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본 저서는 총 12장에 걸쳐서 프로그래밍 언어인 R이 제공하는 다양한 텍스트 마이닝기법을 이론과 분석이라는 관점에서 고찰하고 실제 사례를 코드로 제시했다. 먼저, 본 저서는 ‘뉴스’라는 개념을 이론적 차원에서 분명하게 제시했으며, 대규모로 쌓인 뉴스 텍스트에서 프레임과 의제를 추출하는 방식이 갖는 타당성을 설명했다. 이 접근 방식 은 이미 학계에서 ‘컴퓨터 기술 커뮤니케이션 과학(computational communication science)’으로 부상했으며 국내보다는 국외에서 활발한 연구 성과가 나온다. 본 저서는 R에 관한 개념과 절차를 제시해 관심 있는 연구자들에게 도움이 될 것이다. 특히, 본 저서가 기술한 텍스트 마이닝 절차와 디지털 공간에서 기사 등을 수집하는 웹스크래핑(scraping) 기법은 대규모 뉴스 텍스트를 분석할 때 유용하게 접목시킬 수 있다. 본 저서는 텍스트 마이닝에서 단어 공출현이 중요한 개념임을 분명하게 지적하고, 이를 토대로 의미 연결망과 군집 분석으로 뉴스 프레임을 추출하는 과정을 밀도 깊게 설명했다. 이 과정은 석박사 대학원생들과 관련 연구자들이 실제 상황에 맞게 응용 하는데 기여할 수 있다.

제1장뉴스 개념과 구조1
제2장선행 연구의 뉴스 프레임과 의제 추출16
제3장자동 텍스트 분석139
제4장텍스트 마이닝155
제5장웹 스크래핑(scraping)73
제6장단어 공출현망(word co-occurrence network)95
제7장의미 연결망과 뉴스 프레임 추출121
제8장군집 분석과 뉴스 프레임 추출145
제9장토픽 모델링과 뉴스 의제 추출171
제10장문서의 벡터화와 뉴스 의제 추출231
제11장그랜저 인과 관계와 뉴스 프레임, 의제247
제12장기계 학습 기반의 뉴스 연구277

저자 : 임종섭
저자 임종섭은 서울대학교 독어독문학과를 졸업하고 연합뉴스에서 사회부와 경제부 기자로 활동했다. 미국의 명문 저널리즘학교인 미주리콜롬비아대학(University of Missouri-Columbia)에서 언론학으로 석사학위와 박사학위를 받았다. 서강대학교 지식융합미디어학부 교수로 학부에서 ‘데이터 마이닝’, ‘기계학습 기반의 텍스트 마이닝’, ‘융합적 미디어 글쓰기’, 대학원에서 ‘데이터 저널리즘’, ‘텍스트 마이닝 기법’, 언론대학원에서 ‘빅데이터와 디지털뉴스’, ‘텍스트 마이닝과 시각화’ 과목을 가르친다. 그는 학위과정에서 컴퓨터 활용 보도(CAR)를 배웠고 2016년 연구년에 미국 캔자스대학(University of Kansas)에서 R과 파이썬을 공부해 관련 논문들을 발표했다. 데이터 저널리즘, 뉴스 생산, 복잡성 이론에 관심이 있다. New Media & Society, Journalism & Mass Communication Quarterly, Journal of Computer-Mediated Communication, Journalism Studies, International Journal of Public Opinion Research, Journal of Health Communication, Asian Journal of Communication 등 유명 SSCI 학술지와 한국언론학보 등 국내 KCI 학술지에 50여 편의 논문을 발표했다. 『데이터 저널리즘』, 『소셜 미디어와 언론의 관계성』, 『커뮤니케이션 과학의 지평』 등 다수 이론서를 출간했다.