Analyzing Recreational Running Trends through Big-Data Content Analysis of Korean Portal News

본 연구는 2019년부터 2024년까지 국내 인터넷 포털 뉴스에 게시된 생활체육 달리기 기사와 댓글을 대상으로 혼합연구 설계를 적용하였다. 핵심키워드 기반 크롤링으로 구축한 데이터에 엔트만 프레임 코딩과 한국어 BERT 감성 모델을 접목해 시계열 변화, 사회적 사건별 변곡점, 그리고 미디어-여론-행동의 매개 경로를 분석하였다. 건강 증진과 커뮤니티 연대 프레임은 팬데믹 이후 빠르게 회복하며 러닝크루·플로깅 등 집단 지향 트렌드를 확산시켰고, 긍정 서사는 검색과 대회 참가 의향을 높이는 동력으로 작동하였다. 반면 안전·미세먼지 중심의 부정 서사는 정보 탐색만 강화하고 실제행동 전환에는 제약을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 생활체육 참여를 촉진하려면 긍정적 건강·공동체 메시지를 강화하고 위험 정보는 해결방안과 병행해 제시해야 함을 시사한다. 연구는 정부·지자체, 러닝 산업, 디지털 헬스케어 분야가 데이터 기반 정책과 서비스를 설계하는 데 실질적 근거를 제공한다.