뉴스 데이터 마이닝을 통한 창업 정책 변동과 시기별 이슈 분석

Abstract

본 연구는 창업 정책의 변동에 따른 국내 스타트업 생태계의 변화를 연구하는 것을 목적으로 하며, 규제 제도 완화 및 창업 활성화를 위한 학술적 논의에 기여하고자 한다. 특히 EE 프레임워크 개념을 적용하여 정부의 정책 변화를 확인하고자 하였다. 창업과 관련한 정책 변화를 측정하기 위해 ‘창업’과 ‘스타트업’ 키워드를 중심으로 최근 10년(2013년~2022년) 간의 뉴스 빅데이터를 웹크롤링하여 수집한 후 텍스트마이닝 기법인 단어빈도분석, 토픽모델링 분석을 시행하였다. 연구 결과 각 시기별 두드러지는 토픽 발굴을 통해 정부 정책의 변화 과정을 살펴볼 수 있었다. 본 연구는 창업 생태계의 변동 과정을 텍스트 마이닝이라는 분석 기술을 적용하여 한국적 맥락에서 주요한 토픽들을 포착하였고, 이를 이론적으로 발전시켰다는 점에서 의의가 있다. 본 연구를 기반으로 뉴스 기사 외의 소셜 리스닝 등의 데이터를 추가 분석함으로써 창업 생태계에 대한 더욱 세밀한 분석이 이루어지길 기대한다.