방송뉴스 감성지수와 서울시 주택매매가격의 상관 및 인과관계 분석
The correlation and causality between broadcasting sentiment index and housing sales price index: Evidence from Seoul
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초록
이 연구의 목적은 부동산 관련 방송뉴스 감성지수가 서울시 아파트 매매가격지수와 상관 및 인과관계가 있는지밝히는 것이다. 지상파 3사의 부동산 관련 방송뉴스를 웹 크롤링으로 수집․분류․전처리하고, 토픽분석, 텍스트랭크 알고리즘, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석, 나이브 베이즈 분류 모델 등 기계학습 기법을 적용하여 월별 감성지수를 산출하였다. 분석 결과, 방송 감성지수는 서울시 아파트 매매가격지수와 양의 상관관계를 나타냈다. 또한 방송 감성지수는 매매가격지수에 1개월부터 5개월 시차까지 유의미한 인과관계를 나타냈다. 이 연구는 텍스트 마이닝과 비정형 빅데이터를 활용하여 부동산시장의 메커니즘을 설명 및예측할 수 있음을 시사한다. 기계학습 등 인공지능 기법이 부동산 산업에 활용될 수 있는 점도 시사한다
Abstract
The study intends to understand whether the real estate sentiment index, calculated using real estate-related broadcasting news, has a significant correlation or causal relationship with the apartment sales price index based on data from 2012 to 2018 in the Seoul Metropolitan Area. We find that the broadcasting sentiment index correlates positively with the apartment sales price index; an increase in the broadcasting sentiment index results in an increase in the sales price index in Seoul, which again has a significant impact on the increase in the broadcasting sentiment index. In addition, the broadcasting sentiment index indicates a significant causal relationship between one-month and five-month time difference with the sales price index. The broadcasting sentiment index has a significant impact on the fluctuations in the apartment sales price index. It suggests that the mechanism of the real estate market can be explained and predicted by utilizing text mining and unstructured big data. It also implies that artificial intelligence techniques such as machine learning can be applied to the field of real estate.
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