이 연구에서는 자연어 처리 방법을 통해 거부 문화의 행동주의 동기를 나타내는 언어 사용과 소셜미디어 플랫폼에서의 소통에 미치는 영향을 8개국의 트위터 이용자의 텍스트 데이터를 조사하여 규명한다. 거부 문화는 사람들에게 접근하고 조직하기 위해 소셜미디어를 활용하는 행동주의의 일종이다. 최근 몇 년간 '#거부_(Cancel)'와 '#보이콧'와 같은 해시태그는 거부 문화를 발전시키는 데 사용되며, 큰 인기를 끌었다. 이러한 행동주의는 많은 미디어 담론과 학술 연구, 특히 이론적 가정을 이끌어내고 있다. 선행연구들은 거부 분화의 의미와 그 이면에 있는 동기를 탐구하며, 거부 문화는 2017/18년경 미국에서 시작된 이후에 전 세계적으로 확산된 '깨어났어 운동'(woke movement)을 통해 주도된 사회 정의에 관한 우려와 관련이 있다고 결론을 내리고 있다. 거부 문화는 전 세계에 걸쳐 눈에 띄는 지속적인 현상이고, 따라서 더 공정한 사회를 이룩하자는 목표를 행동주의가 여전히 추구하고 있는지를 질문하는 것이 이제는 필요해졌다. 그래서 이 연구는 더 공정한 사회를 이룩하자는 것을 목적으로 하는 행동주의의 한 형태로서의 거부 문화가 어떤 유사성을 지니고 있는지, 그리고 이러한 행동주의의 동기 부여 요인과 이러한 종류의 소통이 소셜 미디어를 통해 대화적 교류에 참여한 사람들에게 미치는 (부정적) 영향을 조사하려 한다. 이 연구는 깨어났어/사회적 정의 외에도 다양한 동기가 다양한 맥락에서 거부 문화를 주도하고 있으며, 그것들의 일부는 훌륭한 것들이지만 다른 일부는 명백히 저급한 것이라고 주장한다. 이 연구는 트위터를 통해 거부 문화 데이터를 분석하고 그 대화들을 살펴봄으로써 그 이면에 있는 두드러진 동기를 강조하고자 했다. 이러한 동기는 거부 문화 대화에 사용되는 단어와 문구 속에 잘 드러나 있다. 자연어 처리의 다양한 기능을 활용하여 텍스트 데이터를 조사하여 이용자들의 동기를 설명하고 그것이 사회에 미치는 영향을 강조할 것이다. 분석을 위해 사용한 데이터는 2018년부터 2022년 사이에 작성된 트위터의 이용자 생성 댓글과 그 맥락을 나타내는 거부 문화 해시태그를 통해 수집했다. 연구 대상 국가는 한국, 인도, 필리핀, 미국, 영국, 나이지리아, 남아프리카공화국, 브라질을 선정했다. 이 국가들에선 트위터와 주류 미디어의 담론을 통해서 거부 문화가 유행하는 다양한 맥락들이 나타났었다. 이 연구는 분석 방법으로써 텍스트 마이닝과 자연어 처리(NLP) 방법이 사용하였고, 이로써 연구 목적과 관련된 명제를 분석했다. 분석은 R과 VOS뷰어 소프트웨어로 구현했으며, 텍스트 유사도 분석, 단어 네트워크 분석, 사전 분석, 문맥 내 키워드 및 기타 텍스트 빈도 통계를 수행하였다. 이러한 분석은 거부 문화 뒤에 숨어 있지만 종종 인식되지 않는 다양한 동기를 밝히는 데 도움이 됐으며, 분석 결과 그러한 동기 중 일부는 사회에 부정적인 영향을 미칠 수 있었다.