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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박대민 (한국언론진흥재단)
저널정보
한국언론학회 한국언론학보 韓國言論學報 제60권 제5호
발행연도
2016.10
수록면
353 - 407 (56page)

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언론학계에서는 의제설정 연구를 비롯하여 적지 않은 시계열 내용 분석 연구가 이루어졌다. 그동안 시계열 방법론 측면에서는 많은 발전이 있었지만 수작업에 의존하는 전통적 내용 분석 방법으로는 대규모 내용 분석에 난관이 많았다. 이 연구는 본격적인 장기 시계열 연구를 수행하기 위해 자연어 처리와 의미연결망 분석이 결합된 뉴스 빅데이터 분석을 활용할 것을 제안한다. 또한 26년치(1990～2015) 8개 중앙지(〈경향신문〉, 〈국민일보〉, 〈동아일보〉, 〈문화일보〉, 〈서울신문〉, 〈세계일보〉, 〈한겨레신문〉, 〈한국일보〉)의 정치와 사회면 기사 약 100만 건에 대해 분석했다. 기사는 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 시스템인 ‘빅카인즈’를 활용하여 수집하고 자연어 처리한 뒤 기사의 정보원과 인용문 주제 중심으로 의미연결망 분석을 실시하여, 매체별로 정보원과 주제의 시계열적 변화를 살펴보았다. 분석 결과, 사회면 주제를 제외하면 중요도 최상위권 정보원과 주제의 매체 간 차이는 크지 않았던 반면, 시계열적으로는 2000년 전후로 가장 중요한 정보원과 인용문 주제가 전면적으로 변화하는 양상을 보였다. 기사당 정보원 수와 기사당 인용문 주제 수는 매체별로 다소 차이는 있지만 대체로 하락했다. 이 연구는 뉴스 빅데이터 분석을 활용해 수집된 온라인 기사 전수에 대해 지속적으로 모니터링하면서 자동화된 장기 시계열 내용 분석 데이터를 축적할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 경제지표 등 다양한 시계열 데이터와 정교한 비교연구를 할 수 있는 토대를 마련했다는 데 의의를 갖는다.
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목차

1. 문제 제기
2. 시계열 내용 분석에 대한 기존 문헌 검토
3. 뉴스 빅데이터 분석 활용 장기 시계열 내용 분석 방법의 제안
4. 분석 사례 : 100만 건 기사의 정보원과 주제 분석으로 본 신문 26년
5. 결론 및 함의
참고문헌
Abstract

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