토픽 모델링을 이용한 신문 자료의 오피니언 마이닝에 대한 연구 = A Study on Opinion Mining of Newspaper Texts based on Topic Modeling

국문 초록 (Abstract)

이 연구에서는 토픽 모델링 기법을 이용하여 신문 기사를 대상으로 주제 기반의 오피니언 마이닝을 수행하였다. 언론 매체가 가지는 정파성을 일종의 오피니언으로 간주하여 대선이라는 거대 이슈에 대한 각 매체들의 입장을 분석하였다. 먼저 대량의 신문 기사에서 주제를 추출한 후 매체별 주제 구성의 차이를 살펴보았다. 그리고 주제별 네트워크 분석을 통해 주제의 구조와 내용을 분석하였다. 마지막으로 시계열 분석을 통해서 시기별 주제 분포의 차이를 매체별로 살펴보았다. 그 결과 모든 분석에서 진보매체와 보수매체 모두 자신들의 이데올로기를 따라 기사를 보도하는 경향성이 확인되었다. 이를 통해 주제 기반 오피니언 마이닝이 타당성 있는 의견 분석의 기능을 수행할 수 있음을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study performs opinion mining of newspaper articles, based on topics extracted by topic modeling. We analyze the attitudes of the news media towards a major issue of ‘presidential election’, assuming that newspaper partisanship is a kind of opinion. We first extract topics from a large collection of newspaper texts, and examine how the topics are distributed over the entire dataset. The structure and content of each topic are then investigated by means of network analysis. Finally we track down the chronological distribution of the topics in each of the newspapers through time serial analysis. The result reveals that both the liberal newspapers and the conservative newspapers exhibit their own tendency to report in line with their adopted ideology. This confirms that we can count on opinion mining technique based on topics in order to analyze opinion in a reliable fashion.

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