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    텍스트의 계량 분석을 활용한 근대전환기 신문의 시계열적 주제 분석법 - 『황성신문』 논설을 대상으로 = Analyzing Topic Trends of News Articles Using Structural Topic Modeling and Time Series Network Analysis in Hwangsungsinmun

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    https://www.riss.kr/link?id=A106838097

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    The main purpose of this study is to propose a method of topic extraction using topic models and a co-word network to analyze time-series news data. To investigate the topic trends, this study employed structural topic model (STM) and extracted 30 topics from articles in Hwangsungshinmun. Based on the results of the STM, rising and shrinking topical trends were detected. By using co-word network analysis, the changes to the word context were identified. The topic of ‘enlightenment’ was detected as a rising trend, and co-occurring vocabularies increased over time.
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    The main purpose of this study is to propose a method of topic extraction using topic models and a co-word network to analyze time-series news data. To investigate the topic trends, this study employed structural topic model (STM) and extracted 30 top...

    The main purpose of this study is to propose a method of topic extraction using topic models and a co-word network to analyze time-series news data. To investigate the topic trends, this study employed structural topic model (STM) and extracted 30 topics from articles in Hwangsungshinmun. Based on the results of the STM, rising and shrinking topical trends were detected. By using co-word network analysis, the changes to the word context were identified. The topic of ‘enlightenment’ was detected as a rising trend, and co-occurring vocabularies increased over time.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 대량의 미디어 데이터를 대상으로 주요한 주제들을 찾아내고, 그 주제들의 시계열적 변화 양상을 파악하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 『황성신문』의 논설을 대상으로 구조적 토픽모델링과 공기어 네트워크 분석을 활용하여 주제의 시계열적 변화를 살펴보았다. 구조적토픽모델링 기법을 통해 30개의 주요 단어 군집인 토픽을 추출하였으며, 연도를 기준으로 상승하는 주제와 하강하는 주제, 특정 연도에서 피크를 보이는 주제 등 몇 가지의 패턴들을 확인할수 있었다. 또한, 주요한 토픽 내에서의 시기별 단어의 구성을 살펴봄으로써 주제의 변화 양상을파악할 수 있었다.
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    본 연구는 대량의 미디어 데이터를 대상으로 주요한 주제들을 찾아내고, 그 주제들의 시계열적 변화 양상을 파악하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 『황성신문』의 논설을 대상으로 구조...

    본 연구는 대량의 미디어 데이터를 대상으로 주요한 주제들을 찾아내고, 그 주제들의 시계열적 변화 양상을 파악하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 『황성신문』의 논설을 대상으로 구조적 토픽모델링과 공기어 네트워크 분석을 활용하여 주제의 시계열적 변화를 살펴보았다. 구조적토픽모델링 기법을 통해 30개의 주요 단어 군집인 토픽을 추출하였으며, 연도를 기준으로 상승하는 주제와 하강하는 주제, 특정 연도에서 피크를 보이는 주제 등 몇 가지의 패턴들을 확인할수 있었다. 또한, 주요한 토픽 내에서의 시기별 단어의 구성을 살펴봄으로써 주제의 변화 양상을파악할 수 있었다.

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    참고문헌 (Reference)

    1 허재영, "한국 근현대지식 유통 과정과 학문 형성 발전" 경진 2019

    2 이재연, "키워드와 네트워크: 토픽 모델링으로 본 『개벽』의 주제 지도 분석" 상허학회 46 : 277-334, 2016

    3 허수, "어휘 연결망을 통해 본 ‘제국’의 의미― ‘제국주의’와 ‘제국’을 중심으로 ―" 대동문화연구원 (87) : 501-562, 2014

    4 김바로, "딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기" 원불교사상연구원 (80) : 249-279, 2019

    5 김현, "디지털 인문학 - 인문학과 문화콘텐츠의 상생 구도에 관한 구상 -" 인문콘텐츠학회 (29) : 9-26, 2013

    6 정유경, "국한문 혼용 텍스트 색인어 추출기법 연구 『시사총보』를 중심으로" 한국정보관리학회 36 (36): 7-19, 2019

    7 Roberts, M. E, "stm : R package for structural topic models" 10 (10): 2014

    8 Hu, N, "What do hotel customers complain about? Text analysis using structural topic model" 72 : 2019

    9 Roberts, M. E, "The structural topic model and applied social science" 2013

    10 Bagozzi, B.E, "The politics of scrutiny in human right monitoring : Evidence from structural topic models of US State Department human rights report" 6 (6): 2018

    1 허재영, "한국 근현대지식 유통 과정과 학문 형성 발전" 경진 2019

    2 이재연, "키워드와 네트워크: 토픽 모델링으로 본 『개벽』의 주제 지도 분석" 상허학회 46 : 277-334, 2016

    3 허수, "어휘 연결망을 통해 본 ‘제국’의 의미― ‘제국주의’와 ‘제국’을 중심으로 ―" 대동문화연구원 (87) : 501-562, 2014

    4 김바로, "딥러닝으로 불경 읽기 - Word2Vec으로 CBETA 불경 데이터 읽기" 원불교사상연구원 (80) : 249-279, 2019

    5 김현, "디지털 인문학 - 인문학과 문화콘텐츠의 상생 구도에 관한 구상 -" 인문콘텐츠학회 (29) : 9-26, 2013

    6 정유경, "국한문 혼용 텍스트 색인어 추출기법 연구 『시사총보』를 중심으로" 한국정보관리학회 36 (36): 7-19, 2019

    7 Roberts, M. E, "stm : R package for structural topic models" 10 (10): 2014

    8 Hu, N, "What do hotel customers complain about? Text analysis using structural topic model" 72 : 2019

    9 Roberts, M. E, "The structural topic model and applied social science" 2013

    10 Bagozzi, B.E, "The politics of scrutiny in human right monitoring : Evidence from structural topic models of US State Department human rights report" 6 (6): 2018

    11 Blei, David M., "Probabilistic topic models" 55 (55): 2012

    12 Blei, David M, "Latent dirichlet allocation" 2003

    13 Gold, Matthew K, "Debates in the Digital Humanities 2016" Universityof Minnesota Press 2016

    14 Blei, David M, "A correlated topic model of science" 1 (1): 2007

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    2011-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.12 1.12 1.12
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.04 1.06 1.812 0.43
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