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기계학습을 이용한 뉴스심리지수(NSI)의 작성과 활용
한국은행 2022.05.25 원문보기
한국은행은 『기계학습을 이용한 뉴스심리지수(NSI)의 작성과 활용』을 발표하였다.

- 뉴스심리지수는 인터넷 포털사이트의 경제기사 텍스트를 웹크롤링 기법으로 수집하고 이를 최신 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 모형으로 분석하여 작성함.

- 뉴스심리지수 작성 결과, 월별 뉴스심리지수는 주요 경제심리지표 및 실물경기지표에 1∼2개월 선행하며 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 또한 일별 뉴스 심리지수는 월 단위의 공식통계가 공표되기 전에 경제심리 변화를 신속하게 포착할 뿐만 아니라 키워드 분석, 부문별 지수 산출 등을 통해 변동요인 파악이 용이함.

- 따라서 뉴스심리지수는 신속한 경제심리 파악 및 경기판단을 위한 지표로서 유용하게 활용될 수 있음.

- 한편 뉴스심리지수 작성과정에 최신 텍스트 마이닝(text mining) 분석기법, 기계학습(machine learning) 방법론, 자동화 프로세스(automation process) 등을 선도적으로 도입한 점도 새로운 데이터 및 통계기법의 발전과 확대에 크게 기여한 것으로 평가됨.

<목차>

Ⅰ. 검토배경
Ⅱ. 뉴스심리지수 작성 방법
1. 데이터
2. 작성 방법
3. 전 과정의 자동화
Ⅲ. 뉴스심리지수 유용성 평가
1. 공식 경제지표와의 상관성
2. 속보성
3. 키위드 분석을 통한 설명가능성
Ⅳ. 뉴스심리지수 활용 방안
Ⅴ. 시사점 및 향후 과제
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