비정형 텍스트 자료에서 잠재정보 추출을 위한 토픽모델링 소개: 치매관련 신체활동 뉴스 기사의 이슈 분석
Introduction of topic modeling for extracting potential information from unstructured text data: Issue analysis on news article of dementia-related physical activity
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초록
[목적] 이 연구는 토픽모델링에 대한 기본개념 및 절차에 대해 소개하고 치매관련 신체활동에 대한 뉴스기사에 토픽모델링을 적용사례로 설명하는 것이 목적이다. 아울러 체육학 분야에서 토픽모델링의 활용가능성을 논의하고자 하였다. [방법] 이 연구에서는 토픽모델링의 LDA 알고리즘을 설명하고 분석절차를 텍스트전처리, 텍스트정형화, 토픽수결정으로 단계별로 요약하였다. 적용사례는 치매관련 신체활동에 대한 뉴스기사로 2000년부터 2018년까지 13개 주요일간지에 보도된 274건의 뉴스본문을 대상으로 선정하였다. [결과] 토픽의 수는 3개 일 때 Coherence Score값이 가장 높게 나타났다. 토픽1은 치매환자를 위한 복지서비스 주제, 토픽2는 치매예방 주제, 토픽3은 치매연구 주제이다. 주제별 비율은 토픽2(46.0%), 토픽3(33.2%), 토픽1(20.8%)순으로 높게 나타났다. [결론] 토픽모델링은 연구자의 주관성을 배제하여 잠재적 정보를 추출해낼 수 있는 효과적인 방법론으로 체육학분야에서도 방대한 텍스트자료에서 정보를 탐색하고자 할 때 활용되길 기대한다.
Abstract
[Purpose] The purpose of this study is to introduce the basic concepts and procedures for topic modeling and to explain topic modeling to news articles about dementia-related physical activities. And it is also to discuss the possibility of using topic Modeling in the field of physical education. [Methods] In this study, the LDA algorithm of topic modeling is explained and the analysis procedure is summarized step by step by text preprocessing, text formatting, and topic number determination. The application cases were selected from 274 news articles about dementia-related physical activities reported in 13 major daily newspapers from 2000 to 2018. [Results] When the number of topics is 3, the Coherence Score figure is the highest. Topic 1 is about welfare services for dementia patients, Topic 2 is about prevention of dementia, and Topic 3 is about dementia research. The ratio by each subject is Topic 2 (46.0%), Topic 3 (33.2%) and Topic 1 (20.8%) in order of high ratio. [Conclusion] Topic modeling is an effective methodology to extract potential information excluding subjectivity of researchers. It is expected to be used when searching for information in massive texts in the field of physical education.
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