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(이미지 출처: CNN politics)




미국 정치계의 아웃사이더로 등장하여 미국 45대 대통령이 된 도널드 트럼프. 


그는 소셜미디어를 가장 잘 활용하는 정치인 중 하나 입니다. 트럼프에게 트위터는 트럼프가 대중에게 전달하고자 하는 내용을 가장 잘 담고 있는 컨테이너라고 말할 수 있습니다.

트럼프가 트위터를 통해서 대중에게 노출하고자 하는 것은 무엇인지, 그 중에서도 가장 강조하는 것은 무엇인지 NetMiner의 Semantic Network Analysis 기능을 이용하여 간단히 확인해 보았습니다.


분석을 위해 2016년 11월부터 2017년 6월까지 도널드 트럼프의 개인 계정(@realDonaldTrump)에 올라온 약 1200여개의 트윗글을 수집했습니다. 

트럼프의 월별 트윗수는 다음과 같습니다.

 





 

트럼프는 보통 매월 150건 정도의 트윗을 올리는 것으로 나타났으며 대통령 취임 시점에 가장 많은 트윗글을 올린 것을 알 수 있었습니다.

 


과연 반년 간 트럼프가 작성한 트윗글에서 가장 빈번하게 등장한 단어는 무엇일까요? 

참고로 단어 추출 시 필터링&사전 기능을 이용하여 명사가 아닌 품사의 단어는 모두 제거하고, 불필요한 단어를 제거했으며 유의어 사전을 통해 여러 개의 동의어를 1개의 대표 단어로 추출하였습니다.[각주:1]





NetMiner를 이용하여 트윗글에서 키워드를 추출한 결과, 트럼프의 트윗에서 가장 사용 빈도가 높았던 단어는 트럼프 자신의 이름을 제외하면 ‘United States, Job, White House, news, election, helthcare, GREAT, AGAIN’ 등으로 나타났습니다.


트럼프는 ‘미국 우선주의’를 내세우며 백인 노동자 계층의 전폭적인 지지를 받았던만큼, ‘United States, country’와 ‘Job’을 매우 자주 사용한 것을 알 수 있었습니다. ‘news’, ‘media(medium)’, ‘fake’ 라는 단어를 통해 주류 언론에 대한 그의 생각을 엿볼 수가 있었습니다.

 


이번엔 키워드가 등장한 위치에 따라 가깝게 등장한 키워드들끼리 관계를 부여하여 키워드 네트워크를 만들어보았습니다.

점의 크기는 단어의 언급 빈도이며, 고유명사로 분류된 단어는 동그라미가 아닌 다른 모양으로 표시하였습니다. 

NetMiner는 지명, 기관명, 인명을 자동으로 분류하여 단어의 속성 정보로 제공하고 있습니다(해당 기능은 업데이트 예정).




"트럼프 대통령의 트위터 키워드 네트워크 맵"

(이미지를 클릭하면 크게 보실 수 있습니다.)




HealthCare를 중심으로 plan, insurance, bill 등의 단어가 주변에 있는 것을 확인할 수 있으며, news, fake, media(medium), election, Russia 등이 가깝게 등장한 것을 확인할 수 있습니다. 

그리고 중앙에 위치한 job은 다른 키워드들과 연결된 선이 매우 많은 편으로 다른 단어들과 자주 함께 등장했음을 알 수 있습니다. 또한 트럼프가 자주 강조하는 ‘MAKE AMERICA GREAT AGAIN(MAGA)’가 모여있는 것을 확인할 수가 있습니다.

  

그러면 ‘Job’과 연관된 단어는 무엇인지, 트럼프가 어떤 트윗에서 ‘Job’을 이야기 하고 있는지 확인해 보도록 하겠습니다. 



(이미지를 클릭하면 크게 보실 수 있습니다.)




Job 의 연관 키워드로는 ‘United States(Country, America)’, business, billion, dollar, plant, progress, wealth 등이 나타났습니다. ‘일자리’를 통해 미국의 ‘수익과 부’를 창출할 수 있다는 트럼프의 생각을 엿볼 수 있습니다.


NetMiner의 Words in a sentence (업데이트 예정)을 이용해 ‘Job’이 어떤 문장에 나타났는지도 확인해 보았습니다. 다른 표현 없이 ‘Job’이라는 단어만 사용한 트윗도 있을 만큼 ‘job’을 매우 강조하여 사용했습니다. ‘job’은 트럼프 대통령의 주요 지지층인 백인 남성 노동자 계층이 가장 필요로 하는 것으로, 트럼프는 이 지점을 집중적으로 공략했음을 알 수 있습니다.


마지막으로 토픽모델링 분석(LDA)을 통해 트럼프의 트윗글에 내재되어 있는 잠재 토픽을 확인해 보았습니다. 아래 이미지는 트럼프가 트위터를 통해 이야기한 하위 주제 및 주제별 키워드를 표현한 것입니다. 




(이미지를 클릭하면 크게 보실 수 있습니다.)





결국 트럼프는 대통령에 당선된 이후 작성한 1200여개의 트위터를 통해 ‘Job’, ‘News’, ‘HealthCare’, ‘Russia Scandal’ 에 대한 발언을 해왔다는 것을 알 수 있습니다.


흥미로운 점은 Job 이라는 주제의 관련 키워드로 China 가 있다는 사실입니다. 

트럼프는 미국 제조업이 쇠락하고 종사자들이 일자리를 잃었던 원인 중 하나를 중국으로 꼽고 있는 것일까요? 과연 트럼프 행정부에서의 미중 관계는 어떻게 달라질까요?

 



이처럼 텍스트 분석을 이용하면, 대용량 텍스트를 모두 읽어보지 않고도 텍스트의 내용을 간단하게 요약하고, 빠르게 주제를 찾아낼 수 있습니다.




이상으로 NetMiner를 이용하여 ‘트럼프 대통령의 뇌구조’를 확인해 보았습니다. 앞으로도 더욱 재미있고 흥미로운 소식으로 찾아오겠습니다.


감사합니다.





NetMiner 텍스트 분석 문의: netminer@cyram.com






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  1. 예를 들어, USA, US, United States of America 등은 모두 United Stated 로 통일 [본문으로]
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