텍스트마이닝과 네트워크분석을 활용한 스마트도시 언론보도 분석

본 연구는 스마트도시와 관련하여 언론이 어떻게 그 내용을 다루는지를 주요 일간지의 헤드라인을 대상으로 텍스트마이닝을 통해 단어를 추출하고 추출된 주요 키워드 간의 언어 네트워크를 분석하여 시계열적으로 파악하려는 것을 목적으로 한다. 본 연구에 활용된 언론사는 조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레, 경향신문, 국민일보, 한국일보 총 7개의 종합일간지이며, 자료수집 기간은 1차 유비쿼터스종합계획이 수립된 2009년부터 3차 스마트도시종합계획이 진행 중인2021년까지다. 자료 수집과 분석에는 파이썬을 활용했으며, 국내 최대 포털사이트 네이버와 다음에서 기사 헤드라인 6,131개를 통해 키워드 6,786개를 추출했다. 분석의 결과, 첫째로 시간이 지남에 따라 유비쿼터스도시보다 스마트도시 관련 보도가 증가하는 것을 확인했다. 둘째, 빈도분석을 통해 공통으로 등장하는 키워드와 시기별 달라지는 양상을 탐지했다. 셋째, 연결중심성을 통해 시간이 지나면서 언론의 보도가 더 다양한 측면에서 논의되고 있음을 확인했다. 마지막으로CONCOR 분석을 통해 특정 기업이나 도시와 그룹을 형성하는 키워드를 감지했다. 본 연구는 스마트도시 관련 언론의 동향을 1, 2, 3차 시기에 걸쳐 분석하였다는 점에서 기존의 연구와 차별되며, 시기별 기술의 차이나 기업이 주목하고 있는 키워드를 탐지하고 정책적 트렌드의 변화를 분석하였다는 실무적 시사점을 갖는다.