본 연구의 목적은 텍스트 네트워크 분석을 통해 2012년부터 2021년까지 10년 동안 언론에 보도된 ‘과로사’ 기사의 주요 이슈를 살펴보고, 이것이 우리 사회에 주는 시사점을 제시하는 것이다. 이를 위하여 한국언론진흥재단에서 운영하는 빅카인즈(Big Kinds) 데이터베이스를 통해 ‘과로사’를 키워드로 검색하여 52개 언론사로부터 1,340건의 기사를 수집했다. 수집된 자료는 NetMiner 4를 활용하여 다음의 분석 과정을 걸쳤다. 첫째, 단어의 중요도를 직관적으로 이해하기 위해 빈도 기반 워드 클라우드와 TF-IDF 기반워드 클라우드를 표시하고 그 차이점을 비교했다. 둘째, 토픽 모델링을 수행하여 5개의 토픽을 구성했다. 셋째, 선정된 토픽을 워드 네트워크를 이용하여 시각화했고, 각 토픽에 속하는 키워드의 내용타당도를 확인하기 위해 기사 원문을 인용했다. 넷째, 연도별 토픽비중의 변화 추이를 살펴보았다. 끝으로, 분석 결과를 바탕으로 한국의 과로사 이슈에서 얻는 시사점을 ‘한국형 절망사’ 관점에서 논의하고, 과로사 문제를 해결하기 위한 정책 및 실천적 제안을 추가하였다.

The purpose of the study was to examine the key issues of ‘death from overwork’ articles reported in the media for ten years from 2012 to 2021 using text network analysis, and to suggest implications for our society. To this end, 1,340 articles were collected from 52 media companies with the keyword ‘death from overwork’ through the Big Kinds database operated by the Korea Press Foundation. The collected data was analyzed using NetMiner 4 as follows. First, in order to intuitively understand the importance of words, the frequency-based word cloud and the TF-IDF-based word cloud were displayed and their differences were compared. Second, five topics were composed by performing topic modeling. Third, the selected topics were visualized using a word network, and the original articles were cited to confirm the content validity of key words belonging to each topic. Fourth, the trend of changes in the proportion of topics by year was examined. Finally, based on the results of the analysis, the implications of death from overwork were discussed in terms of the ‘Korean version of death of despair’, and policy and practical suggestions were added to resolve the issue of death from overwork.