토픽 모델링을 이용한 열차 사고 관련 뉴스 동향 분석

Analysis of Trends in Train Accident-Related News Using Topic Modeling

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 군집 형성에 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 안전 정책 수립 및 언론 보도의 방향성 제시에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

키워드

text mining열차사고텍스트마이닝topic modeling토픽 모델링퍼지군집분석.fuzzy clustering analysistrain accidents.
제목
토픽 모델링을 이용한 열차 사고 관련 뉴스 동향 분석
제목 (타언어)
Analysis of Trends in Train Accident-Related News Using Topic Modeling
저자
이원재박찬우강성근윤상후
DOI
10.37727/jkdas.2024.26.6.1739
발행일
2024-12
저널명
Journal of The Korean Data Analysis Society
26
6
페이지
1739 ~ 1750