이 문서의 핵심 내용을 요약해줄 수 있을까?
앞에서 도입한 연관성 분석은 수많은 문서자료 속에서 어떤 단어들의 조합이 함께 나타나고 어떤 선후관계를 가지는가를 파악하는데 매우 효과적이며 강력한 분석방법임에 분명하지만, 사실상은 단순히 동시에 나타나는 횟수로부터 어떤 산술적인 결과들을 얻어내는 것이기 때문에 실제로 그러한 단어의 조합들이 함께 묶여 어떤 의미를 갖는 것인지 그렇지 않은지에 관해서는 그 자체만으로는 결론지을 수 없다. 이렇게 함께 나타나는 단어들이 하나의 주제를 드러내는 식으로 조합되어 있는가, 혹은 그렇지 않은가를 알기 위해서는 주제분석(topic analysis)을 행할 필요가 있다. 여기에서는 2011년부터 현재까지 모아진 모든 자료를 대상으로 하여 주제분석을 실행해보기로 하겠다. 주제분석에는 다양한 방법론이 존재하는데 여기에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)방법을 활용하여 보기로 하겠다. 이 방법은 주제분석에 있어 가장 유명한 방법으로 다양한 문서들이 모여진 안에 어떤 확률적인 분포를 따르는 주제가 있음을 가정하여 단어들의 분포로부터 이 주제들을 추정해내는 분석방법이다(Buckley, 2016). 이렇게 해서 추정된 분석결과는 문서자료에 포함되어 있는 단어들의 조합으로 나타나기 때문에 분석 이후의 해석이 보다 중요한 위치를 차지한다는 점에서 이 분석방법은 단순한 양적 분석방법이라기 보다는 자료 전반에 대한 이해를 바탕으로한 종합적인 분석방법이라고 할 수 있겠다.
연관성분석은 단어의 조합과 선후 관계를 분석하는데 효과적인 방법이지만, 분석결과로 나타난 단어의 조합이 어떤 의미를 갖는지는 단정지을 순 없다. 이 단어들이 주제를 나타내는가를 확인하기 위해 주제분석을 해야 한다. 여기서는 LDA를 활용하였고 단어의 조합뿐 아니라 그 조합의 해석을 찾는다는 점에서 더욱 종합적인 분석방법이라고 하겠다.