텍스트 마이닝 기법을 활용한 순환경제 빅데이터 분석 : 빅카인즈 국내 언론 보도 중심으로
Trend Analysis of the Circular Economy Using Big Data: A News Media-Centered Study with BIG Kinds
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초록
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 통하여 1995년부터 2025년 6월까지 30년 전 기간의 순환경제 관련 국내뉴스를 웹 크롤링하여 분석하여 이와 관련된 주요 담론을 도출 하는데 있다. 분석 대상은 빅카인즈(BIG Kinds)를 통해 수집한 24303개의 언론 기사를 기반으로 하였으며 분석 결과, 순환경제 담론은 ‘자원순환’, ‘재활용’, ‘탄소중립’과 같은 전통적인 환경 관련 키워드뿐만 아니라, ‘ESG’, ‘인증’, ‘책임’, ‘정책’ 등의 제도적 개념들과도 밀접하게 연결되어 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 단어 빈도분석, TF-IDF 분석, N-gram분석, 네트워크분석, CONCOR 분석을 사용하여 수행하였다는 점에서 의의가 있다. 순환경제 키워드가 환경 문제를 넘어 ESG 경영, 기업 전략, 정책 실행 등 다양한 사회적 맥락으로 확장되고 있음을 확인할 수 있었으며, 순환경제에 관련된 다양한 영향 요인들을 실질적으로 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별화되며, 향후 시계열적 접근을 통하여 보다 정교한 분석이 요구될 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze domestic news articles related to the circular economy over a 30-year period from 1995 to June 2025 using text mining techniques and to derive key discourses surrounding the topic. A total of 24,303 news articles were collected through BIG Kinds, a Korean big data platform for news content. The analysis confirmed that circular economy discourse is closely associated not only with traditional environmental keywords such as “resource circulation,” “recycling,” and “carbon neutrality,” but also with institutional concepts including “ESG,” “certification,” “responsibility,” and “policy.” This study is notable for employing multiple analytical methods—word frequency analysis, TF-IDF analysis, N-gram analysis, CONCOR analysis, and network analysis—to extract semantic patterns. The findings demonstrate that the discourse on the circular economy has expanded beyond environmental concerns into broader social contexts, such as ESG management, corporate strategy, and policy implementation. By analyzing various influencing factors, this study distinguishes itself from previous research. Further research involving time-series analysis is recommended to deepen the understanding of evolving discourse trends over time.