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뉴스 프레임과 의제의 자동 추출과 해석 모형 [양장]

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책소개

본 저서는 총 12장에 걸쳐서 프로그래밍 언어인 R이 제공하는 다양한 텍스트 마이닝기법을 이론과 분석이라는 관점에서 고찰하고 실제 사례를 코드로 제시했다. 먼저, 본 저서는 ‘뉴스’라는 개념을 이론적 차원에서 분명하게 제시했으며, 대규모로 쌓인 뉴스 텍스트에서 프레임과 의제를 추출하는 방식이 갖는 타당성을 설명했다. 이 접근 방식 은 이미 학계에서 ‘컴퓨터 기술 커뮤니케이션 과학(computational communication science)’으로 부상했으며 국내보다는 국외에서 활발한 연구 성과가 나온다. 본 저서는 R에 관한 개념과 절차를 제시해 관심 있는 연구자들에게 도움이 될 것이다. 특히, 본 저서가 기술한 텍스트 마이닝 절차와 디지털 공간에서 기사 등을 수집하는 웹스크래핑(scraping) 기법은 대규모 뉴스 텍스트를 분석할 때 유용하게 접목시킬 수 있다. 본 저서는 텍스트 마이닝에서 단어 공출현이 중요한 개념임을 분명하게 지적하고, 이를 토대로 의미 연결망과 군집 분석으로 뉴스 프레임을 추출하는 과정을 밀도 깊게 설명했다. 이 과정은 석박사 대학원생들과 관련 연구자들이 실제 상황에 맞게 응용 하는데 기여할 수 있다.

목차

제1장 뉴스 개념과 구조1
제2장 선행 연구의 뉴스 프레임과 의제 추출16
제3장 자동 텍스트 분석139
제4장 텍스트 마이닝155
제5장 웹 스크래핑(scraping)73
제6장 단어 공출현망(word co-occurrence network)95
제7장 의미 연결망과 뉴스 프레임 추출121
제8장 군집 분석과 뉴스 프레임 추출145
제9장 토픽 모델링과 뉴스 의제 추출171
제10장 문서의 벡터화와 뉴스 의제 추출231
제11장 그랜저 인과 관계와 뉴스 프레임, 의제247
제12장 기계 학습 기반의 뉴스 연구277

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