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뉴스 빅데이터를 통해 검토한 대학교육의 토픽 분석
A Topic Analysis of College Education Using Big Data of News Articles

  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제19권 제12호 (2021.12) 바로가기
  • 페이지
    pp.11-20
  • 저자
    양지연, 구정호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A404905

원문정보

초록

한국어
본 연구는 신문기사 빅데이터를 통해 대학교육 관련 보도의 토픽을 추출하고, 토픽별 특징 및 신문사별 보도양상 을 분석한다. 2016년-2021년 상반기 주요 중앙지와 지역지의 기사를 빅카인즈를 통해 추출하였고, 잠재디리슐레할당 을 이용하여 총 9개의 토픽을 발견하였다. 토픽1과 토픽3은 교육에 대한 대학지원사업에 관련된 것이나 토픽3은 지역 대학에 초점이 맞추어져 있다. 토픽2는 코로나19 이후 대학교육, 토픽4는 교수-학습법, 토픽5는 정부정책, 토픽6은 고 교교육기여대학 지원사업, 토픽7은 대학교육 비전, 토픽8은 국제화, 토픽9는 입시 등을 논하고 있다. 조선일보, 경향신 문, 한겨레는 코로나19 이후 강의, 정부정책 관련, 대학교육에 대한 기사와 논평을 많이 보도한 반면 동아일보, 중앙일 보, 한라일보, 부산일보, 대전일보, 경인일보는 대학지원사업, 고교교육기여대학 지원사업 등 광고·홍보성 기사가 상대적 으로 많았다. 2016년부터의 관련기사를 신문사별 뿐 아니라, COVID-19 발생 전후로도 분석하여 관련 보도의 토픽 차이를 살펴볼 수 있었다. 사회적으로 주요 관심 사항인 대학교육이 언론에 어떻게 보도되고 있는지 확인함으로써 미래 의 대학교육 정책 방향과 미디어의 순기능과 역기능 등 언론의 역할에 대해 고찰할 필요가 있음을 시사한다.
영어
This study extracts topics related to university education through newspaper articles and analyzes the characteristics of each topic and the reporting patterns of each newspaper. The 9 topics were discovered using LDA. Topic 1 and Topic 3 are related to university support projects for education, but Topic 3 is focused on local universities. Topic 2 is about university education after COVID-19, Topic 4 teaching-learning methods, Topic 5 government policies, Topic 6 the high school education contribution university support projects, Topic 7 the university education vision, Topic 8 internationalization, and Topic 9 the entrance exam. The Chosun Ilbo, Kyunghyang, and Hankyoreh reported a lot of articles associated to lectures after COVID-19, government policies, and comments on university education. Relevant articles since 2016 have been analyzed by newspaper type and before/after COVID-19 through which differences in the topics were studied and discussed. These findings would suggest a basic policy guideline for university education and imply that the positive and negative effects of the media need to be considered.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 검토
2.1 뉴스 빅데이터와 토픽 분석
3. 연구방법
3.1 연구자료 수집
3.2 전처리 과정
3.3 토픽모델링 및 토픽개수
3.4 토픽별, 신문사별 특징
4. 연구결과
4.1 신문사별 보도 건수
4.2 토픽 개수 선택
4.3 LDA를 통한 토픽 추출 및 토픽의 특징
4.4 신문사별 토픽 비중
5. 결론 및 논의
REFERENCES

저자

  • 양지연 [ Ji-Yeon Yang | 금오공과대학교 응용수학과 부교수 ]
  • 구정호 [ Jeong-Ho Koo | 금오공과대학교 경영학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      2713-6434
    • eISSN
      2713-6442
    • 수록기간
      2003~2026
    • 등재여부
      KCI 등재후보
    • 십진분류
      KDC 569 DDC 620