언론사와 증권사 간 인용 연결망을 통한 정보 불균형 탐구: 토픽모델링, 감성분석, 연결망분석을 통해 = Exploring information asymmetry through citation networks between media and securities firms: Based on topic modeling, sentiment analysis, and network analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2차 전지 산업과 관련된 국내 언론 보도의 실태를 분석하고, 언론사와 증권사 간 인용 관계를 통해 정보 불균형 문제를 탐구했다. 이를 위해 본 연구는 2023년 1월부터 2024년 10월까지 수집된 2차 전지 관련 뉴스 74,832건을 대상으로 시기, 주제, 관점별로 보도의 차이를 분석했으며, 언론사-증권사 간 인용 관계를 연결망 분석을 통해 검토했다. 방법론 측면에서 연구진은 네이버 뉴스 검색을 통해 기사를 수집하고, 파이썬을 활용해 언론사와 증권사 간 인용 패턴을 분석 했다. 주제 분류에는 LDA 토픽 모델링을, 관점 분류에는 한국언론진흥재단의 KPF-BERT를 활용한 감성분석 모델을 적용했다. 연결망 분석에서는 파이썬 패키지 networkx를 사용해 인용 다양성과 강도를 평가했으며, 가중치 중심성과 집중화 지수, 지니계수 등을 통해 연결망의 집중도를 파악 했다. 연구 결과, 2차 전지 관련 보도는 소수 언론사와 소수 증권사 간에 연결 집중도가 높은 ‘정보 편향적 독과점’ 현상을 나타냈다. 시기별로는 상승기와 반등기에 ‘정보 편향적 독과점’ 현상이 두드러졌으며, 하락기와 횡보기에서는 상대적으로 다양성이 증가하는 것으로 관찰됐다. 주제별로는 ‘신기술과 신소재’와 ‘성과와 투자’ 관련 보도에서 특정 언론사와 증권사 간 연결이 집중된 반면, ‘기업 부실과 위반’에서는 상대적으로 다양한 증권사가 인용됐다. 관점 측면에서는 긍정적 보도가 부정적 보도보다 압도적으로 많았으며, 긍정적 보도에서는 언론사 중심성이, 부정적 보도에서는 증권사 중심성이 상대적으로 강하게 나타났다. 본 연구는 2차 전지 관련 보도에서 시기, 주제, 관점별 정보 불균형 문제를 체계적으로 진단하고, 언론사와 증권사 간 인용 관계에서 나타나는 정보 편향과 독점 현상을 규명했다. 이는 경제저널리즘에서 정보 다양성과 공정성을 강화하고, 시장 참여자 간 정보 접근성의 불평등을 완화하기 위한 이론적 실무적 논의가 필요함을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed the state of domestic media coverage on the secondary battery industry and examined the issue of information asymmetry through citation relationships between media outlets and securities firms. To this end, 74,832 news articles related to the secondary battery industry, collected between January 2023 and October 2024, were analyzed to identify differences in coverage based on time periods, topics, and perspectives, with citation relationships between media outlets and securities firms examined using network analysis. In terms of methodology, the research team collected news articles using Naver News search and analyzed citation patterns between media outlets and securities firms with Python. Topic modeling was conducted using LDA (Latent Dirichlet Allocation), and sentiment analysis was applied using the KPF-BERT sentiment classification model developed by the Korea Press Foundation. Citation diversity and intensity were evaluated using the Python package networkx, and network centrality, centralization indices, and the Gini coefficient were utilized to assess network concentration. The findings revealed a “monopolistic concentration of citation networks” phenomenon, characterized by a high level of connection centrality between a small number of media outlets and securities firms. By time period, this concentration was most pronounced during growth and recovery phases, while greater diversity was observed during decline and stagnation phases. In terms of topics, concentrated relationships were identified for “new technologies and materials” and “performance and investment,” whereas more diverse securities firms were cited in “corporate misconduct and violations.” From a perspective standpoint, positive coverage overwhelmingly outnumbered negative coverage. Positive reports exhibited strong media centrality, whereas negative reports demonstrated higher securities firm centrality. This study systematically diagnosed the issue of information asymmetry in secondary battery coverage across time periods, topics, and perspectives, and identified the monopolistic concentration of information and bias in the citation relationships between media outlets and securities firms. These findings highlight the necessity for theoretical and practical discussions on enhancing diversity and fairness in economic journalism and addressing the inequitable access to information among market participants.