빅데이터 기반 지역 경제동향 모니터링 시스템 구축

지역경제 뉴스심리지수 개발의 필요성

지역 단위 경제지표는 지역 고유의 경제 상황을 반영하는 중요한 자료이나 공표 주기와 통계 범위의 제약으로 인해 경기 변화를 신속하게 파악하는 데 한계가 존재한다. 본 연구는 텍스트 기반 빅데이터를 활용하여 인천 지역의 경제심리를 실시간에 가깝게 반영할 수 있는 뉴스심리지수를 구축하는 것을 목적으로 한다. 최근 자연어처리 기술의 발전으로 뉴스 기사와 같은 비정형 데이터에서 경제주체의 심리를 추출하는 방식이 확산되고 있으며, 본 연구 역시 이러한 흐름을 지역경제 관측에 적용하였다.

자료 구축 및 감성분석 체계

2020~2024년 기간의 뉴스 기사를 전국·경제·지역 일간지 10개 신문사로부터 수집하고, ‘인천’ 지역명 및 군·구 행정구역 명칭과 지역 기업명을 기준으로 인천 관련 기사를 선별하였다. 감성분석을 위해 기사 1,000건에서 20,000개 문장을 추출하여 감성 레이블링을 수행하였으며 불균형 문제를 완화해 학습용 데이터의 안정성을 확보하였다. 감성분류모형은 사전 기반(KNU), 머신러닝(로지스틱·SVM 등), 딥러닝(LSTM·BERT)을 비교하였고, BERT 기반 모형이 가장 높은 성능(정확도: 0.852, F1 점수: 0.744 등)을 기록하여 최종 지수 산출에 적용하였다.

인천 뉴스심리지수 산출 결과

인천 뉴스심리지수는 긍·부정 문장의 비중을 기준으로 일·월 단위로 작성되었으며, 표준화 과정을 거쳐 산출하였다. 인천 뉴스심리지수는 전국 지수와 대체로 유사한 추세를 보였으나, 지역 소재 기업 실적 발표, 산업 부진, 사건·사고 등 지역 특이요인에 따라 두 지수 간 괴리가 일정 기간 발생하였다. 2020년 코로나19 초기 큰 폭의 하락 이후 회복세가 나타났으며, 2024년 하반기에는 지역 기업 실적 부진과 사고 관련 보도가 지수 하락으로 이어지는 등 단기 변동성이 비교적 크게 나타났다.

경제심리지표와의 비교 및 타당성 검증

인천 뉴스심리지수는 소비자심리지수(CCSI), 기업심리지수(CBSI)와 전반적으로 유사한 흐름을 보였으며, 교차상관분석 결과 1~6개월의 선행성이 확인되었다. 회귀분석에서도 인천 소비자심리지수와 제조업 기업심리지수에 대해 통계적으로 유의한 설명력을 보여 지수의 활용 가능성이 입증되었다. 또한 충격반응 분석 결과 인천 뉴스심리지수의 상승은 경기동행지수, 소매판매 등 실물경제 변수에 긍정적 효과를 미치는 것으로 나타나, 뉴스 기반 심리지표가 실물경기 변동을 설명하는 데 일정한 역할을 수행하는 것으로 판단된다.

정책 활용방안 및 향후 과제

인천 뉴스심리지수는 높은 시의성을 바탕으로 기존 설문조사 기반 경제지표의 한계를 보완할 수 있으며, 기사 기반 키워드 분석을 통해 특정 시기의 지수 변동 요인을 문맥 단위에서 식별할 수 있다는 장점이 있다. 향후에는 뉴스 데이터베이스를 확대하고, 생성형 AI를 활용한 지역 맞춤형 학습데이터 구축, 키워드 및 이슈 자동추출 체계의 고도화 등을 통해 지역경제 모니터링 시스템의 활용도를 제고할 필요가 있다.

[1] 서론
1. 연구 배경
2. 연구 목적
3. 연구 방법 및 범위

[2] 뉴스기사를 활용한 심리지수 연구 동향
1. 경제 텍스트 분석 방법 개요
2. 뉴스심리지수 개발 사례

[3] 인천 뉴스심리지수 개발을 위한 자료 및 방법론
1. 자료 구축 방법과 범위
2. 인천 뉴스심리지수 개발 방법론

[4] 인천 뉴스심리지수 구축
1. 인천 뉴스심리지수 구축 결과
2. 인천 뉴스심리지수 타당성 검증

[5] 종합제언
1. 정책 활용방안
2. 개선방안