키워드 네트워크 분석을 활용한 재난 키워드 탐색적 연구(2016~2018) * - 부산시의 자연재난 이슈를 중심으로 -

An exploratory research based on Keyword Network Analysis about Natural Disaster Issues of Busan: Focusing on the news articles of KOOKJE newspapers of Busan media(2016~2018)

최근 사회가 급변하고 복잡해지면서 재난은 빈도의 증가, 대형화, 다양화 되고 있다. 따라서 예측이 어려워져 인적·물적 피해가 점차 커지고 있다. 전문가 중심의 정성적 연구만으로는 빠르게 변하는 사회와 불확실성한 특성을 가진 재난영역을 모두 파악하는 것이 힘들어지고 있다. 그렇기에 사회과학 연구자들도 이제는 자료 분석의 방식과 분석의 틀에 대해서 새롭게 재구 성해보는 시도가 필요하다. 본 연구에서는 부산의 지역 일간지인 국제신문을 기준으로 3년간(2016~ 2018년)의 뉴스 기사 키워드를 추출·정제하였다. 자연재난 유형으로 한정 하여 키워드 추출 빈도, 문서 추출 빈도, 그리고 TF-IDF 값을 산출하는 방식 으로 접근하였다. 키워드 간 동시 출현 정보를 이용하여, 연결망을 구성한후 중심성 이론을 활용하여 영향력 있는 키워드를 도출하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 2016년과 2017년에는 지진 관련키워드들이 다수 출현하였다. 가장 영향력 있는 키워드로 지진이 도출되었 다. 2018년에는 폭염과 관련된 키워드들이 새롭게 상위에 위치하게 되었다. 가장 영향력 있는 키워드로 폭염이 도출되었다. 태풍은 3년 동안 매년 가중 치가 높은 순위에 위치하였다.

As society is rapidly changing and complicated, the disaster environment is becoming more frequent, bigger, and diverse, and it is becoming more difficult to predict. It is becoming difficult to understand both rapidly changing societies and areas of disasters with uncertain characteristics with expert-oriented qualitative research. That is why social science researchers now need to try to reconstruct the methods and frameworks of data analysis. In this study, the keywords of news articles were extracted and corrected for three years, and the keywords were calculated by the frequency of keyword extraction, frequency of document extraction, and TF-IDF values. In addition, the network was constructed using co-occurrence information between keywords and the centrality theory to derive more influential keywords. As a result of the analysis, many keywords related to earthquakes emerged in 2016 and 2017 and the most influential keywords were earthquake. In 2018, keywords related to heat waves were newly placed at the top, and the most influential keywords were also heat waves. The typhoon was ranked high every year as it continued to appear for three years.