신종 코로나 바이러스 감염증 ( 코로나 19 ) 에 대한 이야기 가 넘쳐난다 . 코로나 19 와 관련 된 정보 와 논란 , 우려 , 불안 들 이 일상 이 됐 다 . 확진 환자 의 동선 이 공개 되 면 지난 며칠 을 되돌아보 며 안 도와 걱정 이 엇갈린다 . 여러 사람 을 감염 시켰 을 것 이 라 의심 되 는 확진 환자 나 단체 에 대한 분노 도 심심찮 게 목격 할 수 있 다 . 덕분 에 당장 주위 에 환자 가 없 다 해도 , 바이러스 에 대한 무수 한 말 은 우리 를 걱정 과 함께 움츠리 게 한다 . 물론 우리 의 공포 는 기본 적 으로 코로나 19 의 막강 한 전 염력 때문 이 지만 , 바이러스 와 관련 한 우리 의 말 역시 그 공포 를 널리 확산 시키 고 증폭 시킨다 . 코로나 19 와 함께 , 바이러스 에 대한 말 과 거기 에 담긴 정보 와 정서 도 마치 바이러스 처럼 퍼지 고 있 다 . 
 그렇 다면 , 마치 바이러스 의 확산 경로 를 추적 하 고 정체 를 밝히 는 것 처럼 , 바이러스 를 둘러싼 말 에 대해서 도 그 궤적 을 살펴보 고 추적 할 수 있 을까 . 쉽 지 않 지만 , 현재 의 위험 에 대한 우리 인식 의 근거 를 볼 수 있 다는 점 에서 의미 가 크 다 . 컴퓨터 를 활용 해 대량 의 문서 에서 유용 한 정보 를 추출 하 는 텍스트 마이닝 ( text mining ) 을 통하 면 추적 이 가능 하 다 . 특히 많 은 양 의 문서 나 글 을 요약 하 는 것 이 목적 이 라면 , 토픽 모델링 ( topic modeling ) 이 효과 적 이 다 . 토픽 모델링 은 대량 의 문서 에서 해당 문서 들 을 잘 요약 하 는 여러 개 의 주제 , 즉 토픽 들 을 추출 하 는 방법 이 다 . 
 우리 사회 에서 코로나 19 와 관련 한 말 을 분석 하 기 위해 우선 공 적 담론 영역 에 속한 뉴스 기사 를 살펴보 았 다 . 코로나 19 가 사회 문제 가 된 2020 년 1 월 7 일 부터 2 월 23 일 까지 를 대상 으로 ‘ 코로나 ’ 를 제목 이나 본문 에 포함 한 기사 를 여섯 개 언론사 ( 한국 , 조선 , 중앙 , 동아 , 한겨레 , 경향 ) 로부터 수집 하 였 다 . 수집 에 는 한국언론재단 의 빅 카인즈 ( BigKinds ) 서비스 를 활용 했 다 . 몇 가지 기준 으로 중복 기사 를 제거 한 후 , 분석 대상 을 7 , 768 개 기사 로 확정 했 다 . 그리고 여기 에 토픽 모델링 을 적용 해 이 기사 들 속 에 어떤 토픽 이 존재 하 는지 , 이 들 은 시간 에 따라 어떻게 변화 하 는지 분석 했 다 . 
 우선 자료 에서 50 개 의 토픽 을 추출 했 다 . 7 , 768 개 의 기사 가 50 개 의 토픽 으로 요약 된 것 이 다 . 이렇게 요약 한 50 개 의 주제 는 여전히 인간 이 직관 적 으로 전체 지형 을 판단 하 기 에 는 많 은 정보 다 . 우리 는 토픽 들 의 상관 관계 를 고려 해 , 네트워크 클러스터 링 알고리즘 을 활용 해 서로 자주 함께 등장 하 는 토픽 들 을 묶 었 다 . 그 결과 50 개 의 토픽 이 7 개 의 토픽 집합 으로 나눴 다 ( 시각 물 ‘ 코로나 관련 기사 토픽 별 네트워크 구조 ’ 참조 ) . 
 이 처럼 여러 개 의 토픽 으로 구성 된 7 개 의 집합 을 구성 하 고 , 각 집합 에 속하 는 토픽 을 관통 하 는 해석 을 새로 부여 했 다 . 그 결과 토픽 들 을 7 개 의 대주제 로 분류 할 수 있 었 다 . 1 번 대주제 는 ‘ 코로나 19 와 중국 ’ 이 다 . 여기 에 는 코로나 19 로 인한 중국 과 항공편 중단 이나 , 중국 에서 발생 한 바이러스 에 대한 자세 한 설명 과 같 은 토픽 이 포함 되 어 있 다 . 2 번 대주제 는 ‘ 코로나 19 와 사회 문제 ’ 이 다 . 가짜 뉴스 나 코로나 19 로 위축 된 소비 생활 , 집회 를 둘러싼 사회 적 갈등 등 의 토픽 이 포함 되 어 있 다 . 세 번 째 는 ‘ 정부 및 정치 권 움직임 ’, 네 번 째 는 ‘ 코로나 19 와 예술 체육계 소식 ’, 다섯 번 째 는 ‘ 대중 관계 , 대북 관계 ’, 여섯 번 째 는 ‘ 확진 환자 정보 와 의료 기관 대응 소식 ’, 일곱 번 째 는 ‘ 코로나 로 인한 경제 영향 ’ 이 다 . 7 , 768 개 의 기사 가 50 개 의 토픽 으로 , 그것 을 다시 7 개 의 대주제 로 요약 한 것 이 다 . 
 토픽 모델링 은 기본 적 으로 토픽 들 이 전체 문서 에서 차지 하 는 비중 을 추정 한다 . 이 를 활용 하 면 , 토픽 들 의 집합 인 대주제 의 비중 도 추정 할 수 있 다 . 중국 을 언급 하 며 코로나 19 를 설명 한 주제 들 이 가장 높 은 비중 을 차지 했 다 . 두 번 째 는 확진 환자 정보 와 의료 기관 대응 소식 이 며 , 세 번 째 는 코로나 19 와 사회 문제 이 다 . 이런 주제 의 기사 들 이 우리 의 시선 과 귀 를 차지 하 고 있 다고 볼 수 있 다 . 
 시기 별 비중 은 어떨까 . 가장 특징 적 인 점 은 초기 에 중국 과 관련 된 주제 들 의 비중 이 증가 했 다가 감소 했 다는 것 과 확진 환자 정보 및 의료 기관 대응 추이 에 대한 주제 들 이 급격히 증가 하 고 있 다는 것 이 다 . 우선 이것 은 지난 1 월 까지 언론 에서 나타난 코로나 19 관련 기사 는 중국 과 의 연결 을 중심 이 었 기 때문 이 다 . 최근 확진 환자 및 의료 기관 대응 에 대한 주제 의 비중 이 증가 한 것 은 , 확진 환자 의 숫자 증가 추이 를 보 면 쉽 게 이해 할 수 있 다 . 특히 18 일 이후 확진 환자 숫자 의 증가 가 매우 급격 하 게 늘어나 면서 그 에 대한 정보 가 증가 했 음 을 볼 수 있 다 . 대주제 비중 변동 그래프 는 그것 의 반영 이 다 . 그 이외 에 도 코로나 19 의 영향 이 장기 화 하 면서 , 코로나 19 로 인한 사회 적 갈등 과 경제 문제 등 의 비중 이 점차 증가 하 고 있 다는 점 도 주목 할 만 하 다 . 
 [ 저작 권 한국일보 ] 날짜 별 기사 숫자 와 확진 자 숫자 / 강준구 기자 / 2020 - 02 - 28 ( 한국일보 ) 
 마지막 으로 , 언론 기사 의 날짜 별 숫자 변화 도 흥미 로운 패턴 을 보여준다 . 기사 숫자 는 2 월 초 부터 폭 증하 기 시작 했 다 . 아직 확진 환자 숫자 가 30 명 이 안 되 던 시점 부터 무수 한 기사 가 쏟아져 나오 고 있 었 던 셈 이 다 . 그리고 최근 에 야 확진 환자 숫자 가 폭 증 했 다 . 무수 한 기사 속 의 말 과 정보 가 바이러스 의 확산 을 효과 적 으로 억제 하 는데 과연 도움 이 되 었 는지 는 별도 로 따져 볼 대목 이 다 . 
 우리 는 물리 적 세계 만큼 이나 말 과 의미 의 세계 에서 살 고 있 다 . 그리고 말 은 마치 바이러스 가 그러 하 듯 사람 을 통해 확산 하 고 우리 의 인식 에 영향 을 미친다 . 모두 가 위험 에 직면 하 고 있 는 지금 , 신중 한 말 과 정확 한 정보 는 어느 때 보다 중요 하 다 . 코로나 19 가 만들 어 내 는 생물학 적 위험 만큼 이나 , 말 과 글 이 만들 어 내 는 위험 역시 심각 할 수 있 다 .