북한 노동신문에 관한 토픽 모형 분석
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교, 2017
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 통계학과 2017. 2
발행연도
2017
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Probabilistic topic modeling on North Korean newspaper
형태사항
iv, 33 p. : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 박종선
참고문헌: p. 30-32
DOI식별코드
소장기관
최근 비정형화된 데이터 분석에 관한 연구가 활발해짐에 따라 텍스트 분석에 대한 연구도 증가하는 추세이다. 본 논문은 기존에 제안된 토픽모형인 Latent Dirichlet allocation(LDA)과 Dynamic topic model(DTM)과 함께 근사 분포 추론인 중 하나인 변분 추론(variational inference)방법을 소개하였다. 이러한 두 가지 기법을 사용하여 1947년부터 2002년까지의 북한 노동신문 기사 제목을 바탕으로 텍스트 분석을 실시하였다.
노동신문에 나타난 단어를 이용한 토픽분석 결과 28개의 북한 노동신문 텍스트 자료는 대략 5개의 토픽으로 설명할 수 있었다. LDA 분석을 통해 과거 북한의 대략적인 대내정책을 살펴볼 수 있었다. 그러나 시간의 흐름에 따라 그 양이 축적되면서 변화하는 단어들의 흐름을 관찰하기에는 한계가 있었다. 이러한 한계를 보완한 DTM 분석을 통해서는 더 구체적이면서 다양한 대내정책과 대외국가에 대한 관심과 태도를 살펴볼 수 있었고 특정 단어들의 사후 확률의 증가와 감소가 실제 관련 역사적 사건이 일어났던 시기와 거의 비슷하게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 토픽 분석이 정치학, 사회학, 법학 등의 여러 사회과학 분야에서도 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
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