화성특례시 AI·DATA 공모전 · 지정과제 16번 정책 모니터링형 데이터 출처 빅카인즈 검증본 1,026건 · 수집 2026.06.06~08.06 화성시 언론·홍보 담당관시 브랜드 이미지를 관리하기 위해 보는 아침 업무 화면입니다

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주간 동향 보고서

화면을 갈무리해 붙인 것이 아니라 개조식 보고서로 다시 씁니다. 「행정업무의 운영 및 혁신에 관한 규정」을 확인해 날짜 표기·붙임·끝 표시를 맞췄습니다. 인쇄해서 그대로 결재선에 올리거나 메일로 보내실 수 있습니다.
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개조식 서술□ · ○ · - 항목기호로 정리합니다. 화면 그림을 그대로 넣지 않습니다.
공문서 표기날짜는 2026. 8. 25. 형식으로, 붙임과 끝 표시를 규정대로 답니다.
대응 필요 사항이번 주 확인이 필요한 이슈와 소관 후보 부서를 함께 싣습니다.
메일 발송본문 복사 · Gmail · Outlook 중에 고르실 수 있습니다. 비용은 들지 않습니다.

왜 이렇게 만들었나

기능 설명이 아니라 판단의 사슬입니다. 각 단계마다 무엇을 보고 그렇게 정했는지 적었습니다.
1
무엇을 푸는가 — 검색으로는 "오늘 뭐가 터졌는지"를 알 수 없다
검색은 무엇을 찾을지 이미 알고 있어야 씁니다. 홍보 담당자의 실제 문제는 오늘 무엇이 터졌는지 모른다는 것입니다. 게다가 "동탄 도로 정체"처럼 제목에 화성시가 없는 기사는 검색으로 잡히지 않습니다. 그래서 읍면동 이름까지 넣어 모으고, 매일 아침 정리된 상태로 두는 것을 목표로 잡았습니다.
2
왜 부정 보도인가 — 목적은 세는 것이 아니라 브랜드 이미지 관리다
지자체장과 시의 이미지가 곧 장소브랜드 관리로 이어진다는 선행연구가 있습니다. (이효복·최지혜·김지현, 2018) 부정 보도를 세는 것은 목적이 아니라 수단입니다. 그래서 시장·기관 언급 추이를 함께 두어, 보도량뿐 아니라 누가 어떤 성격으로 언급되는지를 보게 했습니다.
3
왜 기사를 사건 단위로 묶는가 — 건수를 세면 부풀려진다
뉴스의 37.9%가 부정 사건·사고이지만 중복과 후속 보도를 빼면 실제 리스크는 1.6%라는 연구가 있습니다. (오효정·안승권·김용, 2016) 한 사건을 열 매체가 받아쓰면 열 건이 됩니다. 그래서 제목이 겹치는 기사를 사건으로 묶은 뒤 점수를 매깁니다.
4
왜 셋만 보여주는가 — 사람이 한 번에 잡을 수 있는 이슈에는 한계가 있다
공중의 주의력과 시간이 제한돼 있어 한 번에 5~7개 이상의 이슈에 집중하기 어렵다는 지적이 있습니다. (이정환, 2020) 열 개를 올리면 담당자는 아무것도 보지 않습니다. 다 보여주지 않는 것은 기능 부족이 아니라 설계 판단입니다.
5
점수 네 항목과 배점은 어디서 왔는가
항목은 저희가 지어낸 것이 아닙니다. 뉴스가치 연구는 갈퉁과 루지 이후 50여 년간 시의성·영향성·저명성·근접성을 핵심 기준으로 다뤄 왔습니다 (이종혁, 2019 · 이종혁 외, 2013). 그 가운데 제목만으로 셀 수 있는 것만 골라 최신성·퍼진 정도·기사 수·오래감으로 옮겼습니다. 근접성은 화성시 기사만 모으므로 이미 고정돼 있고, 저명성은 제목만으로 재기 어려워 뺐습니다.
최신성을 가장 크게(45점) 둔 것은 언론과 공중의 관심이 사건 직후 치솟았다가 빠르게 식기 때문입니다. 다운스의 이슈관심주기가 그 현상을 설명하고, 국내에서도 언론 관심도가 정책 결정으로 이어지는 과정에 적용돼 왔습니다 (이진실, 2017 · 유수동, 2018). 퍼진 정도는 매체들이 서로의 의제에 영향을 주고받으며 하나의 의제를 키운다는 점 (이승희·송진, 2014)에서 두 번째로 크게, 기사 수는 후속 보도로 부풀기 쉬워 (오효정 외, 2016) 가장 낮게 뒀습니다.
다만 배점의 정확한 값까지 논문이 정해 준 것은 아닙니다. 항목을 고른 근거는 있지만 45·30·15·10이라는 숫자는 저희가 정했습니다. 이슈 생존 기간이 유형별로 다르다는 연구 (유호선 외, 2017 · 김영곤·신다윗, 2021)가 있어 분야별 감쇠율과 쌍대비교로 가중치를 도출하는 AHP (최명일 외, 2013) 적용이 다음 과제입니다.
6
왜 화면이 스스로 한계를 말하는가 — 담당자가 이걸 믿고 움직이기 때문이다
틀린 값을 자신 있게 보여주면 담당자가 그것을 믿고 엉뚱한 곳에 대응합니다. 그러면 자동화가 없느니만 못한 상태가 됩니다. 그래서 숫자를 보여줄 때 그 숫자를 얼마나 믿어도 되는지를 같이 적었습니다. 표본이 작으면 순위를 말하지 않고, 수집 방식이 다른 구간은 비교하지 않는다고 화면이 먼저 밝힙니다.

제목만 보던 것을 본문까지 보도록 고쳤습니다

심사에서 "내용적인 분석까지 한다고 했었잖아요"라는 말씀을 들었습니다. 저희가 발표에서 스스로 밝힌 한계이기도 합니다. 그 한계를 실제로 걷어냈습니다.
왜 지금까지 못 했는지부터 재봤습니다. 저희가 쓰던 구글 뉴스 RSS는 기사 본문을 주지 않습니다.
  • RSS의 설명(description)이 제목과 다른 내용을 담은 기사는 30건 중 0건이었습니다. 길이 중앙값 50자로, 제목 32자에 언론사 이름이 붙은 것이 전부였습니다.
  • 기사 주소는 구글의 중계 주소라 눌러도 언론사 원문으로 곧바로 가지 않습니다. 주소를 풀어 원문 주소를 얻어 보려 했으나 6건 중 0건이었습니다.
구글 RSS만으로는 본문에 닿을 방법이 없습니다. 우리 코드의 문제가 아니었습니다.
그래서 수집 경로를 하나 더 붙였습니다. 네이버 뉴스 검색은 본문 일부와 실제 언론사 주소를 함께 줍니다. 수집 코드를 이렇게 고쳤습니다.
  • 구글에서 모은 기사에 네이버에서 받은 본문을 붙입니다. 제목이 정확히 같지 않아도 앞부분이 겹치면 같은 기사로 맞춥니다. 언론사마다 제목 뒤를 조금씩 다르게 붙이기 때문입니다.
  • 본문이 붙은 기사는 제목이 아니라 본문까지 함께 보고 분야와 긍부정을 판정합니다.
  • 구글 중계 주소를 언론사 원문 주소로 바꿔 저장합니다. 담당자가 원문을 한 번에 열 수 있습니다.
  • 본문은 기사마다 300자까지만 담습니다. 저작권 문제를 만들지 않습니다.
다만 아직 화면의 데이터에는 본문이 없습니다. 네이버 검색 키를 저장소에 등록해야 다음 수집부터 붙습니다. 고쳤다고 해서 이미 적용된 것처럼 말하지 않겠습니다. 지금 보시는 판정은 여전히 제목으로 내린 것이고, 재판정 일치율이 분야 89%·긍부정 92%에 머무는 이유도 거기 있습니다.
본문이 붙으면 달라지는 것 · 부서제목에 부서명이 있는 기사가 3.8%뿐이라 부서를 자동으로 못 붙였습니다. 본문에는 담당 부서가 훨씬 자주 나옵니다. 이 문제가 여기서 풀립니다.
본문이 붙으면 달라지는 것 · 사건 묶기지금은 제목 낱말이 겹치는지로 묶습니다. 본문이 있으면 제목이 달라도 같은 사건인지 알 수 있습니다.
본문이 붙으면 달라지는 것 · 원문 확인구글 중계 주소를 거치지 않고 언론사 원문으로 곧바로 갑니다. 담당자가 확인하는 시간이 줄어듭니다.
그래도 지키는 것본문이 붙어도 부서를 단정하지 않습니다. 후보로 제시하고 확정은 담당자가 합니다. 근거가 늘었다고 판정을 앞세우지 않습니다.

저장과 개인정보

공공기관에서 쓰는 도구라면 반드시 나오는 질문입니다. 미리 답을 적어 둡니다.
묻는 것저희 답
데이터를 어디에 저장합니까 데이터베이스가 없습니다. 공개된 언론보도를 모은 JSON 파일 몇 개가 전부이고, 그 파일은 저장소에 그대로 공개돼 있습니다.
시민 개인정보가 들어갑니까 들어가지 않습니다. 저희가 다루는 것은 이미 공개된 언론 보도뿐입니다. 민원 문서나 시민 정보를 취급하지 않습니다.
담당자가 입력한 값은 어디로 갑니까 관심 부서 등록과 대응 상태는 그 브라우저 안에만 저장됩니다. 서버로 보내지 않으므로 저희도 무엇을 등록했는지 알 수 없습니다.
누가 무엇을 봤는지 기록됩니까 기록하지 않습니다. 로그인이 없고 분석 도구도 붙이지 않았습니다. 화면이 부르는 외부 주소가 0개라 사용 기록이 밖으로 나갈 통로 자체가 없습니다.
AI에 무엇을 보냅니까 수집 단계에서 기사 제목만 보냅니다. 담당자가 입력한 값이나 화면을 본 기록은 보내지 않습니다. 판정은 매일 새벽에 한 번 끝나고, 화면을 볼 때는 AI를 부르지 않습니다.
API 키는 어떻게 관리합니까 코드에 넣지 않았습니다. 저장소의 비밀값으로 두고 자동 실행 때만 꺼내 씁니다.
서버도 로그인도 두지 않은 것이 보안 설계이기도 합니다. 지킬 서버가 없고, 새어 나갈 개인정보가 없고, 남는 접속 기록이 없습니다. 기관 내부망에 두고 쓰셔야 한다면 파일 세 개를 그대로 옮기면 그대로 동작합니다.

우리가 하지 않은 것

못한 것이 아니라, 재보고 접은 것입니다. 그 판단의 근거도 함께 적습니다.
부서 자동 판정제목에 부서명이 있는 기사가 1,596건 중 61건, 3.8%뿐이었습니다. 나머지 96%는 근거 없이 찍어야 합니다. 맞히지 못하는 것을 맞히는 척하는 대신 소관 후보만 제시하고 확정은 담당자가 하게 했습니다.
도시 순위 발표도시당 80~85건인 탐색 표본입니다. 피셔 정확검정으로 재보면 수원·용인과의 차이가 확인되지 않습니다. 그래서 순위를 말하지 않습니다.
정확도 수치사람이 만든 정답지가 없습니다. 89%·92%는 같은 기사를 다시 분류해 얻은 재판정 일치율이지 정확도가 아닙니다. 정답지 만들기가 다음 1순위 과제입니다.
검증본과 자동수집분 직접 비교수집 방식이 달라 모집단이 다릅니다. 검증본 비율은 참고선으로만 두고, 변화는 같은 수집 방식이 유지된 구간끼리만 봅니다.

색을 이렇게 고른 이유

심사 전 "디자인만 바꾸면 괜찮을 텐데"라는 말씀을 들었습니다. 고치면서 저희가 쓰던 색에 근거가 없다는 것을 알게 됐습니다. 그 과정을 그대로 적습니다.
먼저 바로잡습니다. 저희는 기준색을 초록으로 쓰면서 "화성시 상징색이 녹색이라서"라고 설명해 왔습니다. 확인하지 않고 쓴 말이었고, 사실이 아닙니다. 화성시청 시 상징 안내는 오렌지와 회색이라고 적고 있습니다. 화성시청 화면을 직접 재봤을 때도 강조색은 주황과 파랑이었고 초록은 없었습니다.
그렇다고 오렌지로 바꾸지도 않았습니다. 재본 값이 막았습니다. 흰 바탕에서의 명암비(WCAG 2.1)입니다. 본문 글자는 4.5 이상이어야 합니다.
  • 본문 먹색 16.17 · 남색 11.72 · 옛 초록 5.24
  • 화성시 오렌지 3.01, 화성시청 파랑 2.90둘 다 본문 기준 미달입니다.
게다가 오렌지는 부정 보도를 표시하는 빨강과 RGB 거리 76으로 붙어 있습니다. 초록은 121이었습니다. 부정 보도를 세는 화면에서 기준색과 경고색이 붙어 있으면 안 됩니다.
그래서 기준색은 남색 하나이미 제목에 쓰던 남색으로 모았습니다. 강조색이 둘이면 눈이 두 번 판단해야 합니다. 명암비도 11.72로 가장 편합니다.
화성시 전용색은 제호 위 띠 한 줄글자가 아니므로 명암비 문제도, 경고색과의 혼동도 생기지 않습니다. 확인한 사실은 쓰되, 쓸 수 있는 자리에만 씁니다.
분야 7색은 그대로그것은 상징색이 아니라 항목을 구분하는 색입니다. 순서가 없는 항목이라 밝기가 아니라 색상으로 나눕니다.
큰 숫자는 색을 빼고 먹색으로숫자에 색이 있으면 좋고 나쁨을 뜻하는 것처럼 읽힙니다. 좋고 나쁨을 말하는 자리에서만 색을 씁니다.

참고한 연구

논문을 보고 설계한 것이 아니라, 만든 뒤 판단이 선행연구와 어긋나지 않는지 확인했습니다.
  • 오효정·안승권·김용(2016) 「소셜 빅데이터 기반 사회적 이슈 리스크 유형 분류」, 『한국콘텐츠학회논문지』 16(8) — 중복·후속 보도를 빼면 실제 리스크가 크게 줄어든다
  • 유호선·명현·오효정(2017) 「소셜미디어에서의 사회재난 이슈 생존 주기 분석」, 『한국정보기술학회논문지』 — 이슈 생존 기간은 유형별로 다르다
  • 최명일·김신애·최믿음(2013) 「뉴스 프로그램 선택요인의 상대적 중요도 및 우선순위 분석」, 『미디어 경제와 문화』 — AHP로 가중치를 도출하는 방법
  • 이정환(2020) 「누가 이슈의 중요도를 결정하는가」, 한국언론정보학회 — 한 번에 집중 가능한 이슈는 5~7개를 넘기 어렵다
  • 이효복·최지혜·김지현(2018) 「퍼스널 브랜드로서의 지방자치단체장 이미지 구성 요인과 영향에 관한 연구」, 『광고학연구』 — 지자체장 이미지가 장소브랜드 관리로 이어진다
  • 오혜윤(2025) 「디지털 환경에서의 정보 시각화를 위한 디자인 프레임워크 제안」, 『Design Works』 — 정보의 위계에 따른 배열
  • 이승선(2014) 「지방자치단체의 언론대응 방식 특성과 함의」, 『사회과학연구』 — 지자체의 실제 언론 대응 방식
  • 김병희(2016) 『뉴스 어뷰징과 검색 알고리즘』 — 뉴스 랭킹에서 최신성의 비중
  • 이종혁(2019) 「뉴스가치의 개념, 유형, 작동 기제 및 규범에 대한 종합 고찰」, 『방송문화연구』 — 갈퉁·루지 이후 뉴스가치 기준의 종합
  • 이종혁·길우영·강성민·최윤정(2013) 「다매체 환경에서의 뉴스 가치 판단 기준에 대한 종합적 구조적 접근」, 『한국방송학보』 — 새로움·영향성·관련성·시의성·근접성
  • 이진실(2017) 「아동복지 이슈에 대한 언론의 관심도와 정책결정에 관한 연구: Downs의 이슈관심주기이론을 중심으로」 — 언론 관심은 시간에 따라 식는다
  • 유수동(2018) 「사회적 이슈에 대한 공공의 관심도와 예산결정에 관한 연구」 — 이슈관심주기가 행정 결정으로 이어지는 경로
  • 이승희·송진(2014) 「재난보도에 나타난 소셜 미디어와 방송 뉴스의 매체 간 의제설정」, 『한국언론학보』 — 매체들이 서로의 의제를 키운다
  • 김영곤·신다윗(2021) 「운형함수 모형을 적용한 병역 관련 사회적 이슈의 생존주기 탐색 및 유형화 연구」, 『행정논총』 — 이슈마다 생존 곡선이 다르다
  • 임현수·이준웅(2011) 「보도자료 기사화 과정에서의 영향요인에 관한 연구」, 『한국언론학보』 — 영향력·갈등성·의외성·저명성·근접성·새로움이 기사 채택에 미치는 영향
쓰시는 분의 의견을 듣고 싶습니다
이 화면은 화성시 언론·홍보 담당자가 실제로 쓰는 것을 목표로 만들었습니다. 저희는 공무원이 아니라서 실제 업무 흐름을 다 알지 못합니다. 분류 기준이 실무 감각과 다르거나, 화면에 없어서 불편한 것이 있으면 알려 주십시오. 받은 의견은 다음 판에 반영하고, 무엇을 어떻게 고쳤는지 이 화면에 적겠습니다.