Text Mining Analysis of Media around the Special Act on Jeonse Fraud

본 연구는 2023년 전세사기 특별법 제정과 2024년 개정안을 중심으로 텍스트마이닝 기법을 활용하여 해당 시점의 언론 보도내용을 비교 분석하였다. 이를 통해 전세사기 특별법의 제정과 개정 간 언론의 정책 담론의 변화 양상을 규명하고자 한다. 본 연구는 네이버 뉴스 기사 및 댓글 데이터를 수집하여, LDA 기반 토픽모델링과 키워드 분석을 실시하여 언론의 보도 프레임과 대중의 주목도, 반응 양상을 정량적으로 비교하였다. 분석 결과, 특별법 제정 당시에는 정치인의 발언과 재정 지원 중심의 기사들이 다수였으며, 이에 따라 대중의 반응도 정치적 이슈와 금전적 보상에 집중되는 경향을 보였다. 반면, 개정안 시기에는 보도량과 반응 모두 급감하여 관심이 현저히 감소하였고, 보도 내용도 'LH 중심의 공공임대'와 같은 좁은 정책 범위로 수렴되었다. 이러한 결과는 특정 정책이 이슈화되는 시점과 그 이후 개정 시기의 보도 방식이 어떻게 달라지는지를 보여주며, 언론보도 흐름이 정책 담론 형성과 확산에 어떠한 영향을 미치는지를 시사한다. 본 연구는 전세사기 특별법 보도라는 사례를 중심으로 정책 커뮤니케이션 연구에 시계열적 비교 분석을 적용하여 도시 주거 정책 이슈에 대한 보도 흐름 분석에 활용할 수 있는 실증적 기반을 제시하는데 의의가 있다.