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문제 정의
- 날짜에 대한 가중치를 부여한 이유는 앞서 언급했듯이 같은 키워드를 포함하는 기사이더라도 최근에 출고된 기사가 더 높은 가치가 있기 때문 이다. 각 날짜에 출고된 기사의 빈도를 서로 다른 변수로 설정하고 하루가 지날수록 가중치를 줄이는 linear model 을 설계하고자 하였다. 그러나 overfit 현상이 일어나는 것을 방지하기 위해 변수의 수를 줄이고자 <표 3>과 같이 가중치를 임의로 부여하였다.
- 그 후, 값들을 내림차순으로 정렬하여 전체 키워드 중 가장 가중치가 높은 세 개의 키워드를 제공한다. 또한 범주 별로 가중치가 가장 높은 키워드 세 개를 뽑아 출력함으로서 더 자세하게 위험 요인이 무엇인지 알 수 있다.
- 향후 연구에서 이를 개선하기 위해 영국 BBC, 미국 CNN과 같은 해당 국가의 뉴스 사이트 웹 크롤링을 진행 하여 지역적인 위험에 대한 데이터를 보강하고자 한다. 또한, 보다 더 정확한 결과를 얻기 위해 날짜 가중치를 조절 하고 키워드별 중요도에 따라 가중치를 차등 부여하는 방법도 연구하고자 한다. 그리고 대부분의 키워드는 인과관계가 성립하지만 전쟁과 같은 키워드는 실제 발생한 사건보다는 발생 가능성에 초점을 두고 출고된 기사들이 많기에 직접적인 인과관계가 성립한다고 보기 어렵다.
- 본 실험은 과 같이 설정한 가중치가 위험요인 분석 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 보이기 위해 수행 되었다.
- 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 객관적인 정보로 인정받은 뉴스 데이터를 대상으로 웹 크롤링을 하여 자동으로 데이터를 수집하고 나라별 여행 위험요인을 분석하는 기법을 제안하고자 한다.
- 또한 최근 테러가 빈번하게 발생하고 있는 유럽에 위치한 영국의 경우에는 ‘테러’ 키워드가 치안의 범주에 있는 다른 키워드들 보다 더 높은 가중치를 갖고 있는 것을 알 수 있다. 뿐만 아니라 각 국가별 유행하는 질병과 가장 많이 발생하는 자연 재해를 확인하여 국가/지역적으로 구별되는 특징이 무엇인지 확인할 수 있다. 사실을 기반으로 한 뉴스를 분석함으로써 검색하고자 하는 나라의 위험 요인들을 정확하게 파악할 수 있다.
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