 분석을 통해 어떤 상황에서 책이 금지될 가능성이 가장 높은지 묻습니다. 마지막으로, 도서 판매량과 Google 검색을 비롯한 여러 관심 지표에 대한 사전 사후 분석을 통해 도서가 금지된 후 관심도가 어떻게 변화하는지 살펴봅니다. 표 S1에는 각 연구 질문과 데이터 출처가 나와 있습니다.

금지 도서의 분류 및 저자

귀납적인 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 금지 도서의 높은 수준의 유형을 생성합니다. 이 접근법의 목표는 책 하위 장르를 기반으로 높은 수준의 책 그룹(‘장르’라고 함)을 식별하여 각 책이 다른 장르의 책보다 해당 장르 내의 다른 책과 하위 장르 구성이 더 유사하도록 하는 것입니다. 사용자가 자신이 읽은 책을 나열하고 리뷰할 수 있는 인기 웹사이트인 Goodreads에서 크라우드 소싱한 책 하위 장르를 사용하여 샘플의 금지 도서 중 143개의 고유한 하위 장르(예: ‘판타지’, ‘LGBT’, ‘미국 역사’)를 도출했으며 각 개별 책은 최대 10개 하위 장르와 연관되어 있습니다. 이 절차는 일반적으로 결합된 균일 다양체 근사 및 투영(UMAP) 및 계층적 밀도 기반 노이즈가 있는 애플리케이션 공간 클러스터링(HDBSCAN) 알고리즘((29, 30); 클러스터링 절차에 대한 자세한 내용은 자료 및 방법 참조)에 기반하여 금지 도서의 특징을 유사하게 나타내는 6개의 주제별 장르 클러스터를 식별했습니다(그림 S1).

이러한 장르를 빈도 순으로 요약하면 다음과 같습니다: (i) 성소수자 캐릭터와 유색인종을 포함한 다양한 캐릭터가 등장하는 아동 도서(37%), (ii) 사회 운동과 역사적 인물에 관한 논픽션 도서(22%), (iii) 판타지 및 공상 과학 소설(10%), (iv) 청년 퀴어 로맨스 소설(10%), (v) 여성 중심 소설(10%), (vi) 폭력이나 약물 사용과 같은 성숙한 비 로맨스 테마의 소설(7%), 4%의 도서가 이상치로 분류되지 않은 채로 있습니다(그림 1A 참조). 이러한 추세는 2021-2022학년도 12개월 동안 비교적 안정적으로 유지되며, 학교 이사회가 활발하게 열리는 겨울철에 도서 금지가 정점에 달합니다(그림 1B).

도서 금지의 대상이 되는 주요 장르의 특성을 파악하는 것 외에도, 다양한 인구 통계학적 그룹의 저자를 검열하기 위해 금지 조치가 어떻게 작동하는지 파악했습니다. Amazon Mechanical Turk 크라우드 소싱 작업을 통해 샘플에 포함된 1,139명의 고유한 저자의 성별, 인종, 민족, 성별을 수집했습니다(95.7%의 저자는 해당 정보가 포함된 공개 온라인 프로필을 가지고 있음). 금지된 저자의 64%는 여성, 3%는 이성이 아닌 것으로 나타났으며, 남성은 29%에 불과했습니다. 또한 샘플에 포함된 저자 중 19%는 성소수자, 39%는 유색인종(아시아계, 흑인, 히스패닉, 원주민 또는 기타 유색인종으로 자처하는 사람)으로 밝혀졌습니다.

금지된 저자의 인구통계학적 특성이 일반 저자 집단과 체계적으로 어떻게 다른지 파악하기 위해 (i) 스스로를 저자로 밝힌 미국 인구조사 그룹(31), (ii) 1950년부터 2018년까지 가장 인기 있는 책을 쓴 저자 데이터 세트(32)와 비교했습니다. 여기서 인기 책은 가장 많은 출판사에서 출간하고 최소 10개 이상의 도서관에서 소장한 책으로 정의되었습니다. 금지된 저자 중 여성과 LGBTQ+ 저자는 약간 과대 대표되는 반면, 유색인종 저자는 매우 과대 대표되는 것으로 나타났습니다(여성, 𝜒 2 (2, N = 4,631) = 14.5, P < 0.001; LGBTQ+, 𝜒 2 (1, N = 4,610) = 6.8, P = 0.009; 유색인종, 𝜒 2 (2, N = 4,887) = 839.6, P < 0.001; 그림 S2).

실제로 유색인종 저자가 금지될 확률은 모든 저자와 비교했을 때 백인 저자보다 4.5배 높았고(z = 7.8, P < 0.001; 그림 2A), 가장 인기 있는 저자만 비교했을 때는 백인 저자보다 12.0배 높았습니다(z = 25.1, P < 0.001; 그림 2B). 이러한 현상은 주로 유색인종 여성에 의해 주도되는데, 이들은 표본에서 금지된 저자의 24%를 차지하며 전체 유색인종 저자 비율의 약 2배(31), 1950~2018년 가장 인기 있는 책을 쓴 유색인종 저자 비율의 약 5배(32)를 차지합니다. 안타깝게도 두 참고 저자 그룹 모두 성별과 인종이 교차하는 정보(예: 유색인종 여성의 저자 비율)나 바이너리가 아닌 저자에 대한 정보는 수집하지 않았습니다(그림 S2).

또한 저자가 집필하는 책의 유형은 저자의 정체성과 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 아동 도서와 사회 운동에 관한 논픽션 도서가 각 교차적 저자 그룹(예: 비LGBTQ+ 백인 남성 또는 유색인종 LGBTQ+ 여성)에서 가장 인기 있는 장르였으며, 다른 어떤 장르보다 판타지 공상과학 도서를 많이 쓰는 비바이너리 작가를 제외하고는 아동 도서와 논픽션 도서가 가장 인기 있는 장르였습니다(그림 S3). 그러나 비 LGBTQ+ 유색인종 여성은 다른 어떤 그룹보다 다양한 캐릭터가 등장하는 어린이 책을 집필할 가능성이 높았으며, 이는 가장 자주 금지된 도서의 범주에 속했습니다. 아동 도서를 금지하면 유색인종 여성 작가도 사실상 금지되는 셈이 됩니다.

도서 금지의 사회 정치적 환경

대부분의 도서 금지 조치는 플로리다, 펜실베니아, 테네시, 텍사스에서 발생했지만, 전국(32개 주)에 걸쳐 나타나고 있어 단순한 지역적 경향을 넘어 도서 금지 조치의 동기가 되는 맥락적 요인이 있음을 알 수 있습니다(그림 3A). 도서 금지 조치를 예측하는 요인을 평가하기 위해, 도서 금지 조치가 시행된 카운티는 아니지만 학교에서 도서 금지를 시행한 카운티와 통학 구역을 공유하는 카운티로 구성된 비교 그룹을 설정했습니다. 통학 구역은 미국 농무부 경제 연구 서비스에서 개발한 공식 지정으로, 밀집된 경제적 상호 관계를 기준으로 카운티를 그룹화합니다. 각 카운티는 정확히 하나의 통학 구역에 속하며, 총 709개의 통학 구역이 있습니다. 이 경험적 전략을 통해 비슷한 사회경제적 배경, 지역적 맥락, 그리고 아마도 문화를 공유함에도 불구하고 책을 금지하는 학군이 있는 카운티가 사회적, 정치적 노선에 따라 어떻게 다를 수 있는지 조사할 수 있습니다.

현재 도서 금지 조치에 대한 정량적 연구가 부족하기 때문에 이민 패턴, 평균 소득 및 교육 수준, 종교 준수율, 인종 인구 통계, 정치 참여도 등 잠재적으로 관련성이 있는 다양한 요인을 테스트했습니다(그림 S4). 예를 들어, 비백인 이민자의 지역 유입과 관련된 인종적 위협(33, 34)이 지역 도서 금지의 가능성을 높일 수 있다거나, 사회경제적 지위가 높은 부모가 자원봉사 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있다거나(35), 종교적 정체성이 검열 지지와 관련이 있다거나(36) 하는 식의 상상을 해볼 수 있습니다.

모든 요인에 걸쳐, 책을 금지한 카운티와 그렇지 않은 통학 지역 간의 가장 큰 차이점 중 하나는 미국 대선에서 공화당 후보가 얻은 득표율의 변화였습니다. 2000년부터 2016년까지 공화당 후보의 득표율은 책을 금지한 카운티와 책을 금지하지 않은 통학 구역의 다른 카운티 간에 큰 차이가 없었습니다(그림 3B). 그러나 2020년에 공화당 다수당이 약화된 카운티는 여전히 50% 이상을 유지했지만 2021~2022학년도에는 책을 금지했고, 공화당 다수당이 강세를 보인 인근 국가에서는 책을 금지하지 않았습니다. 회귀 분석 결과, 부유하고 교육 수준이 높으며 백인이 많은 지역사회에서 도서 금지가 더 많이 이루어지고 있지만, 공화당 득표율의 변화는 여러 사양에서 가장 강력하고 중요한 예측 변수 중 하나로 남아 있습니다(표 S2). 즉, 공화당 강세 지역에서는 책을 금지할 가능성이 높지 않은 반면, 보수층이 점점 더 불안정한 카운티에서는 책을 금지할 가능성이 높았습니다.

금지 도서에 대한 관심

각 금지 조치 이전과 이후 몇 달 동안 금지된 도서에 대한 국민적 관심을 평가하기 위해 인터넷 검색과 도서 판매라는 두 가지 지표를 사용합니다. 두 가지 관심도 지표는 전체 금지 건수의 일부만을 다루며(Bookshop.org, 13%, Google 트렌드, 62%), 나머지 금지 건에 대해서는 관심이 낮아서(즉, Google 트렌드 데이터를 채우기에는 판매량이 없거나 Google 검색이 너무 적어서) 데이터를 사용할 수 없습니다. 두 지표에서 사용 가능한 데이터의 비율이 다른 것은 두 데이터 세트에 포착된 관심의 유형이 서로 다르다는 것을 반영합니다. 예를 들어, 온라인에서 책을 검색하는 데 드는 노력은 책을 구매하는 것보다 훨씬 적습니다.

연구 기간 동안 두 지표 모두에서 전반적인 국민적 관심이 현저히 낮았습니다. 이는 역사적으로 검열의 초점이 인기 도서 금지에 맞춰져 왔다는 점을 고려할 때 특히 주목할 만한 결과입니다. 낮은 데이터 가용성은 다른 데이터 수집 노력과 일치합니다(자세한 내용은 섹션 S3 참조). 도서 금지를 주장하는 개인과 단체는 아마도 효과적인 검열의 신호가 될 수 있는 관심도 감소를 위해 노력할 것이며, 이는 국가적 차원에서 볼 수 있는 효과는 아닐 것입니다. 반대로, 금지 조치 이후 언론의 관심 증가로 인해 또는 항의의 한 형태로서 관심이 높아지는 ‘스트라이샌드(Streisand) 효과'(28)로 인해 관심이 높아질 수도 있습니다.

도서에 대한 국내 Google 검색 결과(그림 4A)에서 금지 조치 이후 3개월과 그 전 3개월을 비교했을 때 약 1%의 작은 긍정적 변화가 관찰되지만, 판매 데이터(그림 4B)에서는 이러한 변화가 뚜렷하게 나타나지 않습니다. 그러나 이는 누락된 데이터의 비율이 높고 판매 결과가 0으로 나타나기 때문에 도서 금지가 도서에 참여하는(또는 참여하지 않는) 사람들의 수에 거의 변화를 일으키지 않는다는 것을 시사합니다. 주로 금지 조치는 처음부터 대중의 관심을 끌지 못하는 도서를 대상으로 이루어지고 있는 것으로 나타났습니다.

금지 도서에 대한 주별 관심 수준과 지역적 영향 사이의 관계는 알려져 있지 않습니다. 실제로 데이터 가용성 때문에 보다 구체적인 추정이 불가능합니다(섹션 S3). 도서 대출이 금지된 후 전국 단위의 Google 검색은 약간 증가했지만, 주 단위에서는 검색이 크게 변하지 않았습니다(그림 S9). 지역 수준에서는 시애틀 공립 도서관의 오픈 데이터 포털을 통해 도서 대출 데이터에 액세스할 수 있으며, 이러한 지역 결과는 전국 및 주 수준의 추세와 일치하는 것으로 나타났습니다. 즉, 금지 전후 모두 관심이 전반적으로 낮고 변화하지 않는다는 것입니다(그림 S10). 그러나 연구 기간 동안 시애틀의 어떤 교육구에서도 책을 금지하지 않았으며, 시애틀은 일반적으로 책을 금지하는 지역을 대표하지도 않습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 무응답 결과는 현대의 도서 금지 조치가 일반적으로 인기 있는 책을 대상으로 하지 않는다는 광범위한 주장을 뒷받침하는 것으로 해석합니다.

표본에서 가장 자주 금지된 5권의 도서 각각에 대한 관심도 데이터를 세분화해 보면, 한 권의 도서에 대한 관심도만 약간 증가한 것을 알 수 있습니다: ‘Gender Queer: A Memoir(37)’은 금지 전보다 금지 후 몇 달 동안 더 많은 Google 검색을 받았습니다(그림 S5). ‘Gender Queer: A Memoir‘에 대한 관심 증가를 금지 조치에 대한 반발 효과로 볼 수 있는지, 아니면 이 책이 국내에서 가장 자주 금지된 책으로 언론의 주목을 받은 데 따른 일반적인 증가로 볼 수 있는지 구분하기는 어렵습니다.

논의

미국 학교와 도서관에서 도서 금지가 점점 더 보편화되고 있으며, 이는 특정 참여 민주주의 시스템 내에서 검열이 증가하고 있음을 시사합니다. 광범위한 연구 결과, 금지 대상 도서가 주로 아동 도서와 역사적 인물에 관한 논픽션 도서라는 점, 금지 대상 도서가 여성과 유색인종 작가, 특히 여성 작가에 의해 저술될 가능성이 높다는 점, 금지 조치 전후로 미국 일반 대중의 관심도가 낮다는 점 등 현대 도서 금지 조치의 일관된 특징이 확인되었습니다. 또한, 공화당 후보가 50% 이상의 득표율을 기록하고 있지만 이전 선거에 비해 민주당 후보와의 경쟁이 치열한 카운티의 교육구에서는 인근 카운티에 비해 대선 경합이 치열한 카운티의 교육구에서 책이 금지될 가능성이 더 높다는 것을 발견했습니다. 이는 카운티 내 교육구에서 도서 금서가 금지될 것이라는 가장 강력한 예측 요인 중 하나입니다. 미국의 정치 및 사회 생활에서 도서 금지가 점점 더 두드러지고 있지만, 금지 조치는 처음부터 상대적으로 판매량과 관심이 낮은 책을 대상으로 하는 경향이 있어 전통적인 형태의 검열 목표(즉, 반대 정보에 대한 억압)가 도서 금지의 가장 중요한 실질적인 결과가 아님을 시사합니다.

이러한 연구 결과는 도서 금지에 대한 지배적인 검열 논리의 확장을 촉구합니다. 보수적인 조직이 불쾌하다고 판단되는 콘텐츠에 대한 접근을 제한하는 데 관심이 없다고 주장하는 것은 아닙니다. 그러나 이번 연구 결과는 다소 주변적인 문화적 대상을 대상으로 하는 한 금지 조치가 비현실적인 검열이라는 것을 보여줍니다. 또한, 3~18세의 약 97%가 가정에서 인터넷에 접속할 수 있는 상황에서(38) 교과서 삭제가 학생들의 교과서 또는 유사한 콘텐츠에 대한 접근을 의미 있게 제한하는지 여부는 불분명합니다.

그렇다면 도서 금지가 의미 있는 검열 캠페인이 아니라면 도서 금지는 무엇을 달성하는 것일까요? 저희는 이번 연구 결과가 도서 금지가 주로 점점 더 치열해지는 지역 정치 상황에 대한 반작용이라는 암시적인 증거라고 주장합니다. 현대 언론 보도에서 보수주의와 도서 금지 사이의 강한 연관성을 고려할 때, 특히 2016년 대선 이후 도서 금지 카운티가 인근 카운티보다 (대통령 선거로 대변되는) 덜 보수적이라는 것은 다소 놀라운 일입니다. 이러한 명백한 모순을 해결하는 한 가지 방법은 도서 금지를 특정 문화 및 지적 재화에 대한 접근을 겨냥한 통제의 한 형태가 아니라 인종, 성별, 성 정체성에 대한 ‘문화 전쟁’ 적대감에 호소함으로써 위축된 투표층에 활력을 불어넣는 것이 주된 동기인 집단 행동의 한 형태로 해석하는 것입니다(또는 그에 덧붙여서). 이러한 관점에서 볼 때 검열은 국가의 이익을 위해 정보를 억압하는 권위주의적인 하향식 접근 방식이 아니라 보수적인 유권자를 동원하는 데 잠재적으로 사용될 수 있는 전략으로 파악됩니다.

이번 연구 결과에 비추어 볼 때, 향후 연구에서는 다양한 인물, 여성 및 비이성애자 작가, 유색인종 작가를 대상으로 한 도서 금지 조치의 정치적 효과와 확산을 더 잘 구분할 수 있어야 합니다. 특히, 도서 금서가 보수주의자들의 지역 정치 참여를 촉진하고 투표율을 높이는 방법을 파악하는 것은 도서 금지의 정치적 효과를 더 잘 이해하기 위해 필요합니다. 우리의 연구 결과는 적어도 두 가지 서로 다르지만 상호 배타적이지 않은 해석과 양립할 수 있습니다. (i) 정치적 경쟁이 치열한 교육구의 특성상 지역 도서 금지에 대한 풀뿌리 관심이 정치인 및 자유를 위한 엄마들과 같은 단체의 개입에 선행하고 궁극적으로 혜택을 받는다는 해석, 또는 (ii) 이러한 조직화된 단체가 선거 정치에 기반하여 후보 교육구를 선정하고 이후 지역 내 보수적인 학부모를 동원하는지에 대한 향후 연구에서 명확히 할 수 있는 해석이 그것입니다.

또한, 국가적 규모의 대량 검열에 대한 증거는 발견되지 않았지만, 도서 금지가 지역 수준에서 다른 결과와 연관되어 있을 가능성이 있습니다. 이를 위해서는 도서 금지를 시행하는 학교의 학부모와 자녀의 경험에 대한 보다 질적인 연구가 필요합니다. 아동 도서, 특히 수상 경력에 빛나는 아동 도서에는 이미 백인 캐릭터가 과도하게 등장하고 있으며(39), 유색인종과 성소수자 캐릭터가 등장하는 도서를 학교 서가에서 더 이상 제외하면 유색인종 캐릭터가 드물고 종종 폭력적인 줄거리의 대상으로만 묘사되는 아동 및 청소년 문학의 ‘다양성 위기’를 더욱 악화시킬 위험이 있습니다(40). 이는 아동이 다른 방식으로 책의 내용에 접근할 수 있는지 여부와 관계없이 아동의 지역사회 소속감에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 이는 국가 차원의 분석에서는 보이지 않습니다. 이러한 노력의 대상이 아닌 사회 집단에 속한 아동이라 하더라도 학교가 정치적 경쟁의 장이 될 경우 학습 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다(41).

본 연구는 데이터 가용성에 의해 제한될 수밖에 없습니다(섹션 S3). PEN America의 도서 금지 목록은 가장 포괄적인 자료이지만 모든 금지 조치에 대한 절대적인 기록으로 해석해서는 안 됩니다. 아직 유효한 금지 조치와 학교 이사회에서 시행되었다가 취소된 금지 조치를 구분할 수 없기 때문입니다. 각 학교의 도서 보유 현황도 알 수 없습니다. 책이 서가에서 금지되기 전에 구매 금지 목록에 오르거나 다른 방식으로 구입이 금지될 수 있으며, 반대로 가장 보수적인 지역에서는 금지 도서가 조직적으로 제거되기보다는 수요 부족으로 인해 아예 나타나지 않을 수도 있습니다. 일반적으로 도서 판매량과 관심도에 대한 접근 가능한 데이터는 거의 없습니다. ‘베스트셀러’ 목록의 유명세에도 불구하고 도서 판매는 엄격하게 금지되어 있으며, 온라인 도서 판매의 약 절반과 전자책 시장의 75%를 차지하는 Amazon에서 사용 가능한 판매 데이터를 추출하는 것은 불가능합니다(42). 이러한 데이터 제한은 특히 금지 도서의 현황과 출판 산업 전반의 다양성을 평가하는 데 어려움을 초래합니다(43). 시애틀 공립 도서관에서 제공하는 오픈 데이터 포털은 대부분의 학군 및 도서관에서 이용할 수 없는 수준의 인프라가 필요하지만 도서 관심도 및 참여도 데이터 수집에 대한 가능성을 보여줍니다. 보다 강력하고 지역화된 판매 데이터나 도서관 대출 데이터가 있다면 검열 효과의 존재를 파악하는 데 더 유리할 수도 있겠지만, 연구 결과에 따르면 그렇지 않을 가능성이 높습니다.

이번 연구 결과를 통해 도서 금지 조치의 증가를 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 도서 금지는 관심을 끌고 권력을 행사하기 위한 정치적 전략과 더 유사해 보입니다. 그렇다고 해서 검열 시도로 치부할 것이 아니라, 특히 금지된 도서의 대다수가 인기 있는 책이 아니라는 점에서 그 주된 목적을 정보 억압이 아닌 다른 것으로 이해해야 합니다. 실제로 언론의 주목을 받는 가장 센세이션한 도서 금지 사례는 평균적인 금지 도서의 대표성이 거의 없습니다. 하퍼 리의 ‘앵무새 죽이기(44)’, 토니 모리슨의 ‘사랑하는 사람(45)’ 같은 고전 소설도 금지 도서 샘플에 포함되어 있지만, 금지 도서의 대부분은 그림책이나 중요한 역사적 인물에 대한 현대 교육 논픽션 도서일 가능성이 훨씬 더 높습니다. 금지 도서의 대부분을 차지하는 아동 도서에 주의를 기울여야 하며, 향후 연구에서는 어떤 도서가 금지 대상이고 어떤 도서가 서가에 남아 있는지를 조사해야 합니다.

전국적으로 금지 조치가 계속 증가하고 있는 가운데, 조사 결과에 따르면 이러한 조치는 검열 전술 외에도 정치적인 목적이 있는 것으로 나타났습니다. 도서 금지 조치의 정치적 파급 효과는 아직 제대로 조사되지 않은 상태입니다. 예를 들어, 텍사스의 한 교육구에서는 2022~2023학년도(46) 동안 도서 금지 조치를 검토하고 판결하는 데 수백 시간의 교직원 시간을 보상하는 데 약 3만 달러가 소요된 것으로 추정됩니다. 도서 금지 조치가 계속되면 학생의 정보에 대한 권리를 침해하고 납세자에게 막대한 비용을 초래할 것입니다. 이러한 정치적 맥락을 이해하는 것은 필수적입니다.

참고 자료 및 연구 방법

저희는 미국에서 학교 도서관이나 교실에서 일정 기간 동안 학생의 도서 접근이 제한되는 사례를 포함하는 PEN America의 학교 도서 금지 지수(26)에 의존합니다. 이는 뉴스 기사, 학교 웹사이트, 학군에 보낸 서한 등을 검토하여 수집한 것으로, 미국 내 도서 금지에 대한 보수적인 추정치로 간주해야 합니다. 표준 절차를 통해 대출이 취소된 도서는 포함되지 않으며, 애초에 학교에서 구입하지 않은 도서에 대해서는 언급할 수 없습니다. 이 데이터세트를 사용하여 각 도서 금지 사례와 각 금지 도서(여러 학군에서 금지할 수 있음)를 식별합니다. 이 데이터 세트에는 2021-2022학년도 동안 미국에서 발생한 총 2,532건의 금지 사례와 1,649건의 고유 도서가 기록되어 있습니다. 표 S1에는 데이터 출처와 연구 질문과의 관계가 요약되어 있습니다.

카운티 관련 데이터

PEN America 목록의 각 학군을 해당 카운티와 일치시키고, 미국 인구조사국의 카운티 수준 인구통계 데이터로 각 금지를 보강했습니다. 이를 MIT 선거 데이터 및 과학 연구소의 카운티 수준 대선 득표율 데이터(47) 및 미국 종교 인구조사 종교 회중 및 회원 연구(48)의 데이터와 결합했습니다. 29개 학군(146개 중)이 두 개 이상의 카운티에 걸쳐 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 이러한 경우 해당 학군과 겹치는 모든 카운티는 해당 기간 동안 도서 반입을 금지한 카운티로 표시되었습니다. 최종 표본에는 총 621개 카운티가 포함되어 있습니다. 이 중 146개 카운티는 지정된 기간 동안 도서 금지령을 제정한 학군이 있는 카운티입니다. 나머지 475개 카운티는 도서 금지를 시행한 카운티와 통학 구역이 같지만 해당 기간 동안 도서 금지를 시행하지 않은 카운티입니다.

도서 관련 메타데이터

여러 출처에서 책 수준의 메타데이터를 수집합니다. 먼저, 모든 금지 도서에 대해 나열된 모든 Goodreads 장르를 수집했습니다. Goodreads는 사용자가 자신의 독서 습관을 추적하고 책에 대한 리뷰를 남길 수 있는 Amazon 소유의 디지털 플랫폼입니다. Goodreads는 독자가 만든 분류 시스템으로 기능하는 ‘사용자 서가’를 통해 장르 라벨을 크라우드 소싱합니다(49). 굿리드에서 장르 주석이 있는 1,371권의 샘플 도서(83%)의 경우, 총 143개의 고유 장르가 존재했으며, 각 도서에는 ‘법률’, ‘페미니즘’, ‘청소년’, ‘판타지’ 등 최대 10개, 사전 처리 전에는 도서당 평균 7.2개의 장르가 연관되어 있었습니다. 장르 연관성은 출판사나 저자가 아닌 Goodreads 사용자로부터 도출되기 때문에, 장르 간의 질적 일관성을 보장하기 위해 장르 대응 집합을 수동으로 만들었습니다(예: ‘레즈비언’으로 태그된 책은 반드시 ‘LGBT’로도 태그가 지정되도록 하는 등). 이러한 사전 처리 후, 평균적으로 책은 7.8개 장르에 연결되었습니다.

143개 장르의 특징 공간에서 각 책을 장르 더미 변수의 벡터로 표현한 다음, UMAP 알고리즘(50)을 사용하여 이 희박한 표현을 밀도가 높은 2D 연속 표현으로 변환하고, HDBSCAN 알고리즘(30)을 사용하여 각 책의 이러한 2D 표현을 클러스터링했습니다. UMAP의 차원 축소가 HDBSCAN의 성능을 향상시키는 동시에(51, 52) 2D 시각화를 가능하게 하는 것으로 나타났기 때문에 이러한 알고리즘을 결합했습니다. 많은 클러스터링 애플리케이션과 마찬가지로, 너무 적은 수의 클러스터를 생성하는 모델은 데이터의 중요한 변동을 가릴 수 있으며, 너무 많은 클러스터는 질적으로 읽기 쉬운 방식으로 데이터를 요약하려는 궁극적인 목표를 저해할 수 있습니다. 클러스터링의 목적이 다른 다운스트림 애플리케이션보다는 데이터에 대한 질적 인사이트를 요약하고 도출하는 데 있다는 점을 감안하여, 다양한 하이퍼파라미터를 탐색하고 클러스터링되지 않은 도서의 비율(최소화하고자 했던)과 클러스터의 인지된 품질 및 고유성 측면에서 질적으로 평가했습니다. 결국 6개의 높은 수준의 장르별 도서 클러스터를 산출하는 모델을 선택했습니다.

마지막으로 Google 도서 API를 사용하여 각 책에 대한 간단한 설명(일반적으로 책 뒷표지에 표시된 것과 유사하거나 동일한 내용)을 수집했습니다. 비평가와 저자 약력에서 블러브를 제거하여 책 내용 자체에 대한 설명만 남도록 한 후, 구조적 토픽 모델(53)을 이러한 문서에 적용하여 책 설명 코퍼스 내에서 어휘 주제와 그 상호 관계에 대한 개요를 제공했습니다. 토픽 모델의 결과는 장르 기반 분석의 결과를 실질적으로 복제하므로 여기서는 제시하지 않고 부록(그림 S1)에 포함시켰습니다.

저자 인구 통계 데이터

데이터 세트에 포함된 각 저자의 성별, 인종, 성별을 Amazon Mechanical Turk 크라우드 소싱 작업을 통해 수집했으며, 참가자들에게 저자 웹사이트, Wikipedia 페이지 및 유사한 출처에서 공개적으로 이용 가능한 전기에서 이러한 자기 보고 데이터를 수집하도록 요청했습니다. 이 작업을 처음 접하는 사용자가 완료하는 데 약 3분이 걸리는 것으로 테스트하고 시간을 측정했습니다. 이름 기반 알고리즘 분류기는 특히 유색인종(54)에 대한 편견이 있기 때문에 이 정보를 얻기 위해 의도적으로 사용하지 않았습니다.

수집된 정보의 품질을 평가하기 위해 무작위로 표본을 추출하여 결과를 감사했습니다(저자 수 = 50명). 온라인에서 자신의 성별, 인종/민족 또는 성정체성을 스스로 밝힌 저자의 대부분은 참가자들이 찾아냈지만, 퀴어라고 스스로 밝힌 저자의 22%와 인종 및/또는 민족을 밝힌 저자의 19%는 참가자들이 찾지 못했기 때문에 퀴어 저자 및 유색인종 저자의 비율에 대한 추정치는 보수적인 것일 수 있습니다. 그러나 참가자들은 대체로 정보를 정확하게 복사했습니다(성별 정보의 경우 98%, 성적 정보 85%, 인종/민족 정보의 경우 100% 정확도). 이 감사에 대한 자세한 결과는 표 S3에서 확인할 수 있습니다.

저희는 (i) 미국 노동통계국에서 제공한 2020년 자신의 직업을 작가 또는 저자로 기재한 미국 내 작가 및 저자의 비율(31), (ii) 1950년부터 2018년까지 미국에서 가장 인기 있는 책을 쓴 저자의 비율(32)이라는 두 가지 참조 데이터 세트와 결과를 비교했습니다. 안타깝게도 두 참고 자료 모두 교차표(교차) 성별 및 인종 데이터(예: 유색 인종 여성의 저자 비율)를 수집하지 않았습니다.

관심도 데이터

저희는 도서 판매 금지의 영향을 평가하기 위해 두 가지 다른 관심도 척도를 활용하여 각 판매 금지 전후 3개월 동안의 평균 관심도를 비교합니다. 베스트셀러 목록 외의 도서 판매 데이터는 엄격하게 금지되어 있으며, 출판사에 도서 데이터를 가장 많이 제공하는 업체는 학술 연구나 관심 있는 개인에 대한 데이터 라이선스 제공을 거부하고 있습니다(43). 이러한 한계를 극복하기 위해 저희는 미국 온라인 도서 시장의 약 1%를 차지하는 온라인 플랫폼인 Bookshop.org의 제한적 사용 판매 데이터에 대한 접근 권한을 협상했습니다. 판매 데이터는 책에 대한 관심도를 가장 강력하게 측정할 수 있는 지표이지만, 판매 데이터보다 약하지만 더 폭넓은 관심도 지표인 Google 트렌드의 검색 데이터로 보완했습니다(자세한 내용은 섹션 S3 참조). Bookshop.org 데이터는 정확한 판매량을 보고하지 않는 조건으로 데이터를 공유했기 때문에 정규화되었습니다. 본문에서 보고된 Bookshop.org 및 Google 트렌드 결과는 모두 국가 단위의 관심도를 측정한 결과입니다. 또한 주 단위로 Google 트렌드 결과를 실행한 결과, 금지 조치 이후에도 관심도가 크게 변하지 않는 것으로 나타났습니다(그림 S9). 마지막으로, 가장 세분화된 관심도 수준은 지역 수준이며, 지역 수준에서 사용할 수 있는 공개 데이터는 거의 없습니다. 시애틀 도서관의 오픈 데이터 포털을 사용하여 시애틀 도서관 시스템에서 각 도서의 대출 횟수를 수집할 수 있는 동일한 분석을 수행했지만, 역시 큰 변화는 발견되지 않았습니다(그림 S10). 그러나 시애틀은 일반적으로 책을 금지하는 지역을 대표하지 않으므로 지역 차원의 구체적인 결론을 도출할 수는 없지만, 대도시 지역으로서 전국 수준의 효과가 존재한다면 이러한 데이터에서 볼 수 있을 것으로 예상되므로 전국 수준의 결과에 대한 추가적인 견고성을 확인하는 데 도움이 될 것입니다.

각 관심도 지표에 대해 사전-사후 설계를 실시하여 금지 전 3개월과 금지 후 3개월의 평균 관심도를 비교합니다. 후자의 그룹에는 금지된 달 자체가 포함됩니다. 월별 시계열 측정값을 선택한 이유는 PEN America 데이터 세트에 각 금지 조치의 월은 포함되지만 날짜는 포함되지 않기 때문입니다. 실제로 한 단체가 교육구에 도서 금지를 청원하고 회의가 열리고 최종 결정이 내려지기까지 몇 주에 걸쳐 금지 조치가 내려질 수 있습니다. 견고성을 위해 다양한 시간 그룹(1개월, 4개월, 6개월)에 대해 동일한 테스트를 실행한 결과, 모든 그룹에서 유사하고 유의미한 결과가 나타났습니다(그림 S7).

참고문헌

1. Zimmerman J. 2022. Whose America? Culture wars in the public schools. 2nd ed. Chicago (IL): The University of Chicago Press.
2. Boyer PS. 2009. Gilded-age consensus, repressive campaigns, and gradual liberalization. In: Kaestle C, Radway J, editors. A history of the book in America: volume 4: print in motion: the expansion of publishing and reading in the United States, 1880–1940. Chapel Hill (NC): University of North Carolina Press. p. 276–298.
3. Donaldson S. 1991. Censorship and a farewell to arms. SAF. 19(1):85–93.
4. Oltmann SM. 2023. The fight against book bans: perspectives from the field. London, England: Bloomsbury.
5. Caldweall-Stone D. 2022. Letter to house oversight committee opposing book bans and challenges to free speech. https://alair.ala.org/handle/11213/18004
6. Curtis J. 2022. The effect of the 2020 racial justice protests on attitudes and preferences in rural and urban America. Soc Sci Q. 103(1):90–107.
7. Yuracko KA. 2022. The culture war over girls’ sports: understanding the argument for transgender girls’ inclusion. Villanova Law Rev. 67(4):717–758.
8. Gabbatt A. 2022. ‘Unparalleled in intensity’—1,500 book bans in US school districts. The Guardian. https://www.theguardian.com/us-news/2022/apr/07/book-bans-pen-america-school-districts
9. Harris EA, Alter A. 2022. With rising book bans, librarians have come under attack. The New York Times. https://www.nytimes.com/2022/07/06/books/book-ban-librarians.html
10. Harris EA, Alter A. 2023. Book removals may have violated students’ rights, education department says. The New York Times. https://www.nytimes.com/2023/05/22/books/book-banning-education-civil-rights.html
11. Natanson H, Rozsa L. 2022. Students lose access to books amid ‘state-sponsored purging of ideas.’ Washington Post. https://www.washingtonpost.com/education/2022/08/17/book-ban-restriction-access-lgbtq/
12. Delgado R, Stefancic J, Harris A. 2017. Critical race theory. 3rd ed. New York (NY): NYU Press.
13. Citizens for Renewing America. 2021. Combatting critical race theory in your community: an A to Z guide on how to stop critical race theory and reclaim your local school board. https://citizensrenewingamerica.com/issues/combatting-critical-race-theory-in-your-community/
14. Lavietes M. 2023, April 25. Over half of 2022’s most challenged books have LGBTQ themes. NBC News. https://www.nbcnews.com/nbc-out/out-politics-and-policy/half-2022s-challenged-books-lgbtq-themes-rcna81324
15. Harris EA, Alter A. 2022. A fast-growing network of conservative groups is fueling a surge in book bans. The New York Times. https://www.nytimes.com/2022/12/12/books/book-bans-libraries.html
16. Vissing Y, Juchniewicz M. 2023. Children’s book banning, censorship and human rights. In: Zajda J, Hallam P, Whitehouse J, editors. Globalisation, values education and teaching democracy. Cham (Switzerland): Springer International Publishing. p. 181–201.
17. Perry A. 2023. Pico, LGBTQ+ book bans, and the battle for students’ first amendment rights. Tul. JL & Sexuality. 32:197–219.
18. Shearer M. 2022. Banning books or banning BIPOC? Nw U L Rev Online. 117:24–45.
19. Jaeger PT, et al. 2022. Exuberantly exhuming McCarthy: confronting the widespread attacks on intellectual freedom in the United States. Libr Q. 92(4):321–328.
20. Ferguson CJ. 2014. Is reading “banned” books associated with behavior problems in young readers? The influence of controversial young adult books on the psychological well-being of adolescents. Psychol Aesthet Creat Arts. 8(3):354–362.
21. Hobbs WR, Roberts ME. 2018. How sudden censorship can increase access to information. Am Political Sci Rev. 112(3):621–636.
22. Roberts ME. 2018. Censored: distraction and diversion inside China’s Great firewall. Princeton (NJ): Princeton University Press.
23. Roberts ME. 2020. Resilience to online censorship. Ann Rev Political Sci. 23(1):401–419.
24. Nabi Z. 2014. R̶e̶s̶i̶s̶t̶a̶n̶c̶e̶ censorship is futile. First Monday. https://doi.org/10.5210/fm.v19i11.5525
25. Swenson A. 2023. Moms for Liberty rises as power player in GOP politics after attacking schools over gender, race. Associated Press. https://apnews.com/article/moms-for-liberty-2024-election-republican-candidates-f46500e0e17761a7e6a3c02b61a3d229
26. PEN America. 2022. Pen America index of school book bans- 2021–2022 [dataset]. https://pen.org/banned-book-list-2021-2022/
27. Morozov E. 2011. The net delusion: the dark side of internet freedom. New York (NY): Public Affairs.
28. Jansen SC, Martin B. 2015. The streisand effect and censorship backfire. Int J Commun. 9(0):Article 0.
29. McInnes L, Healy J, Melville J. 2020. UMAP: uniform manifold approximation and projection for dimension reduction. arXiv:1802.03426. https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.03426, preprint: not peer reviewed.
30. McInnes L, Healy J, Astels S. 2017. Hdbscan: hierarchical density based clustering. J Open Source Softw. 2(11):205.
31. Bureau of Labor Statistics. 2022. Employed persons by detailed occupation, sex, race, and Hispanic or Latino ethnicity: U.S. Bureau of Labor Statistics. https://www.bls.gov/cps/cpsaat11.htm
32. So RJ. 2020. Redlining culture: a data history of racial inequality and postwar fiction. New York (NY): Columbia University Press.
33. Blalock HM. 1967. Toward a theory of minority-group relations. New York: Wiley.
34. Blumer H. 1958. Race prejudice as a sense of group position. Pac Sociol Rev. 1:3–7.
35. Nelson AA, Gazley B. 2014. The rise of school-supporting nonprofits. Educ Finance Policy. 9(4):541–566.
36. Droubay BA, Butters RP, Shafer K. 2021. The pornography debate: religiosity and support for censorship. J Relig Health. 60(3):1652–1667.
37. Kobabe M. 2019. Gender queer: a memoir. St. Louis (MO): Lion Forge.
38. National Center for Education Statistics. 2023. Children’s Internet Access at Home. US Department of Education, Institute of Education Sciences. https://nces.ed.gov/programs/coe/indicator/cch/home-internet-access#suggested-citation
39. Adukia A, Eble A, Harrison E, Runesha HB, Szasz T. 2021. What we teach about race and gender: representation in images and text of children’s books (Working Paper 29123). National Bureau of Economic Research.
40. Thomas EE. 2019. The dark fantastic: race and the imagination from Harry Potter to the hunger games. New York (NY): New York University Press.
41. Burmester S, Howard LC. 2022. Confronting book banning and assumed curricular neutrality: a critical inquiry framework. Theory Pract. 61(4):373–383.
42. Anderson P. 2020, August 17. US publishers, authors, booksellers call out Amazon’s “Concentrated Power.” Publishing perspectives. https://publishingperspectives.com/2020/08/us-publishers-authors-booksellers-call-out-amazons-concentrated-power-in-the-book-market/
43. Walsh M. 2022, October 4. Where is all the book data? Public books. https://www.publicbooks.org/where-is-all-the-book-data/
44. Lee H. 2002. To kill a mockingbird. 1st Perennial Classics ed. Philadelphia (PA): HarperCollins.
45. Morrison T. 1987. Beloved. New York (NY): Alfred A. Knopf, Inc. Beloved.
46. Ryan S. 2023, March 29. More than $30K of taxpayers’ money, 220 hours spent on single Spring Branch ISD book ban, docs show. ABC13 Houston. https://abc13.com/spring-branch-isd-book-ban-school-library-books-student-resources-texas-schoolbook-restrictions/13037457/
47. MIT Election Data and Science Lab. 2022. County presidential election returns 2000–2020 (Version 11) [dataset]. Harvard Dataverse. https://doi.org/10.7910/DVN/VOQCHQ
48. Jones DE, Houseal R, Krindatch A, Stanley R, Grammich C, Hadaway K, Taylor RH. 2018. U.S. religion census—religious congregations and membership study, 2010 (State File). https://doi.org/10.17605/OSF.IO/X8D69
49. Walsh M, Antoniak M. 2021. The goodreads “classics”: a computational study of readers, Amazon, and crowdsourced amateur criticism. J Cult Analyt. 6(2):243–287. https://doi.org/10.22148/001c.22221.
50. McInnes L, Healy J, Saul N, Großberger L. 2018. UMAP: uniform manifold approximation and projection. J Open Source Softw. 3(29):861.
51. Allaoui M, Kherfi ML, Cheriet A. 2020. Considerably improving clustering algorithms using UMAP dimensionality reduction technique: a comparative study. In: El Moataz A, Mammass D, Mansouri A, Nouboud F, editors. Image and signal processing. Cham (Switzerland): Springer International Publishing. p. 317–325.
52. Blanco-Portals J, Peiró F, Estradé S. 2022. Strategies for EELS data analysis. Introducing UMAP and HDBSCAN for dimensionality reduction and clustering. Microsc Microanal. 28(1):109–122.
53. Roberts ME, Stewart BM, Tingley D. 2019. Stm: an R package for structural topic models. J Stat Softw. 91:1–40.
54. Lockhart JW, King MM, Munsch C. 2023. Name-based demographic inference and the unequal distribution of misrecognition. Nat Hum Behav 7(7):1084–1095.

부록

Supplementary Data

---

출처 : doi.org