[8] 추가분석_송도 뉴스 감성 분석을 통한 외부 요인 반응 탐색

🏙️ 송도 뉴스 감성 분석을 통한 외부 요인 반응 탐색

송도국제도시를 중심으로 한 다양한 뉴스 데이터를 수집하고, 이 뉴스들이 각 시점의 정책 변화, 개발 이슈, 금융 환경에 어떻게 반응했는지를 분석하기 위한 프로젝트를 진행했습니다. 이번 글에서는 그 분석의 과정과 구조, 그리고 주요 시계열 결과를 소개합니다.

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1. 분석 배경

송도는 신도시 특성상 정책과 교통계획, 개발 이슈에 민감하게 반응하는 도시입니다. 단순 실거래 데이터만으로는 외부 요인의 영향을 파악하기 어려워, 뉴스 데이터를 통해 시장 심리를 간접적으로 해석하고자 했습니다.

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2. 데이터 수집 및 구성

1) 뉴스 데이터 크롤링

• 플랫폼: 네이버 뉴스
• 검색어: "송도", "송도국제도시"
• 수집 기간: 2020.01 ~ 2025.04
• 수집 항목: 제목, 일자, 키워드, 언론사, 본문 일부

직접 Python 크롤링을 할 수 있었으면 좋았겠지만, 시간이 부족한 관계로 'Big Kinds(이하 빅카인즈)'를 활용하여 정보를 모았습니다. 빅카인즈는 한국언론재단이 운영하는 공익적 성격의 기사 검색 사이트입니다.

2) 외부 요인 데이터 수기 정리

• 이슈 예시: GTX-B 착공, 금리 인상기 진입, 대규모 신규 입주 등
• 대상: zone_1 ~ zone_11 + 전체 이슈
• 분류: 교통계획, 금융정책, 신규공급, 상업인프라 등

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3. 뉴스 감성 분석 (Sentiment Analysis)

1) 사용 모델

- KcELECTRA-base-v2022: 한국어에 특화된 사전학습 언어모델

- Transformers 기반 감성 분석 모델로, 각 뉴스 제목에 대해 긍정 / 중립 / 부정 라벨 및 -1 / 0 / +1 점수 부여

2) 최적화된 처리 방법

• 뉴스 키워드 전체에서 중복 제거
• 유일한 키워드에 대해서만 감성 분석 수행 (속도 100배 이상 개선)
• 중립(0)을 제외한 키워드만 남겨 '감성 키워드' 필드 생성

예시: 키워드: 분양, 상승, 불확실성, 교통망
→ 감성 키워드: 분양, 상승, 불확실성

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4. 데이터 정제 결과

최종적으로 아래와 같은 형식으로 뉴스 데이터를 정제하였습니다.

제목	일자	감성결과	감성점수	감성 키워드
수도권 GTX 수혜 분양 단지는 어디?	2020-01-31	positive	1	GTX, 수혜, 분양
기준금리 인상으로 시장 불확실성 커져	2022-07-15	negative	-1	인상, 불확실성

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5. 시계열 분석 결과

1) 전체 감성 점수 추세

2020년부터 2025년까지 월별 뉴스 감성 점수를 시각화한 결과, 2021년 초~중반에 긍정 감성이 가장 높게 나타났으며, 이후 금리 인상과 부동산 시장 조정기에 따라 점수가 하락하는 패턴이 나타났습니다.

2) 주요 이벤트와 감성 반응

GTX-B 예타 통과, GTX 착공 언급, 송도역 착공 계획 등은 감성 점수를 상승시키는 주요 요인으로 확인되었습니다. 반면, 금리 인상, 전세 급락세, 지식정보타운 논란 등은 감성 점수 하락과 밀접한 관계가 있었습니다.

3) 감성 키워드 추적

긍정 키워드로는 GTX, 착공, 연계, 증가가 자주 등장했으며, 부정 키워드는 차질, 지연, 침체, 부진 등이 많았습니다.

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6. 시사점

이번 분석은 뉴스 데이터를 통해 시장의 심리적 반응을 정량화하고, 외부 요인에 대한 민감도를 파악할 수 있다는 가능성을 확인하는 데 의의가 있습니다. 송도와 같은 계획도시에서 뉴스 감성 흐름은 외부 변수와 맞물려 도시의 인식 변화를 설명하는 유효한 수단임을 확인할 수 있었습니다.

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아직 많이 부족하지만, 뉴스 속 도시의 흐름을 더 깊이 이해하기 위한 항해는 계속되고 있습니다.
조언과 피드백을 부탁드립니다.