2011년-2021년 기간 중국 안보･국방 토픽 분석 - 중국 국방부 정례기자회견 텍스트에 대한 동적 토픽 모델링 적용 (Exploring China's National Security and Defense Issues with Dynamic Topic Modeling)

서지정보

· 발행기관 : 국방대학교 국가안전보장문제연구소
· 수록지 정보 : 국방연구 / 65권 / 3호 / 65 ~ 96페이지
· 저자명 : 이상국

초록

본 연구는 2010년대 초반 글로벌 강대국전략 채택과 함께 적극적인 대외 행보를 계속하고 있는 중국의 안보·국방 정책에 대한 종합적이고 동태적인 분석을 시도하고 있다. 본 연구는 이를 위해 최신의 자연어처리기술을 반영한 BERTopic 알고리즘을 활용해 2011년부터 2021년 기간 중국 국방부의 정례기자회견 텍스트에 대한 동적 토픽 분석을 하고 있다.
이러한 분석작업을 통해 본 연구는 최근 10여 년간 출현한 20여개의 주요 중국의 안보·국방 토픽, 이 토픽들의 시계열 패턴과 구성 패턴을 식별, 소개하고 있다. 이 과정에서 본 연구는 지속적이고 중요하게 관측되는 토픽, 산발적으로 주목받은 토픽, 특정 시기에만 관심을 끈 토픽들을 확인하고 이러한 차이를 중국의 안보·국방 상황과 관련하여 설명하고 있다. 이와 함께 본 연구는 일부 중요 토픽을 선별해 연구자의 정성적 분석을 추가함으로써 중국의 안보·국방 상황에 대한 이해 심화에 기여하고 있다.
본 연구가 파악한 중국의 안보·국방 토픽의 시계열적 패턴과 구성 패턴은 중국군의 군사력 현대화와 글로벌 존재감 강화 노력이 앞으로도 계속되면서 이를 둘러싼 중국과 유관국 사이의 인지 공방(認知攻防)이 심화될 것임을 보여주고 있다. 이와 함께 본 연구를 통해 식별된 중국(군)의 돌발적 토픽들은 중국의 안보·국방 정책이 강대국 간 전략경쟁과 같은 가시적인 요인뿐만 아니라 불가예측적인 사회정치적 요인에 의해 도전받고 있음을 보여주고 있다. 한편 본 연구의 결과는 디지털 텍스트의 대량 생산 시대에 자연어처리기술의 성숙과 발전으로 안보·국방 영역에서도 알고리즘 기술이 유용하게 활용될 수 있고, 이러한 분석은 연구자의 정성적 분석과 결합될 때 더욱 효과적이라는 점을 보여주고 있다.

영어초록

This paper makes an effort to detect and trace China's national security and defense topics during 2011-2021 period by using dynamic topic modeling (especially with BERTopic algorithms). With the text data from the regular press conferences by the National Defense Department of China, this study detects 21 major China's national security and defense topics and traces their evolution pattern over time. the paper highlights that China's national security and defense topics during the analysis periods cover that (1) a few hot topics over all the period such as China's national security goals and the theoretical foundations of its national defense policy, (2) several intermittent spotlight topics including regional security, major power relations, and (3) temporal topics like COVID-19 pandemic and, anti-corruption cases. The evolution pattern of these topics suggests that China will more push for the military modernization and assertive activity in the future. With these achievements of the paper, it shows that automatic text analysis can play a significant role in studying national security and military affairs topics.

참고자료

· 없음