A Comparative Analysis of News Reporting on Foreign Workers’ Industrial Accidents Using Text Mining
Abstract
본 연구는 조선일보와 중앙일보의 외국인 근로자 산업재해 보도를 대상으로 텍스트 마이닝 기반 정량 분 석을 수행하여 두 신문사의 보도 구조와 의미 구성 방식을 비교하였다. 연구 자료는 각 신문사의 온라인 기사 검 색을 통해 ‘외국인·근로자·사고’ 키워드를 포함하는 기사 811건을 수집한 뒤, 정규화·불용어 제거·형태소 분석 등을 거쳐 단어 빈도, 공출현 네트워크, 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 조선일보는 ‘현장·건설·재해·중대’ 등 사 건·위험 중심 어휘가 두드러지고 공출현 구조에서도 산업안전 중심 결속이 나타난 반면, 중앙일보는 ‘경제·사회·지 원·문제’ 등 제도·사회적 맥락이 두드러지며 정책·지원 체계 연계가 더 선명했다. 토픽 분석에서도 두 신문 모두 사고·현장(T0)과 건설·중대재해(T3)를 공통적으로 다루었으나, 중앙일보는 경제·정책(T1)과 의료·지원(T2) 관련 주제를 보다 많이 포함하였다. 본 연구는 외국인 근로자 재해가 동일한 사회문제임에도 매체별로 상이한 해석 틀 로 재구성됨을 보여주며, 구조적 취약성에 대한 보도 심화와 균형 있는 언론 재현의 필요성을 제기한다.
Fields of Study & Subjects
News Media Framing and Political Communication
Journalism and Media Studies
Media Discourse and Social Analysis
Publication details
- Journal / source
- The Journal of Next-generation Convergence Technology Association
- Volume
- 10
- Issue
- 2
- Pages
- 579–588
- Publication date
- 28 February 2026
- Language
- KO