2 뉴스심리지수(NSI) 개선
□ 뉴스심리지수의 시험공개 기간 동안 전문가 및 이용자 의견을 청취하고 작성 방법 및 활용 방안을 검토하여 지수의 안정성, 정합성, 유용성 제고 방안을 모색
▶학습데이터 및 감성분류모형 업데이트
□ 뉴스심리지수의 감성분류성능 제고를 위해 시험공개 이후 학습데이터를 추가로 조사하여 보완
o 기존 학습데이터(2008.1~2018.12월, 약 23만개 문장)의 조사 대상기간과 규모를 확대하여 신규 학습데이터(2005.1~2021.6월, 약 45만개 문장)를 구축
□ 최신 텍스트 마이닝 기법을 적용한 인공신경망 모형으로 감성분류모형을 업데이트
▶지수 표준화
□ 언론 논조에 의한 편의 가능성을 방지하고 학습데이터 및 감성분류모형 변경에 따른 지수의 변동을 줄이기 위해 과거(2005년~전년) 평균치를 기준값 100으로 하는 표준화 지수를 이용
o 뉴스심리지수는 속보성 지표로서 지수의 수준 자체보다는 방향성에 대한 정보가 중요하고, 텍스트 마이닝 분석기법의 발전에 맞추어 최신 방법론을 유연하게 적용해야 하므로 지수의 안정성을 확보할 수 있는 표준화 절차가 필요
o 특정 시점()의 뉴스심리지수()를 긍정과 부정 문장수의 합계 대비 차이의 비중()으로 구하던 방식에서, 동 비중()을 표준화 구간(2005년~전년)의 평균()과 표준편차()를 이용하여 장기평균이 100, 표준편차가 10이 되도록 표준화하여 산출하는 방식으로 변경
― 지수가 100보다 크면 뉴스기사에 나타난 경제심리가 과거 평균보다 낙관적, 100보다 작으면 비관적인 것으로 해석하며, 표준화 구간은 지수의 현실반영도 제고를 위해 매년 초에 전년말까지 연장하여 과거 시계열을 수정
▶월별 지수 공개
□ 이용자 편의를 위해 일별 지수 이외에 월별 지수(누적치 기준)를 추가로 공개
o 일별 지수는 해당일 직전 7일간 뉴스기사를 이용하여 작성하며, 월별 지수는 해당월 1일부터 매주 일요일까지의 뉴스기사를 통합(pooling)하여 누적치 기준으로 매주 업데이트하여 작성