구조적 토픽모형(Structural Topic Model)을 활용한 주택연금 정책담론 분석: 2007~2026년 뉴스 보도의 토픽 변동과 매체별 프레이밍 차이 = Analyzing Housing Pension Policy Discourse Using Structural Topic Models: Topic Dynamics and Media-Type Framing Differences in News Coverage, 2007–2026

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 주택연금 정책담론을 구조적 토픽모형(structural topic model, STM)으로 분석한다.
빅카인즈의 2007년 7월∼2026년 3월 주택연금 뉴스 12,799건에서 SimHash 중복 제거를 거쳐 12개 토픽을 도출하였다. 담론은 정책·가계부채(13.4%), 자산관리·은퇴설계(11.9%), 가입실적·통계(10.1%) 등으로 구성되었다. 이명박은 가입실적(18.0%), 문재인은 제도 설계(13.2%), 이재명은 고령가구·상속의향(10.5%)이 두드러졌고, 매체별로는 지역지가 가입실적, 종합일간지가 노후·세대 서사, 경제지가 은퇴설계에 집중하였다. 보증료 인하 직후 고령가구·상속의향이 +25.65%p 급증했으나 사후 표본 31건으로 잠정적이다. KNU와 KoELECTRA의 감성 분류 일치도는 49.0%로 정책 뉴스 도메인 갭이 확인되었다. 정부별 추정치는 인과가 아닌 기간별 기술 통계이다. 정책 담론에 STM을 적용한 분석 프레임워크를 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzes the long-term trajectory and differentiation of Korean housing pension (reverse mortgage) policy discourse using Structural Topic Modeling (STM). From 12,799 housing pension–related news articles collected from BIGKinds (July 2007–March 2026), a 12-topic solution was adopted after SimHash near-duplicate removal. The discourse centered on policy and household debt (13.4%), asset management and retirement planning (11.9%), and enrollment statistics (10.1%). Period-specific (time-smoothed) comparisons showed enrollment statistics predominating under the Lee Myung-bak administration (18.0%), institutional design under Moon Jae-in (13.2%), and elderly-household and bequest-intention surveys under Lee Jae-myung (10.5%). Media-type differentiation was pronounced: regional dailies emphasized enrollment figures, national dailies intergenerational narratives, and the business press retirement planning. Following the March 2026 guarantee-fee reduction, the elderly-household and bequest-intention topic surged by +25.65 percentage points, though this is provisional given a post-event sample of 31 articles. The KNU sentiment lexicon and KoELECTRA agreed on only 49.0% of classifications, confirming a domain gap in policy-news sentiment measurement. Government-period estimates represent descriptive statistics conditional on time-smoothing rather than causal effects. This study contributes a replicable STM-based framework for policy-discourse monitoring in housing finance.