비정형 텍스트 분석을 통한 이슈의 형성 및 변이과정 규명

국문 초록 (Abstract)

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Owing to the extensive use of Web media and the development of IT industry, a large amount of data has been generated, shared, and stored. Nowadays, various types of unstructured data such as image, sound, video, and text are distributed through Web media. Therefore, in recent years, many attempts have been made to discover the new value through the analysis of these unstructured data. Further, among these types of unstructured data, text is recognized as the most representative method for a user to express and share his or her opinions on the Web. In this sense, the demand for obtaining new insights through text analysis is increasing steadily. In accordance with this demand, text mining is increasingly being used for different purposes in various fields. Particularly, issue tracking is being studied widely in not only academic world but also industry. It is because the issue tracking can be mainly used to extract various issues from texts such as news, VOCs, blogs, and SNS and analyze the trend of these issues. Traditional issue tracking is used to identify main issues sustained over a long period through topic modeling and analyze the detailed distribution of the documents consisting of each issue.
However, since traditional issue tracking is conducted under the assumption tha