언론사 YouTube 영상과 댓글의 LDA topic modeling을 통한 여론 분석

국문 초록 (Abstract)

잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)는 텍스트 데이터의 숨겨진 토픽을 추출하고, 이를 통해 주제에 대한 통찰력을 제공한다. 본 연구에서는 한국어 형태소 분석기인 khaiii를 활용하여 언론사의 YouTube 채널 영상과 댓글을 통한 여론 분석의 가능성과 효과를 탐구하고자 한다. 언론사가 보도한 영상의 댓글들에 대한 토픽 모델링을 통해 댓글들이 어떤 토픽을 갖고 있는지 알아본다. 또한 분석된 댓글 토픽들은 서로 어떻게 관계에 있는지 알아본다. 이를 통해 언론사와 관련된 중요한 주제 및 토론의 흐름을 파악할 수 있으며, 이를 통해 보다 정확한 기사 내용 분석과 여론 분석 등을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.