Analysis of Public Opinion Trends Related to the SKT Hacking Incident Based on SNS Text Data

본 연구는 2025년 4월 SKT 개인정보 유출 사건을 중심으로, 위기 상황에서 소셜 미디어 여론의 형성 및 변화 과정이 어떻게 전개되는지를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 사건 발생 후 한 달간 수집된 18,542건의 소셜 미디어 데이터를 분석 대상으로 하였다. 분석에는 시계열 감성분석, K-평균 군집분석, LDA 토픽 모델링, 연관성 분석 등 복수의 텍스트 마이닝 기법을 통합적으로 적용하였다. 분석 결과 사건 발생 직후 부정적 여론이 급증하였으나 SKT의 공식 사과 발표 시점에 소폭 감소하는 등 주요 이벤트에 따른 여론의 동적인 변화를 확인할 수 있었다. K-평균 군집분석을 통해 최적의 주제 군집 수(K=3)를 식별한 뒤 이를 LDA 토픽 모델링에 적용하여 “해킹 사건의 전개와 법적 대응”, “거시 경제 동향 및 정치 이슈”, “통신 서비스 실사용 정보 공유”라는 3개의 핵심 주제를 도출하였다. 또한 토픽별 연관성 분석을 통해 각 주제 내 핵심 단어간의 강한 연결 관계(예: ‘유출’-‘정보’, ‘기업’-‘투자’)를 규명하였다. 본 연구는 다양한 분석 기법을 적용하여 단일 사건에 대한 대중의 인식을 입체적으로 규명했으며, 이는 기업의 위기관리 커뮤니케이션 전략 수립에 실증적인 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.