임영웅 보도의 감성 코드 분석 - 팬덤, 언론, 대중문화의 교차점에서 - = Sentiment analysis of Lim Young-woong’s media coverage - At the Intersection of Fandom, Journalism, and Popular Culture -

국문 초록 (Abstract)

이 글은 트로트 가수 임영웅과 관련된 언론 보도 39,739건을 수집하여, 감성 분석 기법을 통해 긍정, 부정, 중립의 감성 코드 분포를 정량적으로 분석한 것이다. 분석 대상은 2016년부터 2024년까지 9년간의 기사이며, 텍스트 마이닝 도구인 TextBlob을 활용하여 기사 제목과 본문을 결합한 텍스트에서 감정적 어조를 분류하였다. 그 결과, 언론 보도라는 특성에 맞게 전체 기사 가운데서는 중립 기사 비중이 압도적으로 높았다. 반면, 긍정 기사와 부정 기사는 상대적으로 적은 비율을 차지하였다.
긍정 기사에서는 임영웅의 팬과의 약속, 자선 활동, 진정성 있는 태도 등 긍정적 대중 이미지를 강화하는 내용이 주를 이루었으며, 이는 감성 분석 결과와도 일치하였다. 반면, 부정 기사로 분류된 사례 중 상당수는 실제로 부정적인 내용을 담고 있지 않았으며, 분석 도구의 언어적 한계로 인해 잘못 분류된 사례였다. 특히 2023년에는 ｢마이 리틀 히어로｣와 같은 프로그램명에 포함된 영어 단어(little, hero 등)가 TextBlob에서 부정적인 의미로 해석되면서, 긍정적이거나 중립적인 기사들이 부정적으로 분류되는 오류가 발생하였다.
본 연구는 감성 분석을 통해 임영웅이라는 대중음악 스타가 언론 보도에서 어떻게 감정적으로 재현되고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 이를 통해 팬덤 문화와 언론, 대중문화가 교차하는 지점을 조망하였으며, 대중문화 담론에서의 감성 코드 분포를 정량적으로 규명하였다. 본 연구는 향후 한국 대중음악 언론 보도의 정서적 경향과 미디어 환경 간의 상관관계를 분석하는 데 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed 39,739 news articles related to Trot singer Lim Young-woong, a representative figure in Trot, one of Korea’s longstanding popular music genres, using sentiment analysis to quantitatively examine the distribution of emotional codes-positive, negative, and neutral. The dataset spans a nine-year period from 2016 to 2024. Utilizing the text mining tool TextBlob, emotional tone was classified based on the combined content of the article headlines and main texts. The analysis revealed that neutral articles accounted for an overwhelming majority, whereas both positive and negative articles comprised relatively small proportions.
The positive articles predominantly featured content that reinforced Lim Young-woong’s favorable public image, including themes such as his commitment to fans, charitable activities, and sincerity. In contrast, a significant number of articles categorized as negative did not actually contain negative content; instead, these were cases of misclassification owing to linguistic limitations of the sentiment analysis tool. In particular, the surge in negative articles in 2023 was primarily attributed to the misinterpretation of English terms such as ‘little’ and ‘hero’ in the program title My Little Hero, which were incorrectly perceived as negative by the algorithm.
Through sentiment analysis, this study empirically explores how Lim Young-woong, a major trot artist, is emotionally represented in Korean media coverage. It sheds light on the intersection of fandom culture, journalism, and popular culture and quantitatively maps the emotional codes within cultural discourse. The findings provide foundational insights for analyzing the affective tendencies of Korean music journalism and its relationship with the broader media environment.