구조적 토픽모형(Structural Topic Model)을 활용한 주택연금 정책담론 분석: 2007~2026년 뉴스 보도의 토픽 변동과 매체별 프레이밍 차이

한국주택금융공사 주택금융연구 게재

저자: 이승형

▶ 초록

본 연구는 주택연금 정책담론을 구조적 토픽모형(structural topic model, STM)으로 분석한다.
빅카인즈의 2007년 7월∼2026년 3월 주택연금 뉴스 12,799건에서 SimHash 중복 제거를 거쳐 12개 토픽을 도출하였다. 담론은 정책·가계부채(13.4%), 자산관리·은퇴설계(11.9%), 가입실적·통계(10.1%) 등으로 구성되었다. 이명박은 가입실적(18.0%), 문재인은 제도 설계(13.2%), 이재명은 고령가구·상속의향(10.5%)이 두드러졌고, 매체별로는 지역지가 가입실적, 종합일간지가 노후·세대 서사, 경제지가 은퇴설계에 집중하였다. 보증료 인하 직후 고령가구·상속의향이 +25.65%p 급증했으나 사후 표본 31건으로 잠정적이다. KNU와 KoELECTRA의 감성 분류 일치도는 49.0%로 정책 뉴스 도메인 갭이 확인되었다. 정부별 추정치는 인과가 아닌 기간별 기술 통계이다. 정책 담론에 STM을 적용한 분석 프레임워크를 제시한다.

▶ 주제어: 주택연금, 구조적 토픽모형(Structural Topic Model, STM), 정책담론, 미디어 프레이밍, 텍스트마이닝

논문 링크: https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003355260