북한 뉴스 담론에 대한 미디어 의제설정효과 연구: 빅데이터 토픽모델링과 워드임베딩 분석을 중심으로

Abstract

의제설정 연구는 1970년대 매스커뮤니케이션 분야에서 가장 활발하게연구되어 온 이론 중 하나이다. 수용자들의 뉴스 소비가 전통적 매스미디어에서 인터넷 공간으로 옮겨오면서 인터넷상의 다양한 매체들을 복합적으로 분석하는 것이 필요하게 되었으며, 따라서 최근에는 빅데이터 분석기법을 활용한 의제설정 연구가 활발하게 이루어지는 추세이다. 이 연구는 이러한 흐름 속에서 기존 연구의 방법적 어려움을 보완하고 새로운 미디어 환경에서의 의제설정 연구를 위한 최적화된 빅데이터 기반의 분석방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 데이터 마이닝 기법인 토픽모델링(Topic modeling)과 워드임베딩(Word-embedding)을 분석에 활용했으며, 구체적으로 북한 관련 뉴스들에 대한 매체별 의제설정 효과를 측정하고자 하였다. 최종적으로 매체 간 의제설정을 시계열적으로 분석하는과정에서 토픽 모델링이 매우 유용한 툴로서 사용될 수 있음을 확인했다. 또한, 워드임베딩 기법 중 하나인 워드투벡을 활용한 유사도 분석 결과를실제 여론 조사 결과와 비교함으로써, 미디어 의제가 사람들의 인식에 영향을 주고 있음을 빅데이터 기반 분석 기법을 이용해 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 토픽모델링 시계열 분석과 워드임베딩 기법이 향후뉴미디어 기반 의제설정 연구의 발전된 툴로써 활용될 수 있기를 기대해본다.