JTBC가 자체 개발한 빅데이터 분석 시스템으로 2022년 대선 분석에 들어간다.
JTBC가 AI 전문업체와 공동 기획·개발한 'JTBC빅데이터랩'은 문장의 핵심 메시지를 추출하는 자연어 알고리즘을 통해 분석의 정확성을 높인 빅데이터 분석 시스템이다. JTBC는 2022년 대선을 앞두고 해당 시스템을 통해 온라인 뉴스와 커뮤니티 저변에 자리 잡은 민심의 현주소를 정확하고 빠르게 전달한다.
'JTBC 빅데이터랩'은 시시각각 변화하는 유권자의 생각을 발 빠르게 읽어내기 위해 24시간 동안 모은 따끈따끈한 데이터를 분석한다. 24시간은 기존의 빅데이터 분석과 비교해 파격적인 기준이다. 또한 3일, 7일 기준으로 후보별 빅데이터 분석은 물론, 후보들간 비교를 통해 관심도와 호감도, 누가 이슈의 중심에서 민심의 흐름을 타고 있는지 등을 추적해 보도할 예정이다.
'JTBC 빅데이터랩'의 특징은 딥러닝 기반의 자연어 처리 엔진을 적용해 텍스트 분석에 특화됐다는 것이다. 영어기반의 자연어 처리 과정에서 발생하는 해석상의 오류를 해결하기 위해 한국어 특성에 맞춘 문장 요약과 감성 분석을 강화했다. 특히 핵심 문장을 추출하는 알고리즘을 통해 유의미한 언급들을 따로 모은 뒤 이슈들의 밀집 강도를 평가해 관심도를 측정하고 있다.
일례로 10월 7일~ 11월 6일 1개월간 더불어민주당 이재명 후보와 국민의힘 윤석열·홍준표 후보의 이슈 집중 강도를 100으로 환산한 관심지수를 보면, 이 기간 중 대장동 개발사업 의혹·식당 허가총량제·추가재난지원금 등 이슈의 중심에서 이 후보에 대한 관심도가 높았다. 일일 관심 지수 변화 흐름을 보면 이 후보가 다른 후보보다 높은 관심을 받고 있었다는 것을 알 수 있다. 11월 5일 국민의힘 대선 후보 결정을 앞두고 윤 후보와 홍 후보가 각축을 벌였다. 특히 홍 후보는 11월 들어 윤 후보와 박빙의 관심도 경쟁을 벌였으나 후보 선출일을 하루 앞둔 4일 밀리기 시작해 5일에는 격차를 좁히지 못하고 고배를 마셨다. 관심도에서 고공행진을 벌였던 이 후보는 5일 윤·홍 후보보다 낮은 관심권으로 이동했으나 6일 긍정·부정키워드 몰이를 하며 이슈 집중력이 커졌던 것으로 분석됐다.
분석에 사용되는 데이터는 온라인 뉴스와 소셜미디어 트위터, 그리고 실시간 온라인 커뮤니티 순위 사이트에서 수집한 21개 주요 커뮤니티의 대선 정치 관련 게시판의 글들을 취합한다. 게시판 선정은 숙명여대 신문방송학과 안민호 교수팀이 맡아 수행했다.
2022년 대선 보도를 더욱 정확하고 생생하게 전달 할 수 있도록 지원할 'JTBC 빅데이터랩'은 오는 17일(수) JTBC 디지털 대선 플랫폼과 뉴스룸에 공개된다.
(JTBC 모바일운영팀)