Earticle

초록

영어

This study applies text-mining–based quantitative analysis to compare how Chosun Ilbo and JoongAng Ilbo report industrial accidents involving foreign workers in South Korea. A corpus of 811 articles containing the keywords “foreigner,” “worker,” and “accident” was preprocessed (normalization, stopword removal, morphological analysis) prior to word-frequency, co-occurrence, and topic analyses. Results show that Chosun Ilbo predominantly employs event- and hazard-centered vocabulary (e.g., “site,” “construction,” “serious disaster”), while JoongAng Ilbo emphasizes institutional and socio-economic terminology (e.g., “economy,” “support,” “problem”); co-occurrence and topic distributions likewise reveal stronger industrial-safety/on-site-risk linkages for Chosun and greater policy/welfare emphasis for JoongAng. Overall, although both newspapers address the same social issue, they reconstruct it through distinct interpretive frames, underscoring the need for more balanced and structurally informed media representations.

한국어

본 연구는 조선일보와 중앙일보의 외국인 근로자 산업재해 보도를 대상으로 텍스트 마이닝 기반 정량 분 석을 수행하여 두 신문사의 보도 구조와 의미 구성 방식을 비교하였다. 연구 자료는 각 신문사의 온라인 기사 검 색을 통해 ‘외국인·근로자·사고’ 키워드를 포함하는 기사 811건을 수집한 뒤, 정규화·불용어 제거·형태소 분석 등을 거쳐 단어 빈도, 공출현 네트워크, 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 조선일보는 ‘현장·건설·재해·중대’ 등 사 건·위험 중심 어휘가 두드러지고 공출현 구조에서도 산업안전 중심 결속이 나타난 반면, 중앙일보는 ‘경제·사회·지 원·문제’ 등 제도·사회적 맥락이 두드러지며 정책·지원 체계 연계가 더 선명했다. 토픽 분석에서도 두 신문 모두 사고·현장(T0)과 건설·중대재해(T3)를 공통적으로 다루었으나, 중앙일보는 경제·정책(T1)과 의료·지원(T2) 관련 주제를 보다 많이 포함하였다. 본 연구는 외국인 근로자 재해가 동일한 사회문제임에도 매체별로 상이한 해석 틀 로 재구성됨을 보여주며, 구조적 취약성에 대한 보도 심화와 균형 있는 언론 재현의 필요성을 제기한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1.1 연구 배경 및 필요성
1.2 연구 질문
Ⅱ. 관련연구
2.1 이주·노동 보도의 프레이밍
2.2 산업재해/안전 보도 연구
2.3 뉴스 텍스트 마이닝 기반 비교연구
Ⅲ. 연구방법
3.1 데이터 수집
3.2 텍스트 전처리
3.3 분석 절차
Ⅳ. 분석 결과
4.1 단어 빈도 분석
4.2 공출현 네트워크 분석
4.3 토픽 모델링 분석
Ⅴ. 결론 및 논의
REFERENCES

키워드

저자

• 남기훈 [ Ki-Hun Nam | 창신대학교 스마트팩토리학부 교수 ]
• 윤지원 [ Ji-Won Yoon | 창신대학교 카리스교양대학 교수 ]
• 박정규 [ Jung Kyu Park | 대진대학교 AI융합학부 컴퓨터공학전공 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]

• 간기

  월간

• pISSN

  2508-8270

• 수록기간

  2017~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 506 DDC 606