토픽모델링(Topic Modeling)을 이용한 부산⋅울산⋅경남 지역신문의 기후변화 보도 분석 = A Topic Modeling for Climate Change Reports in Local Newspapers in South Korea

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigated climate change reports in local newspapers in Busan, Ulsan, and Gyeongnam between the end of 2015 and 2021, using the LDA(Latent Dirichlet Allocation) topic modeling algorithm. The study found 14 latent topics: ‘Climate crisis response and cooperation,’ ‘Renewable energy and eco-friendly technology,’ ‘Aftermath of climate change,’ ‘Energy business’s response to the climate crisis,’ ‘Energy transition and cost,’ ‘Climate campaign and citizen participation,’ ‘Disaster response,’ ‘Climate change and science,’ ‘De-coalition and greenhouse gas reduction,’ ‘Climate change and education,’ ‘Oceans and Fisheries,’ ‘Diplomacy and culture,’ ‘Climate policy and politics,’ and ‘Others.’ Compared to other topics, while ‘Climate campaign and citizen participation,’ and ‘Climate change and education’ were more likely to be covered as the main topic of an article, ‘Energy transition and cost’ was more likely to be reported as one of many topics consisting an article.

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