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J. Korean Soc. Hazard Mitig. > Volume 17(5); 2017 > Article
2016년 한반도 경주지진에 대한 언론보도의 언어 네트워크 분석

Abstract

This study aims to examine the media reports related to Gyeongju earthquake of September 12, 2016, focusing on capital types through semantic network analysis. For this purpose, this study analyzed 156 articles related to Gyeongju earthquake from September 12, 2016 to December 31, 2016, through an article search site of the Korea Press Foundation and the webpage of the press. Results showed that the social capital such as government organization, the human capital, and the built capital such as nuclear power plants emerged as main keywords. In addition, vulnerable populations during disasters such as children, elderly people, and people with disabilities were not emphasized in media coverage. This study has significance in applying the concept of the capital in exploring relationship between keywords in media coverage regarding natural disaster using sematic network analysis.

요지

본 연구는 2016년 9월 12일 발생한 경주지진과 관련된 언론보도를 언어 네트워크 분석을 통해 자본유형을 중심으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색 사이트와 언론사의 홈페이지를 통해 수집한 2016년 9월 12일부터 2016년 12월 31일까지 총 156개의 경주지진 관련기사를 분석하였다. 연구결과, 사회적 자본인 정부, 인적자본인 국민, 그리고 건설자본인 원전이 중심성이 높은 주요 키워드로 나타났다. 이와 함께 재난취약계층으로 대표되는 아동이나 노인, 장애인 등과 같은 인적자본과 관련된 키워드는 강조되지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 자연재난에 관한 언론보도를 분석함에 있어 자본개념을 적용하여 키워드들 간의 관계를 파악했다는 점에서 의의를 가진다.

1. 서론

2016년 9월 12일 경상북도 경주시에서 발생한 지진은 그 규모가 5.8로 이는 한반도에서 발생한 역대 가장 큰 규모의 지진으로(Yonhapnews, 2016), 2017년 3월 28일 현재 총 598회의 여진이 발생한 것으로 보고되고 있다(Globaleconomic, 2017). 이러한 대규모의 재난 발생시 재난 당사자 뿐 아니라 재난으로 인해 영향을 받는 사람들의 적절한 대응을 위한 의사소통의 도구로서 미디어의 역할은 매우 중요하다. 많은 대중들은 재난 발생시 언론기사를 통해 재난의 발생원인, 수습과정, 피해규모, 재난관리 등의 정보를 제공받음으로 사건을 간접적으로 경험하게 된다(Hwang et al., 2016). 정확한 재난 보도는 재난과 관련된 사람들의 태도에 영향을 미침으로써 재난에 대한 대비와 복구에 도움을 줄 수 있다(Kim, 2005).
자연재난은 사회에 존재하는 다양한 형태의 자본을 파괴하며 그 자본이 제공하는 서비스들을 약화 및 저하시킨다(Miles and Morse, 2007). 미디어는 이러한 다양한 형태의 자본의 회복 및 복구에 우선순위를 제공하는데 미디어가 부여하는 우선순위는 대중이 자연재난으로부터 야기된 위험을 인식하는 방식에 영향을 미치며, 대중의 인식은 재난에 대한 취약성을 완화하기 위한 전략에 궁극적으로 영향을 미친다(Miles and Morse, 2007).
Miles and Morse(2007)의 연구는 미국 카트리나 재난 이후 언론이 자본의 회복 및 복구에 어떠한 우선순위를 두었는지 분석하고 있는데, 이들은 Ekins(2000; Miles and Morse, 2007 재인용)가 제시한 자본의 개념에 기반하여 자본의 유형을 자연자본(natural capital), 인적자본(human capital), 사회적 자본(social capital), 그리고 건설자본(built capital)으로 분류하고 있다.
Ekins(2000)는 네 가지 유형의 자본의 개념을 다음과 같이 제시하고 있다. 첫째, 자연자본은 환경적 기능을 수행하는 자본으로 생산을 위한 자원의 배분, 생산으로부터 발생한 폐기물의 흡수, 생산이 가능하게 하는 조건의 제공이라는 기능을 수행하는 자본을 의미한다. 둘째, 인적자본은 노동을 위한 개인의 능력과 관련된 모든 요인들로 구성된다. 셋째, 사회적 자본은 개인의 기여가 동원되고 서로 조정되는 네트워크와 기관으로 구성되며, 넷째, 건설자본은 주로 생산과정에 기여하는 도구, 기계, 건물과 같은 물질적 개체를 의미한다.
Miles and Morse(2007)는 이러한 개념을 토대로 자연자본으로 습지, 평야, 퇴적물 등을 예로 들고 있으며, 인적자본으로 인종, 사회계층, 빈곤, 소득, 교육 등을 포함하고 있다. 또한 사회적 자본으로 지역사회, 시민, 교회 등을 제시하고 있으며, 건설자본으로 전기, 도로, 인프라구조, 건설, 부동산 등을 언급하고 있다(Miles and Morse, 2007).
이러한 자본들은 재난발생 당시뿐 아니라 발생 후에도 사회의 정상적 운영에 핵심적 역할을 수행한다. 각 영역의 중요성이 어떻게 인식되느냐에 따라 향후 재난에 대한 대응방향에도 영향을 미칠 수 있다. 미디어의 활용은 재난에 대한 정보제공 뿐 아니라 사전 경보 기능의 도구로도 활용될 수 있으므로(Kim, 2005), 미디어에서 다양한 유형의 자본이 재난발생시 어떻게 다루어지는지 탐색해보는 것은 향후 재난대응 및 관리를 위한 자료로 활용될 수 있다는 점에서 의미 있는 작업이라고 본다.
그동안 재난분야에서 언어 네트워크 분석을 사용한 국내연구들은 주로 메르스(Lee and Hong, 2016; Kwon, 2016)나 세월호 사건(Hwang et al., 2016) 등 사회적 재난에 초점을 맞추고 있으며 자연재난으로는 우면산 산사태(Cho and Bae, 2016)에 대한 언론기사의 구성과 의미를 분석한 연구 등 소수에 불과한 실정이다. 이러한 기존의 재난분야에 대한 네트워크 분석 연구들은 단순히 재난보도 텍스트를 분석하여 현재 재난의 실태를 파악하거나 텍스트에 담긴 의도를 파악하는 등의 언론의 역할을 살펴본 연구가 대부분으로 구체적 관점에 기반하여 네트워크 분석을 시도한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 앞서 언급한 네 가지 유형의 자본의 관점에서 경주지진 발생 후 재난과 관련된 다양한 이슈가 언론에서 어떻게 보도되었는지 언어 네트워크 분석을 활용하여 살펴보고, 이를 통해 재난대응 및 관리에 대한 함의를 모색하고자 한다.

2. 연구방법

2.1 분석대상 및 자료수집

본 연구는 국내 주요 언론사의 자연재난에 관한 기사의 언어 네트워크를 분석하기 위해 2016년 9월에 발생한 경주지진을 자연재난의 대상으로 하였다. 분석대상은 경주지진이라는 사회적 이슈에 대한 신문기사 내용들을 통합적으로 분석하기 위하여 국내에서 발행되는 신문 중 보수와 진보성향으로 대표되는 조선일보와 한겨레신문을 선택하였다. 분석단위는 신문지면 기사를 사용하였고, 분석기간은 지진발생시점인 2016년 9월 12일부터 2016년 12월 31일까지로 설정하였다.
자료는 ‘경주지진’을 키워드로 하여 한겨레신문의 경우 한국언론진흥재단에서 제공하는 언론기사 데이터베이스인 빅카인즈(www.bigkinds.or.kr)를 통해 수집하였다. 그러나 빅카인즈에 기사를 제공하지 않는 조선일보의 경우 해당 언론사의 웹사이트 데이터베이스를 이용하여 기사를 수집하였다. 이후 각 신문사의 웹사이트 데이터베이스 확인작업을 통해 중복되거나 누락된 기사를 점검하였다. 그리고 ‘경주지진’에 대한 사실적인 내용만을 전달한 기사나 ‘경주지진’과 직접적인 관련성이 현저하게 적은 기사는 제외하였으며 최종적으로 조선일보 96개, 한겨레신문 60개의 기사를 선정하였다.

2.2 자료분석방법

본 연구는 경주지진 발생 이후 주요 언론사의 보도기사에 대해 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 언어 네트워크 분석(semantic network analysis)은 단어와 단어 사이의 관계를 연결함으로써 형성된 네트워크를 통해 현상을 해석하는 분석방법이다(Popping, 2000; Kim and Ko, 2016 재인용). 언어 네트워크 분석을 통해서 단어 사이의 연결구조 뿐 아니라 전체 네트워크 안에서 단어가 가지는 의미를 분석지표에 의해 보다 객관적으로 파악할 수 있다(Chung et al., 2013).
언어 네트워크 분석을 실시하기 위해 먼저 언론기사의 텍스트에서 주요 키워드를 추출하기 위하여 형태소분석을 실시하였다. 형태소분석은 단어를 의미를 가진 최소의 단위로 나눠주는 것이다(Kim and Ko, 2016). 형태소분석은 국민대학교 언어공학·정보검색 연구실에서 개발한 한국어 형태소 분석기 프로그램(KLT, Korean Language Technology)을 사용하여 명사 기본형만을 핵심단어로 도출하였다. 이 때 복합명사의 경우, 더 명확한 의미를 반영하기 위해 명사분할을 실시하지 않고 키워드를 추출하였다.
추출된 키워드는 수치나 날짜, 요일을 비롯하여 ‘이번’, ‘때문’, ‘바’ 등과 같이 의미 없는 명사는 제외하였고, Table 1의 예에서 나타난 바와 같이 경주시민, 주민, 사람 등과 같이 유사한 단어를 통합하는 키워드 정제작업을 실시하였다. 이 때 국민안전처(Ministry of Public Safety and Security, MPSS)는 중앙정부기관 소속이지만 경주지진과 같은 국가적 재난 문제발생시 재난사고에 대한 대응과 수습체계를 마련하는 책임기관으로서의 역할을 보다 구체적으로 살펴보기 위하여 정부기관에서 따로 추출하여 네트워크 분석을 실시하였다. 그러나 키워드 정제작업은 연구자의 주관에 기반한 것이므로 연구에 따라 차이가 있을 수 있는 한계가 있다.
Table 1
Examples of the Replacing Keywords
  Original Keywords Replacement Keywords
earthquake guarantee, earthquake insurance earthquake insurance
earthquake cloud, gas, smell, sign of symptom sign of symptom
Kyeongju citizen, residents, person, civilian, people, citizen, student, human, individual, country residents people
school, building, facilities, construction, classroom, temporary dwelling, gym, middle school, house, village hall, cultural asset, Hanok facilities
working, manual operation, operation operation
domestic, the Korean Peninsula, country, Korea, village, nation, territory, Republic of Korea country
authorities, government, policeman, civil servant, representative, the party leadership, assembly, local government, ruling-opposition, president, the Korean Expressway Corporation, minister, political community, national assembly, the Blue House, ministry of the interior, government department, central department, central government government
Kim Musung, Oh Sehoon, Nam Gyeongpil, Saenuri Party, Yeongnam area ruling party
Yu Seungmin, Theminjoo Party, opposition party, the People Party opposition party
preparation, arrangement, take action, cope, take measure, provision preparation
geological survey, survey, analysis survey
anxiety, excruciation, apprehension anxiety
popular sentiment, public lives, the livelihood of the people, economic activities popular sentiment
safety and security office, the Ministry of Public Safety and Security(MPSS) MPSS
office of education, Busan office of education, the ministry of education education institution
nuclear reactor, nuclear, Singori, Wolsung, reactor 4, nuclear power plant, nuclear plant nuclear power plants
safeness, safety, safety myth safety
disorder, connection failure disorder
response, reinforce, provision, disaster response system, national disaster response system, reinforcing work, action response
prepare, arrangement, countermeasure, measure, precaution, remedy prepare
disaster, calamity, cholera, Sewol ferry, natural disaster, typhoon, tsunami, earthquake, fire explosion, catastrophe, matter, Chaba, gale, deluge, cloud-burst, heat wave, disaster type disaster
damage, collapse, damage from storm and flood, radiation exposure, earthquake damage, flooding damage
excretion, incompetence incompetence
inevitable, necessity necessity
information, homepage, internet, news information
probability, possibility possibility
school trip, school trip group, school excursion school trip
compensation, reward, contribution, restoration restoration
design, earthquake-resistant design design
broadcasting station, television, broadcasting, report, Kobe-newspaper, newspaper, KBS, Korea Joongang daily, Korean Broadcasting System, the hankyoreh, disaster broadcast media report
standard manual, manual, yellow-book manual
education, safety-education, training, earthquake-education, training sector education
evacuation, earthquake-evacuation, evacuation route evacuation
이후 분석대상 키워드를 선정하였다. 네트워크 분석에서는 모든 키워드를 대상으로 할 경우 관계 및 의미 도출이 어려우며 분석대상이 지나치게 많을 경우 적절한 분석을 수행하기 어렵기 때문에 일반적으로 일정 출현빈도에서
분석대상을 제한한다(Bae and Kwon, 2016; Lee, 2014). 분석대상 키워드는 주로 단어의 출현빈도를 근거로 선정되는데(Lee, 2014) 본 연구의 경우 언론보도 텍스트 내에서 자주 등장하는 고빈도 단어로서 네트워크 내 밀도를 고려하여 동시출현(co-occurrence) 빈도수 3회 이상의 키워드만을 추출하여 주제어 간의 관계를 파악하였다. 이러한 교정작업, 통제작업, 제거작업 등의 정제작업을 통해 키워드 97개를 최종적으로 도출하였다.
추출된 분석 키워드들에 대해 빈도분석을 실시한 이후 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 언어네트워크 분석은 언어로 이루어진 텍스트를 분석하여 텍스트로 표현된 메시지의 특성들을 추출하고 그들 간의 의미적 관계의 속성을 파악하는 분석 방법으로 키워드의 동시출현관계를 기반으로 동시출현빈도 행렬을 만듦으로써 언어 네트워크를 구성하게 된다(Lee, 2014). 행렬은 일원모드와 이원모드 행렬로 구분되는데 일원모드는 행과 열이 같은 속성을 가지는 개체로 이루어진 행렬이며, 이원모드는 행과 열이 다른 속성의 개체로 이루어진 행렬을 의미한다(Lee, 2013). 키워드 동시출현 행렬을 만들기 위해서는 이원모드 리스트를 일원모드 행렬로 변환시키게 된다(Lee, 2014). 이에 ‘기사×키워드’의 이원모드(2-mode) 형태의 리스트를 ‘키워드×키워드’의 일원모드(1-mode) 형태로 변환하였다.
언론보도에서 언급된 주요 키워드들의 구체적인 관계를 살펴보기 위하여 언어 네트워크 분석도구인 UCINET 프로그램을 이용하여 분석지표에 의한 분석을 실시하였다. 분석지표로 네트워크의 기본속성분석(노드수, 링크수, 밀도)과 중심성분석(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성)을 사용하였고, 시각화분석을 위하여 Netdraw 프로그램을 사용하였다.

3. 연구결과 및 논의

3.1 주요키워드 빈도분석

경주지진이라는 자연재난에 대하여 보도한 언론사의 상위 20개와 하위 24개 키워드의 빈도를 비교분석하였다. Table 2에서 나타난 바와 같이 원전, 정부, 재난, 국민, 시설, 안전 등이 상위순위에 나타났으며 이 중에서도 원전은 압도적인 빈도로 가장 많이 등장하였다. 이는 지진발생 지역에 근접해 있는 건설자본의 안전이 언론에서 가장 강조되고 있는 것으로 볼 수 있다. 이러한 분석결과는 후쿠시마 원전 사고 이후 우리나라의 원전 안전성과 관련된 보도가 대폭 증가된 것(Shim and Kim, 2016)과도 맥을 같이 한다. 원전사고의 경우 대규모의 심각한 인명피해 및 환경보건적 후유증의
Table 2
20 Keywords of the Upper and Lower Rank (co-occurrence frequency more than 3)
Ranking Upper Rank Lower Rank
Keyword Frequency Keyword Frequency
1 nuclear power plants 231 administration
representation
incompetence
active
dependence
insensitivity
defenselessness
shock
perception
necessity
volunteer
policy
hole
future
comment
pain
participation
decision
fear
outbreak
technique
visit
warning
education
institution
3
2 government 151
3 disaster 128
4 people 112
5 facilities 96
6 safety 83
7 MPSS 74
8 damage 62
9 country 61
10 manual 42
message
12 preparation 40
13 evacuation 39
14 problem 38
15 design 37
16 accident 34
17 media report 29
18 survey 26
19 response 24
20 Korea Hydro and Nuclear Power(KHNP) 22
Table 3
Basic Features of the Network Structure
Basic Feature Value
Density 0.169
Component 1
The number of node 97
The number of link 1,570
발생 가능성이 높아(Choi et al., 2011) 사회적 관심이 집중될 수 있는 문제로서 언론에서도 주요한 이슈로 언급되고 있음을 알 수 있다.
다음으로 정부의 등장 빈도 역시 높았는데 지진이라는 국가적 재난 발생 시 그 대응에 있어 주요 책임이 정부인 것으로 인지되고 있으며 재난대응체계로서 정부 조직이라는 사회적 자본의 원활한 운영이 중요하게 간주됨을 보여주는 결과라 할 수 있다.
반면 대책이나 관리 등 재난발생 이후의 구체적 대응을 의미하는 키워드는 하위순위에 나타나 있어 지진발생 이후 구체적인 조치에 관해서는 언론에서 크게 언급되지 못함을 알 수 있다. 이와 함께 시민 중심의 사회적 자원인 자원봉사자는 하위순위로 나타나 재난발생시 그 역할이 아직 강조되지 못하고 있는 것으로 보인다. 그러나 재난상황에서의 자원봉사는 투입된 자원봉사 인력의 보건이나 생명이 영향을 받을 가능성이 존재하므로 일반적 상황과는 다른 맥락에서 접근하는 주의가 필요할 것이다(Yun and Park, 2011).

3.2 네트워크 분석

3.2.1 네트워크 기본속성 분석

재난보도기사의 구조적 특성을 파악하기 위하여 네트워크의 기본속성을 분석하였다. 네트워크는 기본적으로 노드(node)와 링크(link)로 이루어져 있다(Lee, 2013). 노드는 메시지 상에서 도출되는 특정 단어들로 노드의 위치와 중심성을 통해 단어들 간의 연결관계를 파악할 수 있다(Lee and Hong, 2016).
본 연구의 네트워크 구조는 1개의 큰 컴포넌트 속에서 97개의 노드와 1,570개의 링크로 구축되어 있다. 시각화한 네트워크의 구조를 살펴보면 중앙부에 속한 키워드들이 서로 복잡한 연결관계로 구조화되어져 있는 반면, 주변부에 위치한 키워드들은 연결관계가 비교적 적은 것으로 나타났다.
네트워크 간 노드의 연결정도를 의미하는 밀도(Density)는 0.169로 나타났는데 이는 최대밀도를 1로 볼 때, 재난보도 키워드들 간의 연결정도가 비교적 낮은 것으로 분석된다.

3.2.2 네트워크의 구조

주요키워드를 시각화한 네트워크의 구조는 Fig. 1과 같다. Fig. 1에서 보는 바와 같이 상위순위에 위치한 노드들일수록 중심부에 위치하고, 하위순위에 위치한 노드들일수록 주변부에 위치하고 있다. 네트워크 내에서 중심위치에 놓여있는 노드는 주변부에 위치한 노드와 비교할 때 그 영향력이 더 크다고 할 수 있다(Lee and Hong, 2016). 이러한 네트워크 구조 속에서 중심부분 키워드들 간의 연결관계가 더 복잡하고, 주변부분에 위치한 키워드들 간의 연결관계는 비교적 적게 이루어지고 있음을 알 수 있다. 또한 원전, 정부, 재난, 국민 등과 같은 상위 순위의 키워드들은 서로 간에 연결되어져 있는 것으로 나타났다. 원전의 경우 사고, 대비, 설계, 운영 등의 키워드와, 국민의 경우 대피, 피해 등의 관련 키워드와 연결되어져 있음을 알 수 있다.
Fig. 1
Visualization of the Network Structure
KOSHAM_17_05_281_fig_1.gif

3.2.3 중심성분석

키워드들이 가지는 영향력과 관계를 살펴보기 위하여 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성을 살펴본 결과는 Table 4 와 같다.
Table 4
Centrality Analysis of the Network Structure
Degree Centrality Closeness Centrality Betweenness Centrality
Rank Keyword Centrality Rank Keyword Centrality Rank Keyword Centrality
1 government 148 1 government 0.768 1 government 1368.574
2 people 140 2 people 0.733 2 people 875.584
3 disaster 134 3 safety 0.701 3 nuclear power plants 721.012
4 nuclear power plants 117 4 nuclear power plants 0.681 4 safety 569.045
5 safety 112 5 facilities 0.667 5 facilities 471.499
6 facilities 101 disaster 6 MPSS 341.814
7 MPSS 95 7 MPSS 0.653 7 country 336.727
8 country 86 8 damage 0.649 8 damage 325.671
9 damage 79 9 problem 0.644 9 disaster 304.972
10 prepare 76 10 country 0.640 10 problem 275.110
11 accident 76 11 prepare 0.623 11 prepare 139.871
12 problem 66 accident 12 accident 123.559
13 evacuation 64 13 evacuation 0.608 13 design 114.442
14 design 60 design 14 evacuation 101.241
15 media report 54 15 media report 0.6 15 response 58.128
16 manual 44 16 response 0.593 16 operation 51.137
17 message 42 17 operation 0.585 17 media report 48.933
18 response 41 18 disorder 0.582 18 plan 48.717
19 operation 38 19 emergency 0.578 19 KMA(Korea Meteorological Administration) 45.547
disorder risk 20 system 38.757
연결중심성은 네트워크 내의 키워드들의 연결정도를 측정하는 것으로 많은 연결을 가진 키워드일수록 선택의 폭이 넓음으로 인해 더욱 많은 자율성과 권력을 가지고 있음을 의미한다(Lee, 2013). 즉, 어떠한 키워드가 경주지진과 얼마나 많은 핵심적 연결성을 가지고 있는지를 알아보고자 하는 것이다.
연결중심성 분석결과 상위그룹에서는 정부, 국민, 재난, 원전, 안전, 시설 등의 순으로 연결중심성이 강하게 분석되었다. 이는 지진이라는 국가적 위기상황에서 정부라는 사회적 자본의 역할의 중요성 및 인적자본인 국민의 안전, 그리고 건설자본(원전, 학교, 건물, 집, 문화재 등)에 대한 피해 및 피해에 대한 우려가 경주지진과 연결성을 가지고 중점적으로 다루어지고 있음을 의미한다.
한편 연결중심성 하위 그룹(열일곱번째부터 스무번째)에서는 문자, 대응, 운영, 이상의 키워드 순으로 연결되어져 있었다. 이는 이번 경주지진 발생시 재난관련 정보 제공의 도구인 문자전달이 보다 체계적일 필요가 있으며, 재난에 대한 대응과 운영이 미흡함으로 인해 또 다른 위험상황을 발생시킬 수 있다는 것을 지적하고 있는 것으로 사료된다.
다음으로 근접중심성이란 네트워크 내의 다른 키워드들과 얼마나 근접하게 연결되어 있는가를 알아보는 것으로 해당 키워드가 얼마나 네트워크 중앙에 위치해 있는가를 측정하는 것이다(Lee, 2013). 근접중심성을 통해 네트워크 안에서 가장 중심이 되며 일반적인 영향력을 가진 키워드가 무엇인지 파악할 수 있다(Lee, 2013).
근접중심성 분석결과, 상위그룹의 경우 정부, 국민, 안전, 원전, 시설, 재난의 순으로 높은 근접중심성을 보였다. 연결중심성 분석결과와 비교해보았을 때 상위 일곱 번째 키워드까지는 순서상의 차이는 보이지만 동일 키워드들이 상위순위에 나타나 있는 것으로 보아 이들이 전체 네트워크에서 가장 영향력을 가지는 키워드임을 알 수 있다. 또한 하위그룹
에서는 운영, 이상, 긴급, 위험의 키워드가 나타났다. 이러한 결과는 경주지진이라는 키워드에 정부가 가장 큰 영향력을 미치고 있으며, 재난상황에 대한 사회적 자본인 정부의 역할 및 정부의 재난 대응역량이 강조되고 있는 것으로 분석된다.
매개중심성이란 네트워크를 구축하는데 있어 한 키워드가 다른 키워드와 중개자 역할을 어느 정도 수행하는지를 측정하는 것이다(Lee, 2013). 매개중심성 분석결과, 상위그룹에서는 정부, 국민, 원전, 안전, 시설, 국민안전처, 우리나라의 순으로 매개중심성이 높게 나타났다. 즉 주로 사회적 자본과 건설자본이 전체 네트워크에서 매개자 역할을 하는 것으로 볼 수 있다. 매개중심성은 연결중심성과 어느 정도 유사한 양상을 보이고 있지만 차이를 보이는 키워드들도 있는데, 매개중심성이 높은 키워드들은 네트워크 내에서 정보의 흐름을 통제하는데 큰 영향을 미칠 수 있다(Lee, 2013). 상위그룹 매개중심성을 연결중심성과 비교해 보면 정부, 국민 키워드는 동일한 순위에 나타난 반면, 원전과 시설은 연결중심성보다 매개중심성이 높은 순위에 나타났다. 즉 건설자본의 매개중심성이 높게 나타남으로써 새로운 키워드들과 연결되어 전체 네트워크에서 통제력을 행사한다고 볼 수 있다.
또한 하위그룹에서는 연결중심성에서는 나타나지 않았던 계획, 기상청, 시스템 키워드가 새로이 등장하였다. 이는 지진이라는 키워드를 매개함에 있어 새로이 나타난 키워드들로 이들은 네트워크 내에서 잠재적인 중개 역할을 하는 것으로 분석된다.
마지막으로 빈도분석과 중심성분석을 비교해보면, 조사와 한국수력원자력 키워드의 경우 빈도순위는 높으나 연결중심성은 높지 않은 것으로 나타났다. 반대로 운영과 이상 키워드는 빈도순위는 낮으나 연결중심성은 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석의 차이는 해당 키워드의 빈도의 수가 반드시 중심성의 크기와 비례하지는 않음을 보여준다. 즉, 빈도수가 적은 키워드일지라도 상대적으로 중심적인 위치에 있을 수 있음을 의미한다.

4. 결론 및 제언

본 연구는 언어 네트워크 분석을 활용하여 경주지진에 관한 언론기사를 자본 유형을 중심으로 분석하였다. 분석결과 사회적 자본인 정부, 인적자본인 국민, 그리고 건설자본인 원전이 핵심어로 보도된 것으로 나타났다. 특히 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 분석 모두에서 정부와 국민, 안전, 원전 등이 중심 단어로 도출되었다.
이러한 결과는 지진과 같은 특정 유형의 재난 발생시 대규모의 피해를 유발할 수 있는 건설자본인 원전에 대한 국민의 불안감을 해소시켜줄 수 있는 사회적 자본으로서 정부의 역할이 중요하며 이에 대한 정확하고 신속한 보도가 이루어질 필요가 있음을 보여주고 있다. 따라서 지진발생시 지진으로 인한 인근지역 원전의 피해 및 안전성에 대한 상세한 정보를 신속하고 지속적으로 국민에게 제공할 수 있는 체계가 마련되어야 할 것이다. 또한 원전 뿐 아니라 주택, 학교, 병원 등 인적자본 피해의 가능성이 높은 건설자본에 대한 위험도 평가 및 내진기능 강화에 대한 사회적, 정책적 관심이 더욱 요구된다.
또한 분석결과 민생이나 경기 등은 중심 단어로 언급되지 않은 것으로 나타났는데 경주지진으로 인한 관광, 여행 등 해당 지역의 산업, 문화 전반에 걸친 영향력을 고려할 때 지진이 안정화된 이후 지역의 안전성에 대한 객관적인 정보 전달이 이루어져야 할 것이다.
한편 본 연구의 분석결과 자연자본은 출현 빈도가 낮아 지진발생으로 인한 자연적 피해상황 등은 비교적 중점적으로 다루어지지 않은 것으로 보인다. 그러나 지진은 건축물, 시설과 같은 건설자본이나 인명 피해 뿐 아니라 산사태, 지표의 단층작용, 지반 균열 등 자연환경에도 영향을 미칠 수 있으므로(Guerrieri et al., 2007) 지진발생 후 이러한 자연자본의 변화를 면밀히 조사하고 위험성을 평가하여 이차적 피해를 예방할 수 있는 체제가 구축될 필요가 있다.
인적자본의 경우 분석결과 국민이 중심단어로 나타났는데 이는 지진은 발생 인접지역 주민 뿐 아니라 대다수 국민의 관심이 집중되는 사회적 파급력이 큰 재난유형임을 보여준다고 할 수 있다. 반면 지진발생시 재난취약계층인 아동이나 노인, 장애인 등의 인적자본에 대한 언급은 매우 부족한 것으로 나타났다. 대형재난 발생시 아직까지 사회적 약자 보호에 대한 관리체계가 미약한 실정이므로(Sung and Choi, 2011), 재난취약계층의 효율적 재난 대응에 대한 사회적 관심이 환기될 필요가 있다.
Cho et al.(2004)의 연구에 의하면 지진 발생시 정신질환자, 신체장애인, 입원환자들이 가장 취약한 집단으로 나타났음을 보고하고 있다. 미국의 경우 신체적, 정신적 능력의 제한성, 사용 언어 등 여러 요인들을 고려해 재난발생시 위험그룹을 정의하고 이들의 지역사회 내 소재를 파악하며 재난에 대비하기 위한 의사소통 전략들을 제시하고 있다(Centers for Disease Control and Prevention, 2015).
따라서 우리나라도 재난 취약계층의 필요에 보다 민감하게 대응할 수 있는 대비전략을 구축할 필요가 있다. 노인, 장애인, 치매환자, 아동, 외국인 등 취약계층 유형별로 이들의 특수한 욕구를 파악하여 재난발생시 구체적인 대피요령에 대한 가이드라인을 마련하고 이를 보급 및 교육하는 방안이 마련되어야 할 것이다.
이 외에도 사회적 자본 중 정부가 중점적으로 언급된 경향이 있으나 재난의 회복과정에서 지역사회 및 시민 중심의 사회적 자본의 활용 가능성에 대해서도 강조될 필요가 있다. Nakagawa와 Shaw(2004)의 연구는 고베 지진 발생시 사회적 자본인 지역사회가 구조 및 재건 등 재난의 각 단계에서 중요한 역할을 수행하였음을 제시하고 있다. 따라서 지역사회를 중심으로 한 관련 기관 및 조직 간의 협력적 네트워크를 통한 재난발생에 보다 효과적으로 대응해 나갈 수 있는 다양한 방안들이 모색되어야 할 것이다.
본 연구는 경주지진이라는 자연재난에 대한 언론기사를 언어 네트워크 분석을 이용하여 분석함으로써 도출된 키워드들의 구조와 관계를 보다 객관적이고 시각적으로 파악하였으며 자본유형의 관점을 언론보도 분석의 틀로 사용하였다는 점에서 의의를 가진다고 본다. 또한 분석을 통해 도출된 중심성이 높은 키워드들과 자본유형과의 관계를 파악하여 재난대응 및 관리체계 마련에 도움이 될 수 있는 기초적 자료로서의 역할을 할 수 있다고 본다.
그러나 본 연구에서는 분석대상을 소수의 언론사의 신문기사로 한정하였고, 연구범위 역시 그 기간을 제한함으로써 광범위하고 지속적인 연구가 실시되지 못하였다는 한계를 가진다. 따라서 추후연구에서는 다양한 신문사, 방송사 및 인터넷기사 등 모집단의 범위를 확장하고, 분석 기간을 보다 확대하여 분석할 필요가 있다. 또한 본 연구는 언론기사에서 나타난 자본속성만을 분석하였으므로, 재난을 직접적으로 경험한 피해자나 재난기사를 통해 간접적으로 재난을 경험하는 이들을 대상으로 재난과 관련된 다차원적 자본의 속성을 보다 다양하고 심층적으로 연구할 필요가 있다.

감사의 글

본 연구는 부산대학교 사회복지학과 BK21+ 재난복지 전문인력양성사업단의 지원으로 수행되었습니다.

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