복잡해지고 있는 현대 사회의 뉴스 키워드를 시간적 흐름에 따른 빈도수와 상관관계로 분석하는 것은 이슈들에 대한 대응과 해결 방안을 논의하기 위해 매우 중요한 연구라고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 10년(2009~2018)간의 뉴스 빅데이터 분석을 통해 사회적 키워드의 흐름과 주요 이슈들 간의 관계를 분석하였다. 분석결과 본 연구에서는 정치적 이슈, 교육 사회문화, 젠더갈등 그리고 사회적 사건이 주요 이슈들로 제시되었다. 또한, 본 연구에서는 이슈의 변화와 흐름을 연구하기 위해 이를 5년 기준으로 양분하여 변화하는 것을 분석하였다. 이를 통해 사회적 이슈의 시간에 따른 변화와 그 대응방안을 연구하였다. 그 결과 국민생활과 밀접한 키워드(경제, 경찰)는 시간의 흐름에 관계없이 우리 사회에서 매우 중요하게 논의되는 키워드로 분석되었다. 또한 '안전'과 같은 키워드는 최근 들어 빈도수에 비해 증가율이 감소되었다. 이를 통해, 우리 사회가 안전에 대한 인식을 개선할 필요가 있는 것으로 추론할 수 있다.
본 연구는 커뮤니케이션이 활발한 SNS 속에서 사회적 이슈가 어떤 주제별로 나뉘어져 있고, 어떤 키워드들이 유기적으로 연결되었는지 그 연결 관계를 알아보고자 하였다. '미투'라는 새로운 단어가 생겨남과 동시에 큰 운동으로 번지고 있는 '미투운동'을 사회적 이슈로 간주하였고, 여러 SNS 중 특히 실시간 소통이 가장 활발한 트위터를 중심으로 분석을 실시하였다. 우선 키워드를 '미투'로 하여 관련된 키워드를 각 날짜별로 추출하였고, 주요 키워드를 파악한 후 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 사회적 이슈를 둘러싼 키워드들이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하였는지 파악하고, 각 토픽 내의 키워드를 종합하여 토픽별 사회적 이슈의 다양한 관점을 해석하였다.
본 연구는 2003년도 중요란 국책사업의 하나로서 첨예한 사회적 갈등이 나타났던 핵폐기장 유치 이슈를 텔레비전 뉴스보도가 어떠한 시각에서 다루고 해석, 평가함으로써 이슈에 대한 성격을 어떻게 규정하고 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 핵폐기장 유치선언이 있던 2003년 7월 11일부터 유치 재검토가 발표된 12월 10일까지 5개월 동안 보도된 핵폐기장 유치이슈에 대한 KBS, MBC 저녁종합뉴스의 전국 및 지역(전북지역) 뉴스에 대한 프레임분석을 실시하였다. 분석결과 중요한 국책사업으로서 사회적 논란이 많았던 핵폐기장 유치 이슈는 길 등의 원인과 해결보다는 주민들의 시위와 사회적 혼란만 부각시키는 양상을 보였다. 따라서 갈등의 근본원인이자 이슈의 보다 본질적인 사안이라 할 수 있는 선정 절차상의 정당성 문제라든가 위도지역의 지질 적합성, 안전성 문제, 에너지 정책 등의 문제는 제대로 다루어지지 않았다. 결국 텔레비전 뉴스보도에서 핵폐기장 유치이슈는 국가정책적 이슈라기보다는 지역 내 집단간 분쟁으로 그 성격이 규정되고 있음을 알 수 있다.
본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.
본 연구는 국내외 활발히 펼쳐지는 사회적 이슈 중에서 성평등 주제의 스토리텔링을 심층면담 기법을 통해 커뮤니케이션 디자인 방향에 관해 연구하고, 더 나은 소셜 이슈 소통 방향성을 제안하는 데 그 목적이 있다. 연구 방법으로 1차 사례 연구를 통하여 국내의 성평등 주제 매거진 이프, ?, 우먼카인드 매거진의 특징과 스토리텔링 매거진 예시를 조사하였다. 그리고 2차 실증 연구로 심층면담을 진행하여 성평등 스토리텔링 경험에 대한 연령대별 여성과 남성 대상자의 감정 형용사와 이슈 인지도를 파악하였다. 그 결과, 소셜 이슈 소통 방향에 필요한 두 가지 요점을 파악할 수 있었다. 첫째, 전달하는 콘텐츠의 주제가 민감한 이슈일수록 일상과 밀접한 서사를 소구하여 진입장벽을 낮출 것을 제안한다. 둘째, 사회적 이슈가 지속가능하려면 점진적으로 메시지를 전달하여 신뢰도와 공감도를 높이는 방향을 채택한다. 이 연구는 불통을 해소하는 커뮤니케이션 디자인 조사를 통해 국내 성평등 이슈 콘텐츠 전달 방향을 제시했다는 점에 의의가 있다. 추후 연구를 통해 국내 성평등 주제 소통 방식을 보완하고, 사회적 이슈 커뮤니케이션 디자인 방향 설정에 도움이 되기를 기대한다.
최근 빅데이터 분석 기술이 발전하면서 사회 이슈를 분석하기 위해 그 동안 많은 텍스트 마이닝 기법을 활용한 연구들이 진행되어왔다. 사회이슈를 도출하기 위한 기존의 연구들을 살펴보면 다량의 텍스트 데이터를 뉴스, SNS 등으로부터 수집하여 토픽 모델링, 네트워크 분석 등의 기법을 이용하여 데이터로부터 이슈를 추출하고 분석하는 방식으로 연구들이 이루어져왔다. 사회 이슈는 다양한 사회현상들이 누적되어 나타나는 결과물이다. 하지만 기존 연구들이 가지는 한계점은 사회적으로 나타나는 이슈, 즉 결과에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있어 해당 이슈의 발생 원인을 밝히는 것에는 한계를 가진다는 것이다. 사회이슈에 적절하게 대응하기 위해서는 어떠한 사회이슈가 존재하는지를 확인하는 것뿐만 아니라 사회이슈의 발생 원인을 파악하는 것이 필요하다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 사회 이슈와 관련한 텍스트로부터 사회이슈의 원인이 되는 요인을 도출하는 방법을 국어학의 품사이론을 기반으로 제안하였다. 이를 위해서 2017년 1월부터 2019년 12월까지의 3년 동안의 사회이슈와 관련한 뉴스데이터를 수집하여 수집된 텍스트 내 단어들의 인과관계를 인과문형을 찾아 분석한 후 기존 텍스트마이닝 기법 접목하여 사회이슈의 원인 단어들을 찾는 방법론을 제안하였다.
대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1167-1173
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2015
정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.
이 논문은 선진민주주의 국가의 선거경쟁에서 제시되는 정당 매니페스토 자료와 사회정책 자료를 사용하여 국가별 정당 간 입장의 차이, 정부당파성과 복지국가의 관계, 그리고 복지국가 이슈에 관한 정당양극화의 문제에 대해 경험적 분석을 제시한다. 이 논문의 분석이 제시하는 바는 다음과 같다. 첫째, 선진민주주의 국가의 주요 좌우파 정당 간 사회정책 입장의 차이는 국가별로 편차를 보인다. 복지국가 이슈와 관련한 정당양극화의 정도는 기존 복지국가 체계의 특성, 선거제도, 또는 선거경쟁에서 나타나는 복지국가 이슈의 유형에 따라 다른 것으로 보인다. 둘째, 집권정당의 당파성이 복지국가에 미치는 영향을 확인할 수 있다. 셋째, 정당이 복지국가에 미치는 영향이 제한적이거나 혹은 제도적 맥락에 조건지어진다는 점을 고려할 필요가 있다. 어쩌면 정당 및 정부당파성이 복지국가에 미치는 영향은 협의제 민주주의(consensus democracies) 유형의 국가들보다는 다수제 민주주의(majoritarian democracies) 유형의 국가들에서 더 뚜렷하게 나타나는 것인지도 모른다. 넷째, 정당의 정책입장의 변화는 경쟁하는 주요정당의 정책변화에 영향을 받기도 한다. 또한 이슈유형에 따라 위치이슈와 합의이슈로 구분할 수 있는데, 각 국가별 선거경쟁과 복지국가 논의는 다양한 형태를 가지면서 진행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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