텍스트 마이닝 기법을 활용한 탐색적 연구: 외국인 노동자 사례를 중심으로 = Exploratory Research Using Text Mining: Focusing on News about Foreign Workers

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 지난 10년간 축적된 대규모 뉴스 기사 및 온라인 댓글 데이터를 대상으로, 토픽 모델링, 단어 네트워크 분석, 혐오 표현 분석 등 다각적인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 한국 사회 내 외국인 노동자 관련 핵심 쟁점과 사회적 인식의 동태적 변화를 심층적으로 규명하고자 하였다. 뉴스 기사 텍스트에 대한 토픽 모델링 분석 결과, 외국인 노동자 관련 담론은 주로 ‘불법체류 문제’, ‘노동력 수급 불균형 및 특정 산업의 인력난 심화’, ‘외국인 노동자의 열악한 처우 및 인권 문제’, 그리고 ‘최저임금 적용과 같은 정책적·제도적 변화와 그 파급효과’를 중심으로 구성되어 있음을 확인하였다. 특히, 단어 네트워크 분석을 통해 2018년 최저임금의 급격한 인상이 외국인 노동자의 ‘저임금’ 이슈를 ‘인종차별’과 같은 인권 담론과 강하게 연계시키는 중요한 변곡점으로 작용하였음을 시각적으로 파악하였으며, 동시에 사업주 관점에서의 ‘근무 태만’ 및 ‘잦은 사업장 변경 요구’와 같은 상반된 이슈가 병존하는 복합적 양상도 관찰하였다.
나아가, 온라인 댓글 데이터에 대한 혐오 표현 분석을 수행하여 외국인 노동자 관련 주요 정책 주제(도입 확대, 처우 개선, 지원 정책, 최저임금 동일 적용)에 대해 상당한 수준의 부정적 여론이 형성되어 있음을 정량적으로 식별하였다. 이는 외국인 노동력의 경제적 필요성에 대한 정책적 판단과 실제 국민 정서 간의 괴리가 있을 수 있음을 시사하며, 이러한 인식 격차 해소를 위한 정책적 노력이 긴요함을 방증한다.
본 연구는 다양한 텍스트 마이닝 방법론의 통합적 활용을 통해 외국인 노동자 관련 사회경제적 담론의 다층적 구조와 그 변화 양상을 실증적으로 규명하고, 이를 바탕으로 증거 기반 정책 수립에 필요한 객관적 근거를 제시했다는 점에서 중요한 학문적·정책적 의의를 지닌다. 주요 정책 제언으로는 정책 투명성 강화 및 적극적 소통을 통한 사회적 공감대 형성, 최저임금 차등 적용 논란에 대한 경제적 합리성 기반의 접근, 선별적이고 효율적인 지원 정책 설계, 그리고 텍스트 마이닝 등 빅데이터 분석의 정책 과정 내 적극적 활용 등을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates dynamic shifts in social perceptions of foreign workers in Korean society by applying text mining techniques—including topic modeling, word network analysis, and hate speech analysis—to a large-scale, decade-long dataset of news articles and online comments.
Topic modeling of news articles identifies four primary discourse themes: illegal residency, labor market imbalances, human rights issues, and the impact of policy changes, particularly the minimum wage. A subsequent word network analysis reveals that the sharp 2018 minimum wage increase served as a turning point, strongly linking the issue of foreign workers' low wages with human rights discourse, including racial discrimination. The analysis also showed a complex coexistence of conflicting employer perspectives, such as complaints of "workplace negligence" and "frequent requests for workplace changes." Furthermore, hate speech analysis of online comments quantitatively identifies significant negative public opinion on key policy issues, including recruitment expansion and minimum wage application. This suggests a potential disconnect between policy judgments on the economic necessity of foreign labor and public sentiment, underscoring the urgency of bridging this perceptual gap.
The findings offer significant academic and policy implications. Academically, the study empirically clarifies the multi-layered structure and changing patterns of socioeconomic discourse on foreign workers. From a policy perspective, it provides objective evidence essential for evidence-based policy formulation. The paper concludes with key policy recommendations aimed at fostering social consensus through transparent communication and adopting data-driven approaches to policy design.