01 · 핵심 개념
가중치와 기사 건수는 무엇이 다를까?
기사 건수 = 얼마나 많은 기사에서 등장했는가?
가중치 = 검색어와 얼마나 강하게 관련되는가?
기사 건수
특정 연관어가 몇 개의 기사에서 등장했는지를 보여줍니다.
→ 빈도 중심의 해석
가중치
검색어와 해당 연관어가 얼마나 중요하게 관련되는지를 알고리즘이 계산한 점수입니다.
→ 연관성 중심의 해석
02 · 실제 화면
빅카인즈에서는 두 기준을 직접 바꿔볼 수 있습니다
데이터 유형
가중치와 기사 건수 중 하나를 선택할 수 있습니다.
같은 뉴스 데이터라도 어떤 기준을 선택하느냐에 따라 워드클라우드의 단어 크기와 순위가 달라질 수 있습니다.
학생 질문: “같은 기사인데 왜 워드클라우드가 달라졌을까요?”
03 · 기사 건수
기사 건수 = “몇 개 기사에 나왔나?”
기사 건수는 비교적 직관적입니다. 해당 연관어가 포함된 뉴스 기사가 몇 건인지 보여줍니다.
| 연관어 | 기사 건수 | 해석 |
|---|
| 휴가 | 200건 | 200개의 기사에서 등장 |
| 근로자 | 150건 | 150개의 기사에서 등장 |
| 워케이션 | 90건 | 90개의 기사에서 등장 |
핵심: 기사 건수가 높다는 것은 많은 기사에서 등장했다는 뜻이지, 검색어와 가장 밀접하다는 뜻은 아닙니다.
04 · 가중치
가중치 = 알고리즘이 계산한 연관성 점수
가중치는 사용자가 직접 주는 점수가 아닙니다. 검색어와 기사 집합을 바탕으로 TopicRank 알고리즘이 계산합니다.
사용자가 검색어·기간 설정
→
분석할 기사 집합 결정
→
관련 단어 수집
→
TF·DF·동시출현 등 계산
→
가중치 산출
쉽게 말하면, “이 단어가 현재 검색 주제를 설명하는 데 얼마나 중요한가?”를 알고리즘이 점수화한 것입니다.
05 · 왜 순위가 달라질까?
기사 수가 적어도 가중치는 더 높을 수 있습니다
| 연관어 | 기사 건수 | 가중치 | 해석 |
|---|
| 휴가 | 200건 | 8.2 | 많은 기사에 등장 |
| 워케이션 | 90건 | 12.5 | 기사 수는 적어도 검색 주제와 더 밀접 |
| 근로자 | 150건 | 6.7 | 등장 빈도는 높지만 연관성은 상대적으로 낮을 수 있음 |
기사 건수는 “많이 나왔나?”
가중치는 “검색 주제와 얼마나 강하게 관련되나?”
06 · 강의용 최종 정리
가중치가 높은지는 누가 정할까?
“가중치는 우리가 정하는 값이 아니라,
검색조건을 바탕으로 빅카인즈의 TopicRank 알고리즘이 계산하는 상대적 연관성 점수입니다.”
사용자가 정하는 것
검색어, 기간, 언론사, 카테고리 등 분석 조건
알고리즘이 계산하는 것
그 조건 안에서 어떤 연관어가 더 중요한지 나타내는 가중치
주의: 가중치가 높다고 해서 사회 전체에서 더 중요한 단어라는 뜻은 아닙니다. 현재 선택한 검색어·기간·기사 집합 안에서의 상대적 연관성입니다.
검색어와 기간을 바꾸면 기사 집합이 달라지므로, 같은 단어라도 가중치는 달라질 수 있습니다.
