이 자료는 한국언론진흥재단이 운영하는 뉴스데이터베이스 BIGKinds를 기반으로 수집·분석된 보이스피싱(Voice Phishing) 관련 뉴스 메타정보 자료입니다. 포함 항목에는 기사 주소, 보도 일자, 언론사, 제목, 통합분류(1~3단계), 개체명(인물·지역·기관·기업), 키워드, 특성추출 값, 본문 내용 등이 제공되며, 이를 통해 개별 기사에 대한 구조적·정량적 분석이 가능합니다.

본 자료는 국내 주요 언론사의 보이스피싱, 전화금융사기, AI 음성 사기 등 신종 금융범죄 관련 보도를 대상으로, 어떤 범죄 수법·피해·예방 정책 이슈가 어느 시기에 집중적으로 보도되었는지, 주요 키워드와 보도 프레임이 어떻게 형성되었는지를 파악하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 언론이 보이스피싱 조직의 범죄 수법, AI·딥페이크 기반 신종 사기, 금융기관의 대응 전략, 경찰·정부의 단속 및 예방 정책, 피해자 보호 체계, 고령층·취약계층 피해 증가 등 다양한 이슈를 어떤 관점에서 재현하는지 분석할 수 있습니다. 또한 이러한 보도 경향이 국민 불안 심리, 금융 소비자 행동, 정책 대응 강화 등 사회적 논의에 어떤 영향을 미쳤는지도 추적하는 데 유용합니다.

아울러 이 자료는 범죄학 연구자, 금융보안 전문가, 경찰·정부 정책 담당자, 금융기관 실무자, 언론·커뮤니케이션 연구자 등에게 보이스피싱 보도의 흐름, 이슈별 프레임 변화, 언론의 금융범죄·안전 이슈 재현 방식을 이해하는 기초 자료로 활용될 수 있습니다. This data is a collection of news metadata related to voice phishing, collected and analyzed using BIGKinds, a news database operated by the Korea Press Foundation. Included data includes article address, date, media outlet, title, integrated classification (levels 1-3), named entities (person, region, organization, company), keywords, feature extraction values, and body text. This allows for a structural and quantitative analysis of individual articles. This data focuses on reporting on emerging financial crimes, including voice phishing, phone fraud, and AI voice fraud, from major domestic media outlets. It focuses on identifying which criminal techniques, damages, and prevention policy issues were most frequently reported, and how key keywords and reporting frames were formed. This analysis allows for an analysis of the media's perspectives on various issues, including the criminal techniques of voice phishing organizations, emerging AI- and deepfake-based fraud, financial institutions' response strategies, police and government crackdown and prevention policies, victim protection systems, and the increasing number of victims among the elderly and vulnerable. It's also useful for tracking how these reporting trends impact social discourse, including public anxiety, financial consumer behavior, and the strengthening of policy responses. Furthermore, this data can serve as a foundation for understanding the flow of voice phishing reporting, shifting framing by issue, and how the media portrays financial crime and safety issues, for criminologists, financial security experts, police and government policymakers, financial institution practitioners, and media and communications researchers. 한국언론진흥재단_뉴스빅데이터_메타데이터_보이스피싱 Korea Press Foundation_News Big Data_Metadata_Voice Phishing 2025-12-10 2025-12-17 한국언론진흥재단 뉴스빅데이터팀 신문등의진흥에관한법률 제31조(한국언론진흥재단의 직무) 문화체육관광 - 문화체육관광일반 범죄,금융,피해,예방,사기 crime,Finance,damage,prevention,fraud 공공저작물_출처표시 + 상업적 이용금지 + 변경금지 수시 csv 2025-12-17 한국언론진흥재단_뉴스빅데이터_메타데이터_보이스피싱_20241231