News API 한국 스킨케어 뉴스 수집 │영어 뉴스 텍스트마이닝 분석 실습

지난 포스팅에서는 빅카인즈 AI를 이용하여 "2025년 스킨케어 수출"이라는 뉴스 데이터를 수집한 후, 2025년 한국의 스킨케어 수출 주요 이슈를 정리했었는데요. 이번에는 News API에서 "Korean Skincare" 영어 뉴스 데이터를 수집한 후, R 텍스트마이닝 분석 실습을 진행하겠습니다. News API를 이용한 영어 뉴스 데이터 수집 방법은 이전 포스팅을 참고하시기 바랍니다. 이번 실습에 필요한 영어 뉴스데이터 엑셀 파일과 R 코드도 포스팅 하단에 업로드해두겠습니다. 이번 포스팅은 아래 스케치 노트 이미지와 같은 순서로 진행합니다. 

R 텍스트마이닝 실습 │News API 한국 스킨케어 뉴스 분석

정성적 데이터 분석 사례 │뉴스 데이터 분석 │2025 스킨케어 수출 키워드 분석│빅카인즈 AI

국제 뉴스 데이터 수집과 분석│News API in R

 

1. API Key와 키워드 입력

이전 포스팅에서 상세히 설명한 바와 같이 News API에 "Sign up"을 하면, API 키가 자동 발급됩니다. 발급된 API 키를 다음 그림의  ①과 같이 "your key"에 입력한 후, ②와 같이 검색하고 싶은 키워드를 입력합니다. 

News API 키와 키워드 입력

 

2. 불용어 추가 처리 방법

사용자가 정의하는 불용어를 분석에서 추가로 제외하기 위해서는 아래 그림의 ③과 같이 이미 불용어로 입력된 단어들에 이어서 추가 입력도 가능합니다. 

텍스트마이닝분석을 위한 불용어 추가 입력

 

3. 토픽 수의 지정과 DTM 생성

다음 그림의 # 3. 토픽 모델링(K=6 고정)에서 토픽 수는 ④와 같이 "6"개로 결정했습니다만, 토픽 수 역시 이용자가 수정하여 사용할 수 있으니 참고하시기 바랍니다. 

토픽모델링분석을 위한 토픽 수 지정과 DTM 구성

 

4. 다운로드

앞서 설명한 바와 같이 News API에서 "Korean Skincare"라는 키워드로 영어 뉴스 데이터를 수집 및 저장한 결과는 아래 엑셀 파일입니다. 또한 해당 엑셀 파일에서 "title" 열의 텍스트 데이터를 이용한 텍스트마이닝 R 코드는 아래 메모장 파일입니다. 각 파일은 내려받은 후, 실습을 진행합니다. 

[특강 01] R을 활용한 글로벌 뉴스 텍스트 마이닝.txt

0.01MB

Global_Trade_News.xlsx

0.02MB

 

5. R을 이용한 LDA 토픽모델링 분석 및 데이터 시각화 결과

아래 그림은 앞서 설명한 "Korean Skincare" 뉴스 데이터의 "title" 열을 이용한 텍스트마이닝 결과입니다. 맨 마지막 R코드가 구현되면, 아래 그림처럼 각 토픽 별 상위 키워드를 이용한 워드클라우드가 생성됩니다. 

Korean Skincare 뉴스 분석 │R을 이용한 LDA 토픽모델링 분석

 

6. 마무리

이번 포스팅은 지난 정성적 데이터 분석의 확장판 이라고 할 수 있습니다. 즉 지난 포스팅에서는 정성적 데이터 분석 사례로서 국내 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈 AI를 이용한 분석 방법을 정리했다면, 이번 포스팅에서는 국제 뉴스를 수집하고, R을 이용한 분석 방법까지 소개 및 정리해보았습니다. 빅카인즈 AI에 비해 News API는 수집 기간의 제한 등 무료 사용의 경우 한계점도 있으이 처음 사용하는 분들은 유념하시기 바랍니다.