빅데이터를 활용한 경제뉴스 키워드 이미지 분석 : 펜데믹 전후 비교 (Keyword Analysis of Economic News Using Big Data: A Comparison Before and After the Pandemic)

서지정보

· 발행기관 : 한국휴먼이미지디자인학회
· 수록지 정보 : 한국휴먼이미지디자인 / 7권 / 1호 / 1 ~ 20페이지
· 저자명 : 권선희

초록

본 연구는 빅데이터를 활용하여 뉴스의 키워드를 분석하고자 하였다. 이를 위해 통계청의 빅데이터 활용과 한국언론진흥재단의 빅카인즈(Bigkinds)를 사용하였으며 2019년~2023년까지의 기간을 설정하여 펜데믹 전후를 비교하였다.
첫재, 펜데믹 발생 이전, 진행시기, 이후를 비교하면서 뉴스 키워드의 변화를 확인하였다. 펜데믹이 발생한 이후, 우리의 관심이 코로나19밖에 없었다는 것이 2020년의 “코로나19”키워드 빈도수로 확인할 수 있었으며, 이후에는 다른 키워드의 빈도수가 크게 증가하면서 이전으로 회복되고 있음을 뉴스 키워드로 확인할 수 있다. 둘째, 한 해 동안 뉴스에 등장한 키워드에 대한 추이가 통계청과 빅카인즈가 차이를 보이는 것을 알 수 있었다. 이는 각 기관에서 빅데이터를 수집하고 처리하는 과정에서 나타나는 현상으로 향후 지속적인 시스템의 관리 및 향상으로 보완될 것으로 기대된다.
본 연구에서 강조했듯이 빅데이터 분석을 활용하여 경제 연구를 지속적으로 발전시키기 위해서는 먼저 데이터 수집과 관리의 체계화를 통해 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 확보해야 한다. 둘째, 분석 기술과 도구의 최신 동향을 파악하고 연구에 적용할 수 있는 역량을 강화해야 한다. 셋째, 연구의 신뢰성과 사회적 수용성을 확보하여 정책과 실무에 데이터 분석 결과를 효과적으로 반영할 수 있는 전달력을 키워야 할 것이다.

영어초록

This study aimed to analyze news keywords using big data, with the following findings: Changes in news keywords were identified by comparing the periods before, during, and after the pandemic. The keyword frequency for "COVID-19" in 2020 demonstrates that our primary focus during this period was on the pandemic. Following this, the frequency of other keywords significantly increased, indicating a recovery to pre-pandemic levels, as evidenced by the analysis of news keywords.
As emphasized in this study, the sustainable advancement of economic research through big data analysis requires several key actions. First, a systematic approach to data collection and management must be established to ensure the availability of reliable, high-quality data. Second, researchers must stay updated on the latest trends in analytical technologies and tools, enhancing their ability to effectively apply these to their work. Third, fostering research credibility and societal acceptance is essential to develop the capacity to effectively translate data analysis results into actionable insights for policies and practical applications.

참고자료

· 없음