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구체적인 문서(뉴스 기사)를 획득하는 방식은 최대한 효율적으로 이루어질 필요가 있다. 문서의 양이 많을수록 수작업으로 수행하기에는 상당히 어려움이 많기 때문에 가능한 수준에서 자동화하여 문서를 획득하는 것이 바람직할 수 있다. 이러한 점을 고려하여, 본 연구는 앞서<표 5-1>에 제시된 ‘석유기업명’을 검색 키워드로 Google News (https://news.google.co.kr/)검색을 실시하였는데, 실제 뉴스 검색은 2015년 5월 현재 검색된 기사만을 기준으로 실시하였다. 이를 통하여 검색된 기사의 링크정보를 1차적으로 수집, 해당 링크정보를 이용하여 웹 스크래핑(web scraping)을 시도하였다. 본 연구에서 웹 스크래핑은 JavaScript와 통계소프트웨어 R을 통해 수행되었는데, R에는 RCurl, XML 등의 패키지를 사용하여 R 프로그램이 웹브라우저의 역할을 하도록 하여 대상 웹사이트(링크)에 접속할 수 있도록 하였다. R로 접속이 어려운 웹사이트는 JavaScript와 iMacro를 이용하여 FireFox 웹브라우저를 통해 해당 웹사이트에 접속, 관련 문서(뉴스기사)를 자동저장하도록 하였다. 이때 수집된 문서(뉴스기사)는 HTML문서이기 때문에 분석에 용이하도록 텍스트 파일(text file) 형태로 전환하였다. 이 과정에서 수집된 문서파일은 파싱(parsing)되어 HTML 문서로 인식하고, 모든 HTML 태그는 삭제하여 순수한 텍스트파일만을 추출, 분석에 기반이 되는 코퍼스를 구축하였다.
뉴스 기사의 획득 방식은 효율적일 필요가 있다.  가능한 수준에서 자동화하여 문서를 획득하는 것이 바람직하다. 본 연구는 검색 키워드로 Google News에서 검색된 기사의 링크정보를 1차적으로 수집하고 웹 스크래핑을 시도하였다. 수집된 문서파일은 파싱되어 HTML 문서로 인식하고, 모든 HTML 태그는 삭제하여 순수한 텍스트파일만을 추출하여 코퍼스를 구축하였다.