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본 연구는 빅데이터를 활용하여 대군 신뢰도와 군 관련 뉴스 기사 간의 상관 관계를 조사하고, 대군 신뢰도의 동향을 분석하기 위해 워드 클라우드 분석과 텍스트 빈도분석을 수행하였다. 먼저, 연구는 국방부 뉴스룸에서 2013년부터 2023년까지의 28,028건의 뉴스 기사를 수집하여 분석하였다. 다음으로 대군 신뢰도의 동향을 파악하기 위해 기관 신뢰 지표 속 기관 신뢰도(군대)를 활용하였고, 워드 클라우드와 텍스트 빈도분석 결과를 통해 대군 신뢰도의 변동과 뉴스 기사 분석 데이터 간의 상관관계를 함께 확인할 수 있었다. 연구 결과로부터 피해, 사고와 같은 부정적인 단어의 노출, 코로나-19로 인한 팬데믹 상황 및 장병 급식 개선과 같은 단어들의 노출로 하여금 대군 신뢰도의 변동 요인을 확인할 수 있었다. 또한, 군산대학교에서 구축한 KNU 한국어 감성 사전을 활용한 감성분석과 딥러닝 모델의 성능 확인을 통해 최적의 MAE 값을 도출하였고, 이를 통해 뉴스 데이터와 대군 신뢰도 간의 상관관계가 국군 정책 발전 및 각종 위기관리에 유용하게 활용될 가능성을 제시할 수 있었다. 그러나 본 연구는 국방부 뉴스룸의 국방 뉴스를 연구용 데이터로 사용하였으며, 해당 매체가 군 친화적인 단일 매체인 점에서의 제한점을 가지고 있다. 따라서 앞으로는 더 많은 데이터 수집과 정제된 데이터를 활용한 분석 가정, 다양한 매체로부터 데이터를 수집하는 등 연구 개발 방향을 고려하여 연구를 발전시킬 필요가 존재한다. 그럼에도, 본 연구는 대군 신뢰도 연구의 한 사례로서 희귀한 존재이며, 빅데이터 분석을 통해 실증적인 결과를 도출한 것에 의의가 있고, 이러한 결과는 군과 국민을 위한 정책 발전과 위기 대응에 기여할 수 있으며, 향후 관련 연구와 정책 개발에 도움이 될 것이라 기대한다.
This study utilized big data to investigate the correlation between public trust in the military and military-related news articles. It aimed to analyze the trends in public trust in the military by conducting word cloud analysis and text frequency analysis. Initially, a total of 28,028 news articles from the Ministry of National Defense Newsroom, spanning from 2013 to 2023,were collected and analyzed. To understand the trends in public trust in the military, the institutional trust index, specifically trust in the military, was employed. Through the results of word cloud and text frequency analysis, the fluctuations in public trust in the military and their correlation with the analyzed news articles could be observed. The research findings identified factors influencing the fluctuations in public trust in the military, such as exposure to negative words like damage and accidents, the pandemic situation caused by COVID-19, and the exposure of words related to improving soldiers' meals.Furthermore, by utilizing sentiment analysis using the KNU Korean Sentiment Dictionary constructed by Kunsan National University and verifying the performance of deep learning models, the optimal mean absolute error (MAE) value was derived. This suggests the potential usefulness of the correlation between news data and public trust in the military for the development of national defense policies and crisis management. However, this study has limitations in that it used the Ministry of National Defense Newsroom's defense news as research data, considering its nature as a single media source with a pro-military bias. Therefore, in the future, there is a need to further develop the research by considering more data collection, refined data analysis assumptions, and data collection from various media sources. Nevertheless, this study serves as a rare example in the research of public trust in the military, and it is significant in that it has derived empirical results through big data analysis. These results can contribute to the development of policies and crisis responses for the military and the nation,and they can be helpful for future related research and policy development.
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military, public trust in the military, text mining, word cloud, text frequency analysis, sentiment analysis, deep learning
