[학술논문] 북한 뉴스 담론에 대한 미디어 의제설정효과 연구: 빅데이터 토픽모델링과 워드임베딩 분석을 중심으로

...분석방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 데이터 마이닝 기법인 토픽모델링(Topic modeling)과 워드임베딩(Word-embedding)을 분석에 활용했으며, 구체적으로 북한 관련 뉴스들에 대한 매체별 의제설정 효과를 측정하고자 하였다. 최종적으로 매체 간 의제설정을 시계열적으로 분석하는과정에서 토픽 모델링이 매우 유용한 툴로서 사용될 수 있음을 확인했다. 또한, 워드임베딩 기법 중 하나인 워드투벡을 활용한 유사도 분석 결과를실제 여론 조사 결과와 비교함으로써, 미디어 의제가 사람들의 인식에 영향을 주고 있음을 빅데이터 기반 분석 기법을 이용해 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 토픽모델링 시계열 분석과 워드임베딩 기법이 향후뉴미디어 기반 의제설정 연구의 발전된 툴로써 활용될 수 있기를 기대해본다.

[학술논문] 하노이회담 이후 북한의 대미인식 변화 연구: 로동신문 텍스트 마이닝 분석을 중심으로

...“승리”의 빈도수가 높았고 “위대한”, “경애”, “총비서동지” 등의 단어들이 빈도수가 높은 단어들로 새롭게 나타났다. 이를 통해 2022년에는 인민의 승리를 더욱더 강조하면서도 이 모든 것의 상위에는 경애하는 총비서동지가 계신다는 수령찬양이 주를 이루고 있음을 알 수 있다. 둘째, 워드 임베 딩을 통해 살펴본 3년 간 대미인식의 단어구조는 1개의 클러스터링으로 나타났고 내용은 “사회주의체제 고수”였다. 셋째, 토픽분석을 통한 각 년도별 최적의 토픽개수는 2020년 4개, 2021년 5개, 2022년 6개로 추출되었다. 각 토픽별 나타난 주제의 양상과 내용을 분석기술하였다. 연구결과에 따른 결론은 다음과 같다. 첫째, 최근...