키워드 분석 기반 ‘전통’ 용어의 트렌드 분석 (1920~2017)

Abstract

본 연구는 우리나라에서 ‘전통’ 용어의 트렌드를 분석하기 위해 과거 신문기사를 수집하여 텍스트 마이닝 기법과 소셜네트워크분석 기법을 수행하였다. 이러한 문헌을 분석하는데 있어서 과거의 해석적 연구 방법을 사용하지 않고 비정형 텍스트 자료에 근거한 정량적 분석을 통해 ‘전통’ 논의들이 신문기사에서는 어떻게 보도되어 왔는지를 분석해봄으로써 우리사회 ‘전통’ 용어의 동향을 파악하였다. 분석 대상은 1920년대부터 2017년까지 미디어에 등장한 ‘전통’ 관련 신문기사 2,481,143건을 수집하였다. 다음으로 시대별 신문기사에 대한 빈도분석을 통해 ‘전통’ 관련 어떤 키워드들이 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 ‘전통’ 관련 키워드들간 연관어 분석을 통해 ‘전통’ 키워드의 연결 맥락을 파악하였다. 마지막으로 소셜네트워크분석을 통해 키워드들간에 유기적인 관계를 분석하고 군집화하였다. 이러한 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 객관적이고 가치 중립적인 입장으로 ‘전통’ 관련 사회문화현상에 대한 의미를 포착하고 시대별 ‘전통’이 담고 있는 사회적 상징성을 파악할 수 있다.

The purpose of this study is to analyze the trends of 'traditional' terminology in Korea. We focus on an empirical investigation of how media reports are conveying ‘tradition’ terminology in our society by applying text mining and social network analysis techniques. The analysis covered 2,481,143 news articles related to 'tradition' terminology that appeared in the media since the 1920's. In this research, frequency analysis, association analysis and social network analysis were used on articles related to ‘tradition’ terminology from 1920 to 2017 by decade. By applying these data science techniques, we can grasp the meaning of social culture phenomenon related ‘tradition’ with objective and value-neutral position and understand the social symbolism which contains the tradition of the times.