공기어로 살펴본 신문별 유사도 비교 연구 : 조선일보, 동아일보, 중앙일보, 한겨레신문을 중심으로
A Comparative Study on Similarity between Newspapers Reviewed with the Concept of Co-occurence Word : Focused on Chosun Ilbo, Donga Ilbo, Chungang Ilbo, and Hangyoere Sinmun
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초록
본 논문에서는 주제, 대상, 사건 등에 따라 신문별로 견해, 이념성향, 논조 등이 다를 수 있으며, 이 차이는 기사의 텍스트에 직접적으로 반영될 것이라고 가정한다. 본 논문의 목적은 이러한 유사성 또는 차이점을 텍스트의 정량적인 분석 방법을 통해 확인해 보고자 하는 것이다. 대규모의 신문 코퍼스로부터 키워드의 공기어를 살펴봄으로써 4대 일간지인 조선일보, 동아일보, 중앙일보, 한겨레신문 간의 유사도를 비교하고, 그 결과를 제시하였다. 본 연구에서 사용한 신문 코퍼스는 약 5억 어절 규모의 2000년부터 2011년까지의 모든 지면 기사이다. 전체 명사에 대해 각 신문간의 평균 유사도를 조사하였고, ‘차별적 단어’를 정의하고 각 신문별로 그 수를 조사하였다. 또한 연도별 키워드에 대한 신문별 유사도를 비교하였고 몇 가지 사례를 제시하였다. 다양한 공기 관계의 연관도 척도와 유사도 척도를 이용한 분석 결과, 한겨레신문이 다른 신문들과는 두드러진 차별성이 있음을 알 수 있었으며, 사용된 연관도 척도, 유사도 척도, 공기 벡터에 포함된 공기어의 수에 관계없이 이러한 경향성이 일관되게 나타남을 알 수 있었다.
Abstract
This article assumes that opinion, ideological inclination, and tone of an argument on various subjects, issues, and topics may differ from newspaper to newspaper, and these differences would be reflected on the article texts. The purpose of this paper is to identify such differences and similarities through the quantitative analysis of the texts. By examining co-occurrence words among key words from the extensive news corpus, similarities between four major newspapers, Chosun Ilbo, Donga Ilbo, Chungang Ilbo, and Hangyoere Sinmun will be compared, and the result will be suggested in the conclusion. News corpus as an analysis object data used in this research includes every single article published in newspaper from 2000 to 2011 which is about half a billion words. Average similarity between each newspapers is investigated, the ‘discriminative word’ is defined, and then the number of the discriminative word in each papers is counted. Also, similarities between newspapers about key words by years are compared, and its examples are suggested. As a result of analysis using associative measure and similarity measure in various co-occurrence relations, Hangyeore Shinmun showed distinctive features from other newspapers. Also this tendency was consistent regardless of the number of co-occurrence words included in associative measure, similarity measure, and co-occurrence vector used in analysis.
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