둘째, 각 단어 분석에서 주요 분석대상으로 고려하지 않은 단서는 분석 이전에 삭제하는 작업을 거쳤다. 각 연예인이 발견된 장소(지역명)와 사망 추정 시간(날짜, 시, 분)이 이에 해당한다.
셋째, 추출된 명사 단어는 텍스톰(Textom)을 통해 각 보도 기사의 단어-역문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF)를 구하였다. 단어 빈도는 특정 단어의 빈출 정도를 나타내는 것으로 특정 단어의 빈도가 높을수록 문서 내에서 활용빈도가 높으므로 중요한 단어로 볼 수 있다. 그런데 빈출 수준으로 문서 내에서 해당 단어의 중요도를 평가하기에는 부당한 측면이 있다. 이는 빈출 정도가 지나치게 높은 단어가 불용어 수준에 해당할 확률이 있으며, 문서의 길이가 길수록 등장 확률이 높기 때문이다(이성직·김한준, 2009).
이를 해결하기 위해 도입된 인자가 IDF 값이다. IDF는 문서 집합에 포함된 문서 수를 특정 단어가 나타난 문서의 수(Document Frequency)로 나눈 것으로 상대적으로 많은 문서에 출현한 단어의 IDF 수치는 낮게 나타나며, 반대로 한쪽에 편중하여 나타난 단어의 IDF 수치는 높아진다(이성직·김한준, 2009). 결과적으로 TF-IDF 값은 특정 문서 내 특정 단어의 수를 전체 문서 중 특정 단어가 들어간 문서의 수의 역수를 곱한 것으로 그 수식은 아래와 같다. 대신 문서가 커지면 커질수록 IDF 수치는 기하급수로 늘어나기에 그 값에 log값을 취한다.
특히 본 연구와 같이 동일한 사건을 다루는 기사의 집합에서 특정 단어의 빈출 빈도가 동일하게 높게 나타나는 경우가 발생하는데 본 연구에서 이 개념을 적용할 경우 고려할 필요가 없는 불용어를 쉽게 제거할 수 있다. 본 연구에서 주로 나타난 불용어로 연예인의 활동명이나 그룹명을 들 수 있다.