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영어

Utilizing cutting-edge text modeling techniques such as BERTopic employing a transfer learning approach, the current study investigates a total of 38,312 news articles regarding COVID-19 vaccination. We found that COVID-19 confirmed cases, vaccination efforts, the development of COVID-19 treatments, variations, and mass infections are the prominent topics among the 22 topics that we extracted. Considering the time series dynamics, we observed a decrease in topics related to vaccination as the actual vaccination rate steadily increased, whereas it increased after the appearance of the Delta variant. Regarding the relationship between topics and actual vaccination cases, we identified a negative association when newspapers reported the number of confirmed cases. However, emphasizing the benefits of vaccination, such as the availability of overseas travel, led to an increase in vaccination rates. These findings offer novel insights for theory developers, advertising/public relations experts, and policymakers dealing with public health crises.

한국어

본 연구는 최신 전환학습(Transfer learning) 텍스트 모델링 기법인 BERTopic을 통해 총 38,312개의 코로나19 백신 관련 기사를 분석함으로써 22개의 주요 토픽을 생성하였고, 그중에 가장 많이 언급된 토픽들은 코로나 확진자 추세, 백신 접종, 치료제 개발, 변이와 집단감 염, 등등의 순이었다. 시계열 요소를 도입한 BERTopic dynamic topic model을 통해 살펴본 토픽 의 변화는 상대적으로 예방접종이 잘 진행되고 있던 시기에는 백신 접종에 대한 보도가 줄어들고 델타 변이가 출연한 시점부터 오히려 백신 보도의 비율이 늘어나는 양상을 보였다. 시계열 특성 을 회귀분석에 포함한 방법으로 모델을 추정하였을 때, 단순히 코로나 확진자 수를 보도하거나 백신 개발을 강조하는 보도는 오히려 백신 접종자 수를 감소시켰고, 반면에 해외여행 등 백신을 접종함으로써 받을 수 있는 이익을 강조하는 보도가 백신 접종자 수의 증가와 관련이 있었다. 본 연구는 언론보도와 공중의 의견 간의 관계를 밝히는 기존 연구들의 의의를 넘어 특정 언론보도의 주제가 공중의 행동(백신 접종)에 영향을 미친다는 것을 밝혀 향후 연구자, 광고/홍보 전문가 그 리고 정책 결정자가 보건 위기 상황에 대응할 방안을 마련했다는 데 그 의의가 있다.