A Big-Data Analysis of Presidential Issue Ownership of two Prestigious Korean Newspapers : Focusing on LDA(latent Dirichlet allocation) Topic Modeling

본 논문은 토픽 모델링(Topic Modeling)의 latent Dirichlet allocation(LDA) 분석 방법을 적용하여 박근혜 정부 4년간 관련 신문 사설을 분석한 연구이다. 수집된 사설은 LDA를 적용하여 토픽(Topic)으로 분류하고 토픽별 보도량을 살펴봄으로써 박근혜 관련 사설에 나타난 국내의 보수와 진보성향을 대표하는 조선일보와 한겨레의 이슈소유권을 비교 분석하였다. 빅데이터 분석 결과, 총 23개의 주요 토픽이 도출되었는데, 토픽의 점유율 특성으로 볼 때 조선일보는 국회, 정당, 북핵, 경제, 지명직 인사 등과 관련하여 지속적으로 점유율 우위를 점하고 있었고, 정치와 경제 및 북핵 관련 공안 이슈를 지속적으로 제기했다. 이에 반해 한겨레는 폭로 저널리즘 성향이 강하게 나타났는데, 우리사회의 주요 정치, 사회, 경제 부문의 문제가 있는 상황을 꾸준히 제기하면서 새로운 토픽을 지속 발굴, 보도하는 성향을 확인했다. 연구진은 커뮤니케이션 연구에서 토픽 모델링이라는 빅데이터 분석 방법을 차용함으로써 기존에 정성적으로 많이 진행해왔던 내용분석에 대한 보완적 방법으로 대규모 텍스트 분석을 위한 의미 있는 접근이기를 기대해본다.