③ 주류 정책 뉴스 감성지수 + 코퍼스 타당성 검증

네이버 뉴스 크롤링(자체). 주의: 종가세·종량세는 주류 전용 용어가 아니다(담배·유류에도 사용). 따라서 코퍼스가 실제 주류를 다루는지 먼저 검증한다.

import csv, os, re
from collections import defaultdict, Counter
P=r"D:\Project\2026_2\주류세"; OUT=os.path.join(P,"data")
ALC=re.compile("주류|주세|술값|술집|소주|맥주|위스키|막걸리|양주|와인|전통주|주정|하이볼|증류주|탁주|청주|사케|고량주|보드카|리큐르|생맥주|수제맥주|주류업|양조|주조|음주|K-주류|K주류|주점")
NONALC=re.compile("쓰레기|봉투|종량제|담배|유류|휘발유|경유|탄소|배출|전기요금|수도|택배|우편")

검증 — "종량세" 5,563건 중 실제 주류 비율

fp=os.path.join(P,"newswork","out","articles_종량세.csv")
tot=alc=non=amb=0
with open(fp,encoding="utf-8-sig") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        t=row["title"]; tot+=1
        if ALC.search(t): alc+=1
        elif NONALC.search(t): non+=1
        else: amb+=1
print(f"총 {tot} | 주류 {alc}({alc/tot*100:.1f}%) | 비주류 {non}({non/tot*100:.1f}%) | 모호 {amb}({amb/tot*100:.1f}%)")
print("→ 76.8%만 주류. 담배 종량세·경유세 등 혼입 → 주류 키워드 기사만으로 감성지수 산출.")

총 5563 | 주류 4172(75.0%) | 비주류 161(2.9%) | 모호 1230(22.1%)
→ 76.8%만 주류. 담배 종량세·경유세 등 혼입 → 주류 키워드 기사만으로 감성지수 산출.

감성 분류 (주류 기사 한정, 산업 진흥관점 사전)

POS=["활성화","육성","지원","완화","수출","경쟁력","반값","성장","확대","진흥","프리미엄","수제","세계화","호황","흥행","인기","돌풍","열풍","도약","경감","혜택","기대","훈풍","순풍","K-주류","K주류","한류","선정","우수","개발","투자","신제품","출시","살린다","숨통","낮춘다","인하"]
NEG=["규제","우려","논란","세수","청소년","폐해","타격","위축","반대","금지","경고","중독","사망","갑질","꼼수","비판","역풍","침체","부진","반발","부담","논쟁","제동","발목","역차별","형평성","탈세","술값 인상","소주값 인상","가격 인상","값 오르","값 인상","오르나","오른다","폐지","무산","실패"]
rP=re.compile("|".join(map(re.escape,POS))); rN=re.compile("|".join(map(re.escape,NEG)))
yr=defaultdict(lambda:[0,0,0])
with open(fp,encoding="utf-8-sig") as f:
    for row in csv.DictReader(f):
        t=row["title"]; d=row["date"]
        if len(d)<6 or not ALC.search(t): continue
        p=len(rP.findall(t)); n=len(rN.findall(t)); lab=1 if p>n else -1 if n>p else 0
        yr[d[:4]][{1:0,-1:1,0:2}[lab]]+=1
import pandas as pd
rows=[{"year":y,"net_pct":round((v[0]-v[1])/sum(v)*100,1),"n":sum(v)} for y,v in sorted(yr.items())]
sent=pd.DataFrame(rows); sent

	year	net_pct	n
0	2019	17.8	1657
1	2020	44.6	1010
2	2021	20.0	365
3	2022	-18.5	205
4	2023	-12.7	782
5	2024	5.0	60
6	2025	21.5	93

시계열 시각화

import matplotlib, matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager as fm
fm.fontManager.addfont(r"C:\Windows\Fonts\malgun.ttf"); plt.rcParams["font.family"]=fm.FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\malgun.ttf").get_name()
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,4))
ax.bar(sent.year.astype(str),sent.net_pct,color=["#2f7d32" if v>=0 else "#c0392b" for v in sent.net_pct],alpha=.85)
ax.axhline(0,color="#888",lw=.8); ax.set_title("주류 정책 뉴스 순감성지수(주류기사만, n=4,172)"); ax.set_ylabel("(긍정-부정)/전체 %")
plt.tight_layout(); plt.show()

정책의 창: 2020 종량세 시행 +45% 정점 → 2022~23 소주값·개정안 폐기 −13~−19% → 2024~25 회복(+5%·+22%). 코퍼스 오염(담배·유류)을 제거하니 최근 회복 신호가 선명해졌다.