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빅데이터 분석을 통한 정치, 문화, 경제 뉴스의 미디어 프레임 연구
김건우(Gunwoo Kim),안석준(SukJoon Ahn),문혜정(HyeJung Moon) 한국경영학회 2017 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2017 No.08
2017년 대한민국은 민주적 정권교체를 통해 변화의 시기를 맞이하고 있으며, 2016년부터 진행된 일련의 사건은 정치, 경제, 문화 등 사회 전반의 변화를 가져오고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화의 시기에 주목하여 2015년부터 2017년 6월까지 언론에서 활용된 단어를 분석하고 분류에 따른 Keyword 및 관련어의 변화를 나타내어 기간별 언론의 프레임 변화를 직관적으로 확인하고자 하는 데 그 목적이 있다. 연구는 Atteveldt(2008)의 방법론을 준수하여, 의미망 분석과 네트워크 분석, 감성 분석을 수행하였다. 주제어 선정을 위한 데이터의 수집 도구는 연구자가 Python으로 직접 구현한 Web Crawler를 활용, 다음 뉴스 180만여 건을 대상으로 추출하였다. 분야별 선정 키워드는 문화에서 ‘활동’, ‘축제’, ‘청년’, 경제에서 ‘산업’, ‘성장’, ‘시장’, 정치에서 ‘권력’, ‘문재인’, ‘탄핵’으로 총 9가지이다. 선정된 주제어를 기초로 한국언론재단에서 운영하는 뉴스 플랫폼인 BigKinds에서 2015~2017년 6월까지 연계된 정치, 경제, 문화 기사의 160만 건의 주제어(제목, 언론사, 보도일, 뉴스 분야) 데이터를 대상으로 분석을 진행하였다. 대표적으로 탄핵 키워드의 경우 2016년보다 2017년의 부정 비율이 약 4.8% 증가하였는데 이는 최근 언론사의 프레임이 2016년 중립적인 서술 태도에서 2017년에 좀 더 감정 표현에 자유로워졌음을 시사하는 바이다. 이 연구는 2017년 6월까지의 단기간으로 수행되었는데, 오랜 기간의 뉴스를 대상으로 후속 연구가 이루어진다면 더욱 깊이 있는 분석이 수행될 수 있을 것이다. In 2017, the Republic of Korea is undergoing a democratic change of government. And series of events since 2016 has brought changes in society, politics, economy and culture. This study focuses on the timing of these changes and analyzes the words used in the media from 2015 to June 2017, which shows the change of keywords and related words in the category, in order to analyze the frame change of periodical media. The research was conducted according to Atteveldt(2008)’s methodology, semantic network analysis, network analysis and emotional analysis. The data collection tool for keyword selection was the Web Crawler implemented by the researcher directly in Python and Extracted about 1.8 million cases from Daum news. Nine kinds of keywords were selected from Crawling data. The keyword was ‘Activity’, ‘Festival’, ‘Youth’, ‘Industry’, ‘Growth’, ‘Market’, ‘Power’, ‘Jaein, Moon’, ‘Impeachment’. By next step, the researcher analyzed 1.6 million articles (title, media, press, news) linked from 2015 to 2017 enlisted on BigKinds, a news platform run by the Korea Press Foundation, based on selected keywords above. One of the example of analysis is ‘Impeachment’ keyword. Negative Expression about ‘Impeachment’ increased by 4.8% in 2017 compared to 2016, suggesting that the frame of the press recently became more free to express negative emotions in 2017. This study was conducted in a short period of time until June 2017, and if further research is conducted on long-term, more depth analysis could be achieved.
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