생명윤리적 토론은 소셜 미디어에서 점점 더 많이 전개되고 있지만, 이러한 맥락 의존적인 담론을 모델링하기 위한 대규모의 도메인 특화 자원이 스탠스 탐지(stance detection) 연구에는 부족합니다. 본 논문에서는 레딧의 생명윤리적 토론에서 가져온 39,600개의 주석이 달린 게시물-댓글 쌍으로 구성된 맥락 인식 데이터셋 BioStance를 제시합니다. BioStance는 근본적인 가치 충돌, 개인의 자유 대 집단적 책임, 그리고 기술적 불확실성의 세 가지 차원에 걸쳐 여섯 개의 논쟁적인 주제를 다룹니다. 각 인스턴스는 계층적 대화 맥락을 보존하며, 세 명의 독립적인 주석자가 Favor(찬성), Against(반대), None(중립)의 3개 클래스 스탠스 체계를 사용하여 레이블링했습니다. 이 주석들은 평균 Krippendorff's $\alpha$ 값 0.82를 달성하여 상당한 신뢰도를 나타냅니다. BioStance는 주제적 다양성, 대화 구조, 그리고 고품질의 인간 주석을 결합함으로써 맥락 인식 스탠스 탐지, 논거 마이닝(argument mining), 생명윤리 담론의 계산 분석 연구를 지원합니다.