본 연구는 환경 텍스트 데이터를 활용하여 주요 기후환경 이슈를 분석하기 위한 텍스트 마이닝 방법론의 활용방안을 탐색하였다. 환경 이슈를 분석하기 위해 활용할 수 있는 환경 텍스트들을 파악하고 각 텍스트에 대해 텍스트 마이닝 또는 빅데이터 분석 방법론을 활용하여 어떤 결과를 도출할 수 있는지 파악 및 점검하였다.
먼저 텍스트 마이닝의 개념을 정의하고 환경(정책)연구에서 텍스트 마이닝 기법들의 활용 현황을 파악하였다. 텍스트 마이닝은 텍스트 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과정이다. ICT의 발전과 비정형 텍스트 분석을 위한 다양한 텍스트 마이닝 방법론이 등장함에 따라 대용량의 텍스트 데이터들로부터 과거의 주요 이슈를 파악하고 이들의 동향을 분석하여 미래 주요 이슈들의 동향에 대한 예측하는 연구가 다양한 분야에서 수행되고 있고 의미 있는 결과를 도출하고 있다. 환경(정책)연구에서도 텍스트 마이닝을 활용하여 연구 결과를 도출하고 있다. 하지만 다양한 분석을 통해 여러 관점에서 결과를 도출하는 과정의 중요성보다 결과 분석 및 해석에 초점이 맞춰져 있고, 연구를 수행하는 과정에 활용된 데이터나 소스코드 등은 다시 활용되지 않아 데이터 분석 연구의 장점을 충분히 발휘하지 못한 부분이 있다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 강점인 데이터 분석의 자동화와 지속적인 활용성 측면을 극대화하기 위해 노력을 하였다. 본 연구에서는 이 목표를 달성하기 위해 다양한 환경 텍스트 데이터 수집 및 분석 기능을 포함시킨 환경 텍스트 분석 프레임워크를 구축하였으며, 모든 소스코드를 공개하고 데이터 분석에 익숙하지 않은 사용자를 위해 주요 기능을 웹 서비스 형태로 구현하였다.
다음으로는 구축된 환경 텍스트 분석 프레임워크를 활용하여 환경 텍스트 데이터의 수집 및 분석을 수행하였다. 먼저 네이버 환경뉴스, 환경부 보도자료, 환경부 e-환경뉴스, 환경백서 데이터를 수집하는 알고리즘을 구축하고 주기적으로 크롤링을 수행하여 데이터 서버에 저장하도록 하였다. 또한 이를 바로 데이터 분석에 활용하여 최신 데이터를 분석할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 기후환경 이슈에 대한 분석을 집중적으로 수행하였는데, 각 텍스트 데이터를 분석하여 개별 결과를 도출하였다. 환경 전체 분야를 보았을 때 ‘미세먼지’, ‘폭염’, ‘친환경’, 등의 키워드가 상대적으로 증가세를 보이고 있었으며, ‘기후변화’ 키워드의 경우에는 전체적으로 줄어드는 경향을 보이고 있었다. 이는 ‘기후변화’라는 키워드보다는 ‘기후변화’ 중 재난/재해(폭염, 한파 등)와 같은 세부현상에 대한 기사가 많아졌고, ‘기후변화’ 키워드를 포함하지 않는 문서가 많아진 것에 기인한 것으로 판단된다. 세부적으로 네이버 환경뉴스의 경우 전반적으로 기후변화에 관련 정보 및 피해(폭염, 한파, 홍수 등)에 관련된 이슈들을 많이 포함하고 있어 전반적인 기후환경 이슈 분석에 유용함을 확인할 수 있었다. 네이버 환경뉴스에서 ‘기후변화’의 근본적인 내용인 지구온난화현상이나 온실가스 감축 등과 같은 내용이 시간이 지날수록 줄어들고 최근에는 ‘폭염’, ‘가뭄’, ‘한파’ 등과 같은 세부현상들의 키워드를 포함하는 문서가 상대적으로 많아지는 추세를 보이고 있었다. 환경부 보도자료 및 e-환경뉴스에서는 기후변화 세부현상(폭염,