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We have developed the Korean news sentiment index (NSI) to gauge the economic sentiment of Korea on a daily basis by analyzing news texts gathered from the Internet. Our framework utilizes cutting-edge natural language processing techniques to compute the NSI and examine keywords, offering insights into its fluctuations. We designed a sentiment classifier using transformer neural networks that effectively process extensive news samples to compute the NSI of Korea. We compute the NSI more frequently and immediately than official indices that rely on monthly surveys. Through this, we can identify changes in economic sentiment before official statistics are released. Moreover, the proposed framework offers keyword analysis and sector indices to clarify why economic sentiments fluctuate. Our comprehensive assessments demonstrate that the NSI is a valuable leading index and an essential tool for identifying inflection points in economic sentiment.
본 연구는 인터넷 상에서 수집한 뉴스기사를 바탕으로 한국 경제에 대한경제 심리를 측정하는 뉴스심리지수(news sentiment index, NSI)의 작성 방법을 제시하고 검증하였다. 이를 위해 최신 자연어처리 기법을 이용하여 NSI를 작성하고 키워드분석을 통해 지수의 변동 요인을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 트랜스포머 인공신경망을 기반으로 대규모 뉴스 표본을 처리할 수 있는 감성분석기를 구축한 뒤 이를 이용하여 NSI 를 계산하였다. NSI는 서베이 기반 공식 통계지표인 월별 심리지수 보다신속하게 수시로 작성하는 것이 가능하다. 또한 NSI는 키워드 분석과 부문별 지수 작성을 통해 경제 심리의 변화 요인을 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서 검증한 바에 따르면 NSI는 경기선행지수로서 유용하며경제 심리의 변곡점을 포착하는 데 이점이 있는 것으로 나타난다.
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뉴스 텍스트 데이터, 경제분석을 위한 자연어처리, 심리충격
