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웹 크롤링에 의한 네이버 뉴스에서의 한국농수산대학 - 키워드 분석과 의미연결망분석 -
Korea National College of Agriculture and Fisheries in Naver News by Web Crolling : Based on Keyword Analysis and Semantic Network Analysis 원문보기

현장농수산연구지 = Journal of practical agriculture and fisheries research, v.23 no.2, 2021년, pp.71 - 86  

주진수 (국립한국농수산대학 농어업.농어촌연구소) ,  이소영 (국립한국농수산대학 농수산비지니스학과) ,  김승희 (국립한국농수산대학 과수학과) ,  박노복 (국립한국농수산대학 화훼학과)

초록
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빅데이터 분석기술인 웹 크롤링 기술을 이용하여 네이버 뉴스 데이터 내에 담겨 있는 '한농대' 에 대한 이미지 단어를 추출하였다. 뉴스 기사에서 언급된 빈도에 따라 중요한 단어로 평가는 단어빈도 분석에서는 청년농업인을 육성하는 한농대의 특성을 잘 설명하는 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등의 단어가 자주 사용되는 것으로 나타났다. 또한 '디지털', '스마트', '드론', '졸업생', '창업', '새만금', '교육과정' 등 디지털 농업 전문 인재를 육성하기 위한 학교의 교육, 지원, 비전 등과 관련한 단어들이 추출되었다. 모든 기사 데이터의 단어 빈도(TF) 및 역 문서 빈도(IDF)를 이용한 TF-IDF 가중치의 전체 순위는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 한농대와 관련된 뉴스 기사에서 중요한 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 단어 빈도에서 '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '전주', '장치, '파종' 등은 순위가 매우 낮았으나 TF-IDF 가중치 순위에서는 한농대를 표현하는 핵심어로 나타났다. TF-IDF 평가에서 '교육', '지원', '청년', '사업', '농촌' 등의 키워드는 단어빈도가 높으면서 많은 문서에서 자주 등장하는 키워드로서 핵심어 역할은 크지 않은 것으로 나타났다. 단어 간 연계성을 파악하기 위한 의미연결망 분석에서 추출한 바이그램은 '청년'-'농업인', '디지털'-'농업', '영농'-'정착', '농업'-'농촌', '디지털'-'전환' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 중심성 지표로 키워드의 영향력을 평가한 결과 모든 지표에서 '농업'이 1위로 나타났으며, 2위에는 '농업인'(근접 중심성, 매개 중심성), '교육'(연결 중심성, 페이지랭크 중심성) 및 '미래'(고유벡터 중심성)으로 나타났다. 스피어먼 순위 상관계수에 의한 중심성 지표별 키워드의 순위의 유사성은 연결 중심성과 페이지랭크 중심성이 0.89 전후의 가장 높은 상관관계를 보였다. 이상으로 네이버 뉴스의 한농대 관련 기사에서 단어 빈도로 보면 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등이 중요한 단어로 평가되었으나, 문서빈도를 함께 고려한 평가에서는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 한편 단어나 문서의 빈도가 아니라 단어 간 네트워크 연계성을 고려한 중심성 분석에서는 연결 중심성과 페이지랭크 중심성에 의한 평가가 적합한 것으로 나타났으며, '농업', '교육', '미래', '농업인', '디지털', '지원', '활용' 등이 중심성이 강한 단어로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study was conducted to find information on the university's image from words related to 'Korea National College of Agriculture and Fisheries (KNCAF)' in Naver News. For this purpose, word frequency analysis, TF-IDF evaluation and semantic network analysis were performed using web crawling techn...

주제어

#Web crawling   #Semantic network analysis   #Pagerank centrality(Cp)   #Degree centrality(Cd)   #Eigenvector centrality(Ce)   #Sperman's rank correlation coefficient  

표/그림 (22)

참고문헌 (11)

  1. 김영우. (2017). 쉽게 배우는 R 데이터 분석, 이지스퍼블리싱. 

  2. 조민호. (2019). 데이터 분석 전문가를 위한 R 데이터 분석. 정보문화사 

  3. 박경진, 정덕호, 하민수, 이준기. (2014). 언어 네트워크분석에 기초한 과학학습의 목적에 대한 고등학교 교사와 학생들의 인식. Journal of the Korean Association for Science Education, 34(6), 571~581 

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  4. 주진수 외 5인. (2020). 한국농수산대학 신입생 자기소개서의 텍스트 마이닝과 연관규칙분석 (1). 현장농수산연구지 Vol. 22(1), No.1: 113-130. 

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  5. 주진수 외 5인. (2020). 한국농수산대학 신입생 자기소개서의 텍스트 마이닝과 연관규칙 분석 (2). 현장농수산연구지Vol. 22(2), No.2: 99-114. 

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  6. 주진수 외 5인. (2021). 언어네트워크분석을 활용한 한국농수산대학 신입생 자기소개서 분석. 현장농수산연구지 Vol. 23(1), No.1: 89-104. 

  7. https://bookdown.org/yuaye_kt/RTIPS/Texnetword.html. Chapter 11 텍스트 데이터-단어 네트워크맵(1) 

  8. https://briatte.github.io/ggnet/. ggnet2: network visualization with ggplot2 

  9. https://da-it-so.tistory.com/43. TF-IDF 기법 이해하기 

  10. https://data-traveler.tistory.com/33. R을 이용한 텍스트마이닝_TF-IDF(코드 및 설명) 

  11. https://iamdaisy.tistory.com/31?category620658. 소셜네트워크 분석의 이해 

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