토픽 모델링을 이용한 열차 사고 관련 뉴스 동향 분석

• 영문명: Analysis of Trends in Train Accident-Related News Using Topic Modeling
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 이원재(Wonjae Lee) 박찬우(Chanwoo Park) 강성근(Seongkeun Kang) 윤상후(Sanghoo Yoon)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.6, 1739~1750쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

열차 사고는 큰 인명 피해와 물적 손실을 초래하며, 기술 발전에도 불구하고 다양한 사고가 발생한다. 언론은 이러한 사고를 보도하여 대중의 안전 의식과 정책 변화에 기여한다. 본 논문은 2014년부터 2023년까지 10년간의 열차 사고 관련 뉴스 기사를 분석하여 사고 예방 및 대응 방안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 뉴스 기사를 통해 열차 사고에 대한 사회적 담론과 미디어 보도 경향을 분석하여 사고뿐만 아니라 사회의 인식 변화와 정책적 대응을 포괄적으로 고찰하였다. LDA 토픽 모형화를 통해 5개의 최적 토픽을 도출하였다. 이를 통해 (1) 대한민국에서 발생한 열차 사고, (2) 국제적인 대형 열차 사고, (3) 스크린도어 사고, (4) 열차 관련 참사와 그에 대한 대책, (5) 열차 사고 방지를 위한 안전 대책 등의 주제가 확인되었다. 또한, 퍼지 군집 분석을 실시하여 연도별 토픽 비율을 군집화하였으며, 이를 통해 국내외 열차 사고 뉴스의 비율이 군집형성에 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구는 뉴스 기사 분석을 통해 열차 안전에 대한 종합적인 시각을 제공하며, 사회적 담론과 미디어 보도 경향을 분석하여 사고뿐만 아니라 사회의 인식 변화와 정책적 대응을 포괄적으로 고찰하고자 하였다. 이를 통해 열차 안전정책 수립 및 언론 보도의 방향성 제시에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

Train accidents cause significant human casualties and property damage, and various accidents continue to occur despite technological advancements. The media reports these accidents, contributing to public safety awareness and policy changes. This paper aims to analyze news articles related to train accidents over a decade, from 2014 to 2023, to develop prevention and response strategies. By analyzing the social discourse and media coverage trends of train accidents through news articles, this study comprehensively examines not only the accidents but also changes in societal perception and policy responses. Using LDA topic modeling, we derived five optimal topics: (1) train accidents in South Korea, (2) major international train accidents, (3) screen door accidents, (4) train-related disasters and corresponding measures, and (5) safety measures for preventing train accidents. This research provides a comprehensive perspective on train safety through news article analysis, examining not only the accidents themselves but also changes in social perception and policy responses by analyzing media reporting trends. We expect this study to contribute to the development of train safety policies and guidance for media reporting directions.

목차

1. 서론

2. 연구 방법론

3. 연구자료

4. 연구결과

5. 결론

References

키워드

열차사고 텍스트마이닝 토픽 모델링 퍼지군집분석 fuzzy clustering analysis text mining topic modeling train accidents