안녕하세요 사이람입니다.

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NetMiner의 News Data Collector가 News Data Collector Plus로 새롭게 업데이트되었습니다.

News Data Collector Plus는 기존 News Data Collector의 국내 뉴스 기사 수집 기능뿐만 아니라 데이터 분석부터 'AI 분석 리포트 생성' 기능까지 제공하고 있습니다. 이로써 사용자들은 수집된 뉴스 데이터로 복잡하고 다양한 네트워크 분석 결과와 PPT 파일로 된 분석 리포트를 단 몇 번의 클릭만으로 확인하여 시간과 비용을 절감하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

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지난 시간에는 ‘노벨문학상’과 관련된 뉴스 기사를 수집하여 AI 분석 리포트 해석 결과를 살펴보았습니다. 이번에는 News Data Collector Plus를 이용하여 ‘삼성전자’와 관련된 국내 뉴스 기사 수집 및 분석을 진행하고 AI 분석 리포트 생성 결과를 확인하는 시간을 갖도록 하겠습니다.

• 수집 키워드 : 삼성전자

• 수집 기간 : 2024-07-31 ~ 2024-10-31

• 정렬 : 관련도 순

• 채널별 기사 수 : 100

• 전문 수집 : 네, 오래 걸려도 전문을 수집할게요.

NetMiner News Data Collector Plus는 '기존에 수집한 데이터'로 분석 및 AI 리포트를 생성할 수 있고, '데이터 수집과 AI 리포트 생성을 동시에 수행' 할 수도 있습니다. '데이터 수집과 분석 리포트까지 한 번에 확인할게요.'를 선택하여 뉴스 데이터 수집과 AI 분석 리포트를 한 번에 생성하도록 하겠습니다.

분석 리포트를 생성하기 전에 분석과 결과 생성에 필요한 여러 조건들을 설정해야 합니다. 크게 4가지 요소들을 설정해야 합니다.

1. 비정형 텍스트 처리

   • 분석 대상 선택 : 제목 + 분석

   • 사용자 사전 파일 위치 : ㈜사이람의 분석 컨설팅 노하우를 기본으로 한 샘플 사전 파일을 제공합니다.

2. 키워드 네트워크 구성

   • 일반 단어 삭제 기준 : 0.5

   • 단어 간 링크 방향 : 방향 없음

   • 최소 동시 등장 빈도 : 3

3. 분석

   • 시계열 분석 단위 : 일간

   • 최적 토픽 모델 탐색을 위한 토픽 수 범위 : 3 ~ 10

4. 리포트

• 파일 위치 : AI 분석 리포트와 분석 결과의 저장 경로를 지정합니다.

수집 기간(07.31 ~ 10.31) 일자 별로 삼성전자 관련 뉴스 기사가 수집된 양을 확인할 수 있는 시계열 빈도 분석 그래프입니다. 총 수집된 기사 수와 가장 많이 보도된 시점의 기사 수집량과 두 번째로 많이 보도된 시점의 기사 수집량을 알려주고 있습니다.

두 번째 시계열 분석 결과에서는 각 언론사별 기사 수집량을 그래프로 보여주고 있습니다. 가장 많이 보도된 시점의 언론사와 해당 언론사의 기사 수를 알려주고 있습니다. 또한 수집 기간 동안 가장 많이 보도한 언론사와 해당 언론사에서 보도한 기사 수도 알려주고 있습니다.

2. 핵심 키워드 분석

핵심 키워드 분석 결과에서는 뉴스 기사에서 가장 자주 사용된 단어가 무엇인지, 단어 간의 연관관계가 어떻게 구성되어 있는지, 어떤 단어가 중요하게 사용되었는지를 파악할 수 있습니다.

‘중심도 종류별 키워드 Top20’에서는 각 단어들의 등장 기사 수, Degree-Centrality(연결 중심성), Betweenness-Centrality(매개 중심성) 값을 확인하여 어떤 단어들이 중요하게 다뤄졌는지를 확인할 수 있습니다.

AI가 분석한 결과를 살펴보겠습니다. ‘스마트폰’은 모든 지표에서 높은 순위를 차지했으며, 삼성전자의 주요 제품으로서 뉴스에서 중심적인 역할을 하고 있다고 설명합니다.

‘전자’와 ‘글로벌’은 연결 중심성과 매개 중심성에서 높은 순위를 기록했고 이를 통해서 삼성전자의 국제적 입지와 관련된 논의가 이뤄졌다고 해석하고 있습니다.

‘기대감’과 ‘영업’은 등장 기사 수에서 높은 순위를 차지했고, 이는 삼성전자의 미래 전망과 실적에 대한 관심이 높다고 해석하고 있습니다.

‘매출액’과 ‘판매’는 가중치가 반영된 연결 중심성에서 높은 순위를 기록하였으며, 삼성전자의 재무 성과와 관련된 키워드가 중요하게 다뤄지고 있다고 판단했습니다.

‘파운드리’는 매개 중심성에서 높은 순위를 차지했으며, 삼성전자의 반도체 사업이 중요한 전략적 요소로 작용하고 있다고 판단하고 있습니다.

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'연관 단어 네트워크 맵'에서는 특정 키워드의 Ego Network 시각화 결과를 확인할 수 있습니다. 특정 키워드와 연관이 있는 단어들 간의 연결 관계를 확인하여 단어들이 어떤 내용에서 사용되었는지를 확인할 수 있습니다.

‘글로벌’ 연관 단어 Top10에 대한 AI의 해석을 보면, ‘제조업’ 키워드가 자주 언급되고 있으며 제조업의 글로벌화와 관련된 논의가 활발하게 이뤄지고 있다고 해석하고 있습니다.

‘산업’ 키워드와 ‘글로벌’ 키워드의 동시 출현은 산업 전반에 걸친 글로벌 트렌드와 변화에 대한 관심이 높음을 나타내고 있다고 보고 있고, ‘증권’ 키워드와의 연관성을 통해 글로벌 금융 시장의 동향과 증권 시장의 상호작용에 대한 논의가 이뤄지고 있다고 설명합니다.

‘위기감’ 키워드와의 연관성은 글로벌 경제의 불확실성과 위기감에 대한 논의가 진행되고 있다고 보고 있고, ‘침체기’ 키워드와의 동시 출현은 글로벌 경제 침체기에 대한 우려와 그에 따른 대응 방안에 대한 논의가 이뤄지고 있다고 판단하고 있습니다.

3. 이슈 분석

이슈 분석에서는 토픽 모델링 결과를 확인할 수 있습니다. 삼성전자 관련 국내 기사들이 어떤 하위 주제로 분류를 했는지 확인해 보도록 하겠습니다.

‘이슈 분석-주요 토픽’에서는 기사의 토픽 순위와 그 비중을 제시하고 있습니다.

총 3개로 토픽이 나타났으며, 가장 비중이 큰 토픽은 '영업'으로 약 47%를 차지했습니다. 나머지 토픽들도 확인해 보면 2위는 ‘거래량’(약 28%). 3위는 ‘노동조합’(약 25%)이 차지하고 있습니다.

‘이슈 분석-언론사별 토픽 비중’에서는 언론사별 토픽 비중을 다룬 시각화 결과를 다루고 있습니다. 각 언론사마다 어떤 주제를 주로 다뤘는지 한눈에 알아볼 수 있습니다.

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‘이슈 분석-토픽 키워드 네트워크 맵’에서는 각 토픽에 포함된 단어 간의 네트워크를 확인할 수 있고, 이로써 해당 토픽이 구체적으로 어떤 내용을 다루고 있는지 확인할 수 있습니다.

가장 많은 토픽 비중을 차지한 '영업' 토픽에서 AI는 ‘스마트폰’ 키워드의 연관 단어 수가 가장 높아 삼성전자의 영업 전략에서 중요한 역할을 하고 있다고 해석합니다. 또한 ‘개발’과 ‘파운드리’는 기술 혁신과 제조 역량 강화에 대한 담론에서 중심적인 위치를 차지하고 있다고 보고 있고 ‘계획’은 미래 전략과 관련된 논의에서 자주 등장하고 있으며 삼성전자의 장기적인 비즈니스 목표를 반영한다고 해석하고 있습니다.

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'거래량' 토픽에서는 ‘글로벌’ 키워드와 ‘매수세’ 키워드의 연관 단어 수가 가장 높아 삼성전자의 거래량 관련 담론에서 중요한 역할을 하고 있다고 해석합니다. 그리고 ‘코스피’ 키워드와 ‘기대감’ 키워드는 거래량과 관련하여 긍정적인 전망을 반영하며 투자자들의 관심을 끌고 있다고 보고 있습니다. 반면에 ‘우려감’ 키워드와 ‘매도’ 키워드는 거래량과 관련된 부정적 요소를 나타내며 시장의 불안정성을 시사한다고 해석합니다. 또한 ‘증시’ 키워드와 ‘거래량’ 키워드는 서로 밀접하게 연관되어 있으며 주식 시장의 전반적인 흐름을 이해하는 데 중요한 요소로 작용한다고 해석하고 있습니다.

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'노동조합' 토픽에서 ‘노동조합’ 키워드는 연관 단어 수가 가장 높아 삼성전자 관련 뉴스에서 중요한 역할을 하고 있다고 설명합니다. 또한 ‘근로자’와 ‘공장’이 노동조합 관련 담론에서 중요한 위치를 차지하고 있다고 결론을 내렸고, ‘산업’, ‘계획’, ‘개선책’ 키워드는 산업 발전 및 개선 방안에 대한 논의가 이뤄지고 있다고 보고 있습니다. ‘임금제’와 ‘경제력’ 키워드는 노동조합과 임금 및 경제적 영향력에 대한 담론이 형성되고 있다고 해석합니다. ‘우려감’과 ‘제조업’ 키워드는 노동조합과 관련된 우려 및 제조업 분야의 논의가 이뤄지고 있다고 판단했습니다.

관심 있는 이슈에 대해 어떤 뉴스 기사들이 있었는지 궁금하시다면,

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뉴스 데이터를 쉽고 간편하게 수집하고, 다양한 텍스트 분석 결과와 AI의 해석이 포함된 리포트를 한 번에 확인할 수 있습니다.

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