텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다.
신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다.
본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

참고문헌 (Reference)

1 정재철, "한국언론과 이념담론" 한국언론학회 46 (46): 10-348, 2002

2 최현주, "한국 신문 보도의 이념적 다양성에 대한 고찰: 6개 종합일간지의 3개 주요 이슈에 대한 보도 성향 분석을 중심으로" 한국언론학회 54 (54): 399-426, 2010

3 이재윤, "지적 구조 분석을 위한 새로운 클러스터링 기법에 관한 연구" 한국정보관리학회 23 (23): 215-231, 2006

4 이재윤, "계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구" 한국문헌정보학회 40 (40): 191-214, 2006

5 Kim, J. A., "The Political Attitude of Newspapers and the Coverage of Political Scandal" 41 : 232-267, 2008

6 Kim, Y. S, "Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining" 18 (18): 143-156, 2012

7 Balahur, A, "Rethinking sentiment analysis in the news : From theory to practice and back" Satellite to CAEPIA 2009

8 Chung, Y. M, "Research in Information Retrieval" 2005

9 Kim, N. W, "Personal Information Detection by Using Naive Bayes Methodology" 18 (18): 91-107, 2012

10 Media Today, "News Papers Report National Inspection Results with Party Biased view"

11 Choi, J. H, "Keyword Network Analysis for Technology Forecasting" 17 (17): 227-240, 2011

12 Pollak, S, "Detecting Contrast Patterns in New spaper Articles by Combining Discourse Ana lysis and Text Mining" 21 (21): 647-683, 2011

13 Carlos, H. Caldas, "Automating hierarchical document classification for construction management information systems" 12 : 395-406, 2003

14 Baek, Y. K, "A Study on Automatic Classification System of Hangul Internet News Articles" The Korea Society of Management Information Systems 574-580, 2003

15 Lee, M. K, "A Comparative Analysis over News Framing of the Abolition of the Family Headship (Hoju) System : Examining Three Major Korean Dailies : Chosun, Kukmin, Hankyoreh" 34 : 132-162, 2006