사드(THAAD) 이슈를 둘러싼 한국과 중국 간 갈등 쟁점의 변화 추이 연구
한국광고홍보학보 | 한국광고홍보학회 | 54 pages| 2018.08.14| 파일형태 :
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자료요약
초록

본 연구는 2016년 7월 한국 내 ‘고고도 미사일 방어 체계(THAAD, 이하 사드)’ 배치 결정 후 한·중 간의 첨예한 대립과 갈등의 상황에서, 양국 간의 사드 갈등 쟁점을 갈등 주기 모형(갈등 생성기-갈등 표면화기-갈등 고조기-갈등 완화기)에 맞춰 연구하고자 하였다. 세부적으로, 네이버 뉴스 홈페이지를 통한 국내의 사드 연관 온라인 뉴스기사와 바이두(BAIDU)를 통한 중국의 사드 연관 온라인 뉴스를 웹 스크래핑(web-scraping) 기법을 이용하여 수집한 총 6032(한국: 4533; 중국: 1499)건의 빅데이터를 수집하였으며, TF와 TF-IDF를 활용한 주제어 빈도 분석, 시계열적 토픽 모델링의 LDA 기법과 주요 토픽 군집의 단어 간 네트워크 생성을 통한 의미망 분석을 실시하였다. 연구 결과로는, 첫째, 한·중 언론 매체의 뉴스 기사에서 나타난 사드의 주요 쟁점은 각 나라 마다 다르게 나타났다. 이는 한·중 양국은 국가의 전략적 안보 이익과 안보 주권, 미국 사드 시스템 편입 여부, 사드와 북핵의 관계와 경제 이슈 등 부분에서 전략적 인식 차이가 존재하였음을 방증한다. 둘째, 국가 간의 외교적 역학 관계와 자국의 입장 및 대책에 따라 각국 언론의 보도 쟁점은 갈등 주기에 따라 변화한 것을 확인할 수 있었다. 국제적 갈등에 대한 다각적인 관리의 중요성을 강조하는 논의를 제시하였다.

The purpose of this study was to analyze any differences of the major keyword and topics related to the THAAD conflict between South Korea and China, and the periodical changes of the overall topic trends along with four conflict stages between the two countries from July, 2016 to February, 2018. For the end, this study used several big data analysis methods such as a keyword frequency analysis, a topic modeling with Latent Dirichlet Allocation (LDA) and a semantic network analysis after collecting newspaper article text data (a total of 6,032 texts consisting of 4,533 Korean texts and 1,499 Chinese ones) from each country’s major portal site which are NAVER and BAIDU. The results of this study indicated that each country used different terms in different ways in order to frame the THAAD conflict toward other related publics. In addition, each country changed the major topics along with each conflict stage to get the justification and to emphasize the legitimacy regarding the THAAD conflict, that each one has kept. Several theoretical and practical implications in terms of conflict management were discussed.
목차
1. 문제 제기
2. 선행 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 논의 및 함의
고고도 미사일 방어 체계(THAAD 이하 사드) 한· 중 갈등 갈등관리 갈등 주기 빅데이터 주제어 빈도 분석 시계열적 토픽 모델링 의미망 분석 Terminal High Altitude Area Defense South Korea China conflict management big data text mining topic Modeling Latent Dirichlet Allocation(LAD) semantic network analysis
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