Analyzing Digital Finance Keywords and Topics Using News Big Data
Woo Sik Lee, Dong Keon Oh · Global Financial Review · 2022
본 연구에서는 뉴스 빅데이터를 활용하여 디지털 금융과 관련한 키워드 트렌드를 분석하고, 토픽 모델링을 통해 빅데이터 내 토픽의 결정과 확률 기반의 주요 키워드를 도출하였다. 디지털 금융은 디지털 전환을 제대로 이행했을 때 비로소 그 진가를 발휘할 수 있을 것이며, 금융회사의 생존전략과도 직결된다. 디지털 금융과 관련한 주요 키워드로는 AI, 빅데이터, 블록체인, 클라우드, 가상자산, 메타버스 등이 도출되었다. 또한, 토픽 모델링을 통해 뉴스 빅데이터를 한글 뉴스와 영문 뉴스로 구분하여 토픽을 도출하였으며, 블록체인 토픽은 국내와 해외에서 모두 중요한 토픽임을 알 수 있었다. 토픽의 트렌드를 살펴봤을 때, 한글 뉴스에서는 블록체인, 영문 뉴스는 Block Chain, Banking이 상향 추세의 토픽으로 분석되었다. 한글 뉴스와 영문 뉴스의 토픽을 비교하면 국내의 경우 포용금융이 특징적으로 나타났으며, 해외는 ‘사이버 범죄 사기 보안(Cyber Crime Fraud Security)’이 추출되었다. 결과적으로 뉴스 빅데이터를 활용하여 확률 기반의 토픽을 추론하고 그와 연관된 키워드를 분석한 결과물은 향후 디지털 금융의 방향을 모색하는데 시사하는 바가 있다.