A Text Mining Analysis of Online News Comments on Work–Family Balance : Evidence from Naver Portal Data

최근 한국 사회는 초저출산, 남성의 돌봄 참여 확대, 노동시장 유연화 등 복합적인 구조 변화 속에서 ʻ일·가정 양립ʼ이 핵심 사회 담론으로 부상하고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 맥락을 바탕으로, 2006년부터 2025년 2월까지 네이버 포털 뉴스에 게시된 약 79만 건의 온라인 댓글을 수집하고, 텍스트 마이닝 기반의 다단계 분석을 통해 대중 여론의 흐름과 담론 구조를 실증적으로 규명하였다. 연도별 댓글량 분석 결과, 2014년, 2016∼2017년, 2024년에 댓글 수가 급증하는 양상이 나타났으며, 이는 해당 시기의 정책 논의 활성화와 온라인 여론 간의 밀접한 연동성을 시사한다. 이어진 TF-IDF 분석과 지정어 기반 동시출현 분석에서는 ʻ정부ʼ, ʻ여성ʼ, ʻ남성ʼ, ʻ아이ʼ, ʻ일ʼ 등 정책, 젠더, 가족 구조와 관련된 단어들이 높은 중요도로 도출되었고, ʻ일·가정 양립ʼ 담론이 복합적인 사회·제도적 맥락 속에서 구성되고 있음을 확인하였다. LDA 토픽 모델링 분석을 통해 일·가정 양립과 관련된 다섯 가지 주요 담론 주제가 도출되었으며, 토픽 간 네트워크 분석에서는 ʻ저출산 문제 인식ʼ이 중심 연결어로 작용하면서 상이한 주제 간의 매개 역할을 수행하고 있었다. 각 담론에 대한 대표 댓글 원문 분석을 병행한 결과, 온라인 참여자들이 ʻ일·가정 양립ʼ을 둘러싼 구체적이고 현실적인 문제의식을 명확히 제기하 고 있음을 확인하였다. 본 연구는 온라인 공론장에서 형성된 대중 담론을 정량적·정성적으로 통합 분석함으로써 ʻ일·가정 양립ʼ을 둘러싼 사회 인식을 입체적으로 조망하고, 향후 가족정책, 성평등 정책, 저출산 대응 전략의 수립에 있어 실천적이고 여론 기반의 함의를 제공한다는 점에서 학문적 기여를 지닌다.