Text Mining Analysis of News and Social Media Posts on Euthanasia and Death with Dignity

본 연구는 안락사·존엄사 이슈에 대한 언론 보도 및 소셜 게시글 특성을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 2022년 6월부터 2024년 7월까지 인터넷 포털과 인터넷 카페에 올라온 뉴스와 소셜 게시글을 추출하고 텍스톰과 UCINET을 사용해 핵심 단어 분석(TF, TF-IDF), 네트워크분석, CONCOR 분석을 실시했다. 분석결과 첫째, 보도에서 빈도(TF)가 높은 단어는 ‘의료’, ‘연명’, ‘사전’, ‘존엄사’, ‘환자’ 순으로 나타났고, 중요도(TF-IDF)가 높은 단어는 ‘조력’, ‘사전’, ‘존엄사’, ‘호스피스’, ‘안락사’로 나타났다. 소셜 게시글에서 빈도(TF)가 높은 단어는 ‘안락사’, ‘연명’, ‘의료’, ‘치료’, ‘병원’ 순으로 나타났고, 중요도(TF-IDF)가 높은 단어는 ‘의료’, ‘연명’, ‘치료’, ‘병원’, ‘안락사’로 나타났다. 둘째, CONCOR 분석 결과 언론보도의 경우 ‘정책 내용’, ‘운영 및 이용’, ‘제도 찬반’, ‘자기 결정’ 등 네 개의 군집이 도출됐다. 소셜 게시글은 ‘안락사·존엄사 인식’, ‘이용방법’, ‘자기 결정’, ‘질문과 조언’ 등 네 개의 군집으로 분류됐다. 연구 결과 소셜 게시글에는 이 제도에 대해 서로 조언하며 영향을 주고받는 부분이 활성화되어 있는 반면 제도의 찬반 관련 소통은 제한적인 것으로 나타났다. 안락사·존엄사에 대한 사회적 합의 과정에서 찬반 균형 있게 전달된 정보를 바탕으로 시민들의 활발한 소통과 의견 형성이 이뤄질 필요가 있다. 본 연구 결과는 안락사·존엄사에 대한 공론화 과정에서 공정하고 균형 있는 뉴스가 필요하다는 것을 보여준다.