A Text-Mining-Based Analysis of Keywords and Network Structure in The Chosun Daily’s Safety and Disaster Reporting, 2021-2025

본 연구는 2021년 7월부터 2025년 7월까지 󰡔조선일보󰡕에 게재된 안전·재난 관련 기사 541건을 대상으로 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 과정은 데이터 수집, 전처리, 빈도 분석, 네트워크 분석, 시각 화의 단계로 구성되었다. 연구 결과, 조선일보의 재난 보도는 전반적으로 ‘정부’, ‘사고’, ‘대응’, ‘책임’, ‘피해’ 등의 키워드가 높은 빈도로 등장하며, 정부와 제도적 대응에 초점이 맞추어진 구조를 보였다. 네트워크 분석에서는 ‘정 부’가 다양한 키워드와 연결되며 담론 구조의 중심에 위치하였고, ‘사고’와 ‘대책’이 주요 연결 노드로 기능하였다. 반면 ‘시민’과 ‘지역사회’는 주변부에 위치하여 공동체적 대응의 비중이 낮게 나타났다. 또한 시계열 분석 결과, 이 태원 참사, 2023년 집중호우, 대규모 산불 등 주요 사건 발생 시점마다 중심 키워드와 네트워크 구조가 변화하였 다. 본 연구는 조선일보라는 단일 언론사의 보도에 국한되었다는 한계가 있으나, 다년간의 데이터를 통해 재난 보 도의 구조적 경향을 계량적으로 규명하였다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 향후 연구는 다수 언론사 비교, SNS 데이터 분석, 정성적 프레임 분석을 병행하여 재난 커뮤니케이션에 대한 심층적 이해를 확장할 필요가 있다.