Modeling Domestic News Topics for Mongolia: Focusing on Changes in Press on Diplomatic Relations between the two countries after the establishment of Diplomatic ties between Korea and Mongolia

During the study, big data analysis was conducted focusing on domestic media reports related to Mongolia. The Latent Dirichlet Allocation(LDA) topic modeling was conducted using 130,000 articles with the keyword 'Mongolia' as the target of analysis. As a result of deriving and examining major topics for each period, there were disappearing subjects as the diplomacy level was raised, but most appeared in the beginning were remained and additional issues in various fields were shown.

몽골에 대한 국내 뉴스 토픽 모델링: 한몽 수교 이후 양국 관계 보도 양상 변화를 중심으로

본 연구는 한국과 몽골이 수교 이후부터 지금까지 외교관계 격상을 이루는 동안 국내에서는 어떤 분야에 관심을 가져왔는지 확인하고자 몽골과 관련된 국내 언론 보도를 중심으로 빅데이터 분석을 실시하였다. '몽골' 키워드로 검색된 13만여 개의 기사를 분석 대상으로 삼고, 관계 격상일을 기준으로 4개의 시기로 나누어 토픽 모델링을 실시하였다. 시기별 주요 토픽을 도출하여 살펴본 결과, 관계 격상에 따라 사라지는 이슈도 있었으나 초기에 나타났던 이슈들이 상당수 유지되면서 여러 분야의 이슈가 추가되어 나타나는 양상을 보였다. 즉, 기존의 정치, 역사 위주의 협력에서 문화, 교육, 보건, 항공, 기후 등으로 분야가 다양화되고 있었으며, 특히 민간교류 측면에서 토픽이 더욱 세분화되어 발전하는 양상을 보였다. 본 연구는 양국 간 외교 관계 연구에서 기존에 시도되지 않았던 새로운 분석 방법을 시도함으로써 막대한 양의 데이터를 바탕으로 결론의 신뢰성을 높이고 기존 연구에 새로운 시각을 제공하고 있다.