텍스트 임베딩과 키워드 네트워크를 통한 한국의 유네스코 세계유산 뉴스 동향 분석
(Analysis of news trends of UNESCO World Heritage sites in Korea through text embedding and keyword networks)
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초록
최근 세계유산에 대한 텍스트마이닝 기반 연구가 증가하고 있으나, 세계유산을 둘러싼 사회적 인식과 담론의 변화를 보여주는 동향 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 1990-2023년의 한국의 세계유산에 관한 뉴스 데이터에 텍스트 임베딩과 네트워크 분석을 적용해, 세계유산별 뉴스 사이의 유사성과 핵심어 관련 주제의 시간적 변화를 분석하였다. 먼저, 대형언어모형 기반의 Sentence Transformer를 활용해 각 뉴스를 임베딩하여, 세계유산 뉴스 사이의 의미론적 군집 구조를 확인하였다. 이를 5년 단위의 덴드로그램으로 계층화하여, 기념물, 건축물군, 유적지의 큰 군집 구조 하에서 시기에 따라 세부 군집 구조가 변화함을 확인하였다. 이러한 시간적 변화에 따른 핵심 개념의 연결관계와 군집을 확인하기 위해, 5년 단위로 word2vec 기반의 키워드 네트워크를 구축하고 커뮤니티 탐지를 수행하였다. 그 결과, 일관적인 세계유산 등재, 심사, 외교에 대한 커뮤니티를 중심으로, 제주화산섬, 갯벌 등 시기적으로 중요한 주제가 단발적인 커뮤니티를 이룸을 확인하였다. 본 연구는 텍스트 임베딩 및 키워드 네트워크 기반의 새로운 동향 분석 프레임워크를 제시하고 세계유산 관련 보도의 한계를 밝혔다는 점에서 향후 세계유산 정책 수립에 시사점을 제공한다.
Abstract
Although there has been a rise in text mining-based research on World Heritage, trend analysis highlighting the evolution of social perceptions and discourses related to World Heritage remains insufficient. In this study, we examine a trend of contextual relationship between World Heritage sites in Korea and their keywords through text embedding and network analysis on news data from 1990 to 2023. First, we find contextual clusters by embedding each news article with Sentence Transformer. The dendrograms generated for 5-year spans reveal coherent clusters on monuments, groups of buildings, and sites, with several small transient clusters. Furthermore, we demonstrate the evolution of contextual clusters by detecting communities in the keyword networks built upon word2vec. We find coherent communities about inscription, evaluation, and diplomacy, with transient communities on hot topics such as Jeju Volcanic Island, and Korean Tidal Flats. This study suggests a novel trend analysis framework combining text embedding and keyword networks and provides insights for future policy-making by highlighting the limitations of media coverage related to World Heritage.
참고문헌 (33)
- B. Min, "Recent advances in natural language processing via large pre-trained language models : A survey", ACM Computing Surveys, 56(2), pp.1~40 (2023)
- F. Barrientos, "Computational methods and rural cultural & natural heritage : A review", Journal of Cultural Heritage, 49, pp.250~259 (2021)
- K. Kim, "Tourists’ shifting perceptions of UNESCO heritage sites : lessons from Jeju Island-South Korea", Tourism Review, 74(1), pp.20~29 (2019)
- 노희경, "소셜 빅데이터를 활용한 문화유산관광 인식 연구 : 공주시 공산성을 중심으로", 호텔관광연구, 24(1), pp.115~125 (2022)
- 남아란, "텍스트 마이닝을 활용한 세계문화유산 등재 전후 인식 분석", 관광연구논총, 36(1), pp.63~82 (2024)
- V. Monteiro, "Sensing world heritage : an exploratory study of Twitter as a tool for assessing reputation", Proc. of Computational Science and Its Applications–ICCSA 2014, pp.404~419 (2014)
- A. Chianese, "Cultural heritage and social pulse : a semantic approach for CH sensitivity discovery in social media data", Proc. of 2016 IEEE Tenth International Conference on Semantic Computing (ICSC), pp.459~464 (2016)
- M. A. E. Hassan, "A Model for brand personality word embedding: Identifying UNESCO world heritage personality categories", Journal of Travel Research, 63(1), pp.44~63 (2024)
- B. Marwick, "World heritage sites on Wikipedia : Cultural heritage activism in a context of constrained agency", Big Data & Society, 8(1), pp.20539517211017304~ (2021)
- Lodi, "Semantic web for cultural heritage valorisation", pp.3~37 (2017), Data Analytics in Digital Humanities
- D. M. Blei, "Latent Dirichlet Allocation", Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993~1022 (2003)
- 한무명초, "텍스트 마이닝 기법을 활용한 동남권 신공항 신문기사 분석", 스마트미디어저널, 6(1), pp.47~53 (2017)
- H. Kim, "Measuring national capability over big science’s multidisciplinarity : A case study of nuclear fusion research", PloS one, 14(2), pp.e0211963~ (2019)
- 정성윤, "건설신기술에 대한 토픽 모델링 및 토픽 변화추이 분석", 스마트미디어저널, 10(4), pp.102~110 (2021)
- 이정우, "토픽 모델링을 활용한 메타버스 분야 국가 R&D 동향 분석", 스마트미디어저널, 11(8), pp.9~20 (2022)
- T. You, "Tracing the evolution of physics with a keyword co-occurrence network", Journal of the Korean Physical Society, 78(3), pp.236~243 (2021)
- 정성윤, "텍스트 마이닝과 네트워크 이론을 활용한 국가하천 점용허가 키워드 분석", 스마트미디어저널, 12(11), pp.185~197 (2023)
- F. Menczer, "A first course in network science" (2020), Cambridge University Press
- S. Fortunato, "Community detection in graphs", Physics Reports, 486(3-5), pp.75~174 (2010)
- V. D. Blondel, "Fast unfolding of communities in large networks", Journal of statistical mechanics: theory and experiment, 2008(10), pp.10008~ (2008)
- "빅카인즈"[URL]
- "mecab-ko"[URL]
- "Korean stopwords"[URL]
- "Ko-sentence-transformers"[URL]
- C. Brooks, "Exploring the relationships between heritage tourism, sustainable community development and host communities’ health and wellbeing : A systematic review", PLoS One, 18(3), pp.e0282319~ (2023)
- I. Baxter, "Heritage and Cultural Heritage Tourism: International Perspectives", pp.49~60 (2023), Springer International Publishing
- J. Sofaer, "Heritage sites, value and wellbeing : learning from the COVID-19 pandemic in England", International Journal of Heritage Studies, 27(11), pp.1117~1132 (2021)