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본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 의미연결망 분석과 정서 분석을 활용하여 우리나라 중앙지 11곳의 EU 관련 기사 텍스트를 분석하는 데 목적을 둔다. 한국언론학회 뉴스 빅데이터플랫폼인 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 EU 관련 국내 11개 중앙지 뉴스 기사들을 수집하였으며, 분석프로그램인 노드엑셀(NodeXL)을 활용하여 의미연결망과 정서 분석을 수행하였다. 본 논문의 자료수집 기간은 2019년 7월부터 2020년 6월까지로 설정하였다. 연구기간 총 7,469건의 뉴스 기사를 수집하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 한국 언론은 EU 관련국제경제이슈들에 치중하여 보도하는 성향을 보였다. 둘째, 한국 언론은 EU의 위기 상황에큰 관심을 두는 성향을 보인다. 셋째, 한-EU 협력이 활성화되면 협력 의제도 한국 언론의EU 보도에 많이 노출될 것으로 여겨진다. 본 연구의 결론은 빅데이터 분석법은 대량의 데이터를 손쉽게 분석하는 장점이 있지만, 심도 있는 분석이 어려운 것이 한계점으로 자리함을지적한다. 향후 이러한 한계점을 극복하기 위해, 질적 분석 방법론을 병용한 좀 더 심도 있는 분석을 수행하는 것이 중요하다.
This paper aims to collect and analyse EU-related Korean news items by using BIGKinds supported by Korea Press Foundation. The data set of this paper consists of 7,469 articles from 11 Korean nationwide newspapers. This paper employed two different analytic methodologies: Semantic Network Analysis and Sentiment Analysis. This paper has three major findings. First, Korean newspapers still focus on covering the EU’s economic performance. Second, Korean newspapers are likely to pay more attention to the Union’s crises (such as Brexit and COVID-19). Finally, EU-Korea co-operation might be more visible when their co-operations enhanced. As a conclusion of this paper, the main benefit of Big Data analysis was easy handling of the massive amount of data. However, the limitation of this paper could be an insufficient in-depth analysis. To overcome such limitation, this paper suggests a mixed approach between quantitative big data analysis and qualitative text analysis are essential for future studies.
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the European Union, Korea, Big Data, BIGKinds, NodeXL, Semantic Network Analysis and Sentiment Analysis
