텍스트 마이닝을 기법을 활용한 가축 질병(살처분)

관련 신문기사 분석

배선학*

(*강원대학교 지리교육과)

주요어 : 가축 전염병, 구제역, 조류인플루엔자, 살처분, 텍스트 마이닝, 신문기사

HPAI, FMD와 같이 전염성이 강한 가축 질병의 방역 활동이 성공적으로 수행되기 위해서는 국민의 관심과 참여가 반드시 필요하다. 우리나라는 2008년 이후 HPAI와 FMD가 지속적으로 발생함에 따라 가축 질병에 대한 국민의 관심은 급격히 증가하였다. 그러나 ‘살처분’, ‘동물복지’ 등의 문제에서 볼 수 있듯이 방역 활동에 대한 부정적인 시각도 있는 것이 현실이다. 따라서 2010년 구제역 이후 방역 활동을 바라보는 우리 사회의 시선을 시기별로 구분하여 알아봄으로써 국민의 관심과 참여를 유도할 방법을 모색할 필요가 있다. 본 연구에서도 이러한 비정형 데이터를 방역지역 범위 설정에 참고할 수 있는 요인으로 활용하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용한 신문기사 분석을 수행하였다.

2010~2017년 사이에 ‘살처분’이라는 키워드로 검색하면 중앙 일간지(네이버에서 제공되는 13개 신문)에서 5,600여 건의 기사가 검색된다(그림 1). 이렇게 추출된 신문기사는 가축 질병 발생 시점을 고려하여 2년 단위의 4시기로 구분(2010-11, 2012-13, 2014-15, 2016-17)하였다. 각 시기의 기사는 텍스트 마이닝 분석 방법을 적용하여 빈도 분석, 언어 네트워크 분석, 토픽 분석 등을 수행하였다(그림 2).

<그림 1> 연도별 ‘살처분’ 관련 기사 수와 추출된 신문기사

<그림 2> 텍스트 마이닝 분석 절차

<그림 3> 워드 네트워크 : 2010-11년	<그림 4> 살처분 연관어 네트워크 : 2016-17년

텍스트 마이닝 분석결과 시기별로 비슷한 결과를 보이기도 하였지만, 초기에는 구제역이 최근에는 조류인플루엔자와 관련된 텍스트들이 추출되었다. 이러한 결과는 2011년 이후 구제역은 백신 접종이 이루어지면서 피해 규모가 작아졌지만, 조류인플루엔자의 경우 지속해서 농가에 피해를 주고 있기 때문이다. 또한, 살처분 등에서는 환경오염에서 동물복지 등으로 관련 논의가 확대되고 있음을 확인할 수 있었다.

(사사)

본 결과물은 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원(가축질병대응기술개발사업)의 지원을 받아 연구되었음(No. 318045-3)

(참고문헌)

국립환경과학원, 2018, 3월 고농도 미세먼지 국내외 기여율 분석 보고서.

김동영, 최민애, 윤보미, 2017, 경기도 대기배출시설 조사 및 DB 구축 방안, 경기연구원, 정책연구 2017-81, 1-136.

환경부, 2016, 바로 알면보인다. 미세먼지, 도대체 뭘까?