docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,166 @@
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id: wiki-2026-0508-victimhood-narratives
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title: Victimhood Narratives
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Victim Narrative, Tendency for Interpersonal Victimhood, TIV]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [psychology, sociology, narrative, ethics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: english-korean
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framework: social-psychology
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# Victimhood Narratives
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## 매 한 줄
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> **"매 personal/group identity 의 wronged-self 의 frame"**. Gabay et al. (2020) 의 *Tendency for Interpersonal Victimhood* (TIV) 의 4-factor scale 의 academic 의 codify. 매 narrative 의 mobilizing power 의 strong — collective grievance, political identity, online discourse 의 central. 매 legitimate harm 의 acknowledge 의 vs 매 strategic identity 의 instrumentalize 의 distinction 의 critical.
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## 매 핵심
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### 매 TIV Four Factors (Gabay 2020)
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1. **Need for recognition** — 매 victim status 의 external validate.
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2. **Moral elitism** — 매 self / in-group 의 moral 의 superior 의 see.
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3. **Lack of empathy** — 매 own pain focus, others' 의 dismiss.
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4. **Rumination** — 매 past offense 의 repeated 의 replay.
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### 매 Functions
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- **Solidarity** — 매 in-group 의 cohesion 의 strengthen.
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- **Mobilization** — 매 collective action 의 fuel.
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- **Moral leverage** — 매 demand 의 legitimacy 의 add.
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- **Avoidance** — 매 personal agency 의 displace 의 onto external.
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### 매 Risks
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- **Competitive victimhood** — 매 group 의 grievance Olympics.
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- **Identity rigidity** — 매 victim 의 permanent 의 self-cast.
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- **Discourse polarization** — 매 zero-sum 의 frame.
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- **Manipulation** — 매 demagogue 의 exploit.
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### 매 응용
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1. Social psych research — TIV scale 의 measure.
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2. Conflict mediation — 매 dual-narrative recognition 의 break impasse.
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3. Political analysis — 매 movement rhetoric 의 deconstruct.
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4. Therapy — 매 individual 의 reframing 의 agency 의 reclaim.
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## 💻 패턴
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### TIV scale scoring (Python)
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```python
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# Gabay et al. 2020 — 8 items per factor, 5-point Likert
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def tiv_score(responses: dict[str, list[int]]) -> dict[str, float]:
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factors = ["need_recognition", "moral_elitism", "empathy_lack", "rumination"]
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return {f: sum(responses[f]) / len(responses[f]) for f in factors}
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scores = tiv_score({
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||||
"need_recognition": [4, 5, 3, 5, 4, 4, 3, 5],
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||||
"moral_elitism": [3, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4],
|
||||
"empathy_lack": [2, 3, 2, 3, 2, 2, 3, 2],
|
||||
"rumination": [5, 5, 4, 5, 5, 4, 5, 5],
|
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})
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||||
print(scores) # {'need_recognition': 4.13, ...}
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```
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### Narrative frame classifier (LLM)
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```python
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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def classify_frame(text: str) -> str:
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resp = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=200,
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messages=[{
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"role": "user",
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"content": f"""Classify the narrative frame of this passage as one of:
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- legitimate_grievance (specific, verifiable harm + agency)
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- victimhood_identity (TIV-style: rumination, moral elitism, no agency)
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- mixed
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- neither
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Passage: {text}
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Return JSON: {{"frame": "...", "rationale": "..."}}"""
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}]
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)
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||||
return resp.content[0].text
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```
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### Dual-narrative mediation template
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```markdown
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**Both/And reframe**
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Group A's harm: <specific historical/ongoing>.
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Group B's harm: <specific historical/ongoing>.
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Shared interest: <identified common ground>.
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Action item:
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- A acknowledges B's <specific>.
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- B acknowledges A's <specific>.
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- Joint commitment: <forward action>.
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```
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### Discourse rumination detector (NLP)
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```python
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import re
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||||
def rumination_index(text: str) -> float:
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# Crude: repetition of grievance markers
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markers = re.findall(r"\b(again|always|still|never|every time|once more)\b",
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text, re.I)
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sentences = re.split(r"[.!?]", text)
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||||
return len(markers) / max(len(sentences), 1)
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```
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### Survey deployment (Qualtrics-style YAML)
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```yaml
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survey: TIV-2020-short
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items:
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- id: tiv_nr_1
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text: "It is important to me that people who have hurt me acknowledge my pain."
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||||
scale: likert-5
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||||
- id: tiv_me_1
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text: "I have a higher moral standard than most people."
|
||||
scale: likert-5
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# ... 32 items total
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Frame |
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|---|---|
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| Verifiable specific harm + agency call | Legitimate grievance |
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| Diffuse identity claim, rumination, no agency | TIV-style |
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| Power asymmetry context | 매 careful — 매 dismissal 의 risk |
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| Therapy 1:1 | Reframe 의 agency 의 restore |
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| Public discourse | Acknowledge harm + reject zero-sum |
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**기본값**: 매 specific harm 의 acknowledge AND 매 identity-rigidity 의 caution.
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## 🔗 Graph
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: narrative frame 의 analyze, dual-acknowledgment 의 draft, TIV survey 의 design.
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**언제 X**: 매 individual 의 lived experience 의 dismiss — 매 specific harm 의 verify, 매 LLM 의 not arbiter.
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## ❌ 안티패턴
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- **Blanket dismissal**: 매 "victim mentality" label 의 specific harm 의 erase.
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- **Blanket validation**: 매 every claim 의 unconditional accept — 매 manipulation vector.
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- **Zero-sum framing**: 매 only one group 의 victim 의 — 매 dual-narrative 의 ignore.
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- **Therapy 의 weaponize**: 매 TIV scale 의 ad hominem 의 use.
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- **Historical denial**: 매 documented systemic harm 의 "narrative" 의 reduce.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Gabay et al. 2020, *Personality and Individual Differences* 165:110134).
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- 신뢰도 A (academic) / B (politicized application — context-dependent).
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — TIV factors + classifier patterns + mediation template |
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Reference in New Issue
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