Theory-driven Textmining Methodological Frameworks: Computer-assisted Content Analysis of Infectious Disease News Report Using Unsupervised and Semisupervised Topic Modeling

• DOI: 10.20997/sr.24.1.4
• Publication Date: 2023-03-09T05:18:31Z
• Authors: Dohyun Ahn
• Keywords: Content (measure theory)

텍스트마이닝은 컴퓨터보조내용분석 혹은 전산 내용분석으로서 내용분석 과정을 자동화함으로써 대량의 자료를 비교적 저렴한 비용으로 신뢰성있게 처리할 수 있는 조사방법이다. 기존의 텍스트 마이닝을 이용한 연구는 비지도학습 방식의 토픽모델링에만 의존하는 경우가 많아 자료기반의 탐색적 연구에 그쳤다. 이 준지도 기계학습을 이용하여 자료기반과 이론기반 텍스트마이닝을 통합적으로 적용할 방법을 제시했다. 이를 위해 이론기반의 씨앗사전을 두 가지 방식(비지도 토픽모델링과 연결망분석과 해석적 탐색 및 기존에 개발된 사전 활용)을 통해 구성하여 가설검정에 필요한 변수를 구성하는 방법론적 틀을 감염병보도에 대한 이론 기반 텍스트마이닝에 적용하여, (1) 해결지향보도, 의제설정, 틀짓기 등 3종의 이론을 토대로 가설을 설정하고, (2) 준지도학습으로 (3) 결과를 분석한 사례를 토픽모델링의 군집성능이 비지도 성능보다 우수함도 확인하고 텍스트마이닝이 지니는 사회조사의 함의에 대해 논의했다.