딥러닝 기반 언어모델을 이용한 언론과 주택가격의 상관관계 연구
A Study on the Correlation between Media and Housing Prices Using a Deep Learning-Based Language Model
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본 연구에서는 네이버 포털의 뉴스 기사 중 6가지 카테고리(금융, 증권, 산업/재계, 부동 산, 글로벌 경제, 경제 일반)별 뉴스 내용을 크롤링 하여 약 300여만 개의 빅데이터셋을 구축하였다. 구축한 데이터셋을 딥러닝 기반 자연어 처리 모형인 KoBERT 모형에 적용해 극성 값(긍정, 중립, 부정)을 분류하고 이를 부동산 주택 가격인 한국부동산원의 유형별 주택 매매가격지수 및 주택 실거래가격지수와의 VAR 모형을 통해 실증분석하였다. 뉴스 기사의 시간적 범위는 2011년 7월부터 2021년 6월까지로 하였고 공간적 범위는 수도 권, 지방권, 서울, 서울 강남, 서울 강북으로 구성하였고 내용적 범위는 아파트, 다세대주 택, 단독주택으로 설정하였다. 뉴스 카테고리 중 부동산, 금융 언론지수는 수도권 및 서울 지역 주택가격에 유의한 영향을 미쳤다고 나타났으며 증권, 산업재계, 글로벌 경제, 경제 일반 카테고리의 언론지수는 전국 또는 지방 도시의 주택가격에 유의한 영향을 준 것으 로 나타났다.
Abstract
This study compiles data set with approximately 3 million rows by scraping news content in six categories (financial, security, industrial/business, real estate, global economy, and economy general) among news articles on Naver Portal. The KoBERT model, a deep learning-based natural language processing model, is applied to the compiled datasets to classify polarity values (positive, neutral, and negative), and is empirically analyzed through the VAR model of the Korea Real Estate Agency's housing price index. The temporal range of the news article is from July 2011 to June 2021, and the spatial range consists of the metropolitan areas, local areas, Seoul, Gangnam, and Gangbuk, Seoul, and the content range is set as apartments, multi-family houses, and detached houses. Among the news categories, the real estate and financial media indexes have a significant impact on housing prices in the metropolitan area and Seoul, while the media indexes in the general categories of security, industrial business, global economy, and economy have a significant effect on housing prices in national or local cities.
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