News Semantic Network Analysis of Named Entities - named entity recognition: person, organization from news - tagging topics manually per sentences or articles - semantic network analysis between persons and organizations 개체명 중심 뉴스 의미 연결망 분석 - 뉴스에서 인명, 기관명을 개체명 인식을 통해 추출 - 주제 태그를 부착 - 사람, 기관, 주제 간의 연결망 분석 - 단어 의미 연결망 한계 극복

1. 개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석
박 대 민
한국언론진흥재단
선임연구위원
1

2. 기존 뉴스 의미연결망 분석의 한계
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석
분석사례: <망언의 네트워크>
목차
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석
2
부록: 분석프로그램 <뉴스소스 베타>

3. 단어 對 정보원
3

4. 형태소 對 주제
4

5. 기존 뉴스 SNA의 한계
분석단위 사회연결망분석 과용자연어처리 성능
단어가 아닌 개체명을 분석단위로 삼아
야 함
개체명은 다층적으로 유형화되어야 함
의미연결망에 맞는 해석이 부족
사이중앙성은 유의미한 해석 없음
수작업에 의한 자료 정제가 많음
컴퓨터 활용의 장점 못 살리고 분석자
료 적음
01 02 03
5

6. 기존 뉴스 의미연결망 분석의 한계
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석
분석사례: <망언의 네트워크>
목차
6
부록: 분석프로그램 <뉴스소스 베타>
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석

7. 결점(node)
개체명: PLOT(인명, 장소, 기관명, 특수용어), 직함, 직업명, 상품명 등, 주제
결점이 너무 많으면 하위유목으로 분석, 너무 적으면 상위유목으로 종합
연결선(edge)
기사 공동출현에 의한 관련도(relevance)
연결 강도를 정의
완전연결망이 과도하게 나타나면 관련도를 보다 엄격하게 정의
절대적 연결정도 중앙성 (degree centrality)
CD(v)=deg(v), 공동인용된 정보원 /기관 수 또는 함께 거론된 주제 수, 논쟁성
결점 속성
결점
연결선
순위화
7
뉴스 의미연결망 정의

8. named entity recognition
coreference elimination
data cleansing
결점 속성 부여
강한 연결 표현
수작업 보정
Transpose
Diagonal
Dichotomize
Degree centrality
구조(scale free network)
해석
01
02
03
04
Crawling NLP, Data cleansing 뉴스 의미 연결망 분석 Visualization
8
수작업, Crawler, 계약
자료는 충분히 많아야 함
뉴스 의미연결망 분석절차

9. 뉴스 정보원 연결망 분석 모형
9

10. 뉴스 주제 연결망 분석 모형
10

11. 뉴스 정보원-기사 주제 연결망 모형
11
ST=SA×AQ×QT

12. 기존 뉴스 의미연결망 분석의 한계
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석
분석사례: <망언의 네트워크>
목차
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부록: 분석프로그램 <뉴스소스 베타>
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석

13. 망언
“이치나 사리에 맞지 아니하고 망령되게 말함”(국립국어원)
“입에서 나오는 대로 아무렇게나 하는 말”(岩波 國語辭典 2판, 1978)
“근거가 없는 말”, “주책없고 근거가 없는 말”(민중서림 엣센스사전)
“일본인이 발설하는 왜곡된 역사인식”,
“근대 한일관계사에 대한 일본인의 왜곡된 역사인식의 표출로
나타나는 문제 발언”(정재정, 1997, 393쪽)

14. 분석대상
검색어: ‘일본’ ‘망언’
분석매체: 동아일보, 한겨레, 경향신문, 한국일보, 문화일보, 국민일보, 서울신문, 세계일보
분석기간: 2005년 7월 1일-2015년 6월 30일
기사 수: 814건
분석유목: 인용문, 정보원 이름, 소속명, 소속 분류, 직함, 국적, 인용문 주제, 기사 주제, 망언 여부
수집 및 분석 프로그램: <뉴스소스 베타>, EXCEL, NETMINER, NETDRAW
자료 링크: https://goo.gl/03mYEI

15. 뉴스 정보원 연결망
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16. 논쟁적 정보원
16

17. 뉴스 기사 주제 연결망
17

18. 뉴스 정보원-기사 주제 연결망
18

19. 한계 및 제언
자연어처리 개선 해석
인용문 분석문장 수준 분석
인명 이외의 NER 성능
외국어의 한글표기
대용어 해소
감성분석, 평판분석
연결정도 중앙성 외의 지표에 대한 해
석
연결망을 다양하게 재정의
연결망 간 관계 파악
인용문 분석을 통한 담론분석분석 단위를 문장으로 분석
개체명 유형에 따른 문장의 다층적 유
형화
01 02 03
04 05
19
개체명 유형화
인명은 소속, 장소는 우편번호체계,
수치는 단위를 활용해 다층적으로 유형
화

20. Q & A
20

21. 기존 뉴스 의미연결망 분석의 한계
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석
분석사례: <망언의 네트워크>
목차
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부록: 분석프로그램 <뉴스소스 베타>
개체명 중심의 뉴스 의미연결망 분석

22. 뉴스 소스 베타
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23. 뉴스 소스 베타 아키텍처
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24. NER 성능
재현율, 87.4
50.9
75
정확도, 90.3 92.7
97.8
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
인명 기관 직함
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25. 뉴스 소스 베타 다운로드
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