뉴스 텍스트에서 프레임을 추출하는 방식은 세 가지로 유형화할 수 있다. 첫 번째는 선행 연구의 프레임이 뉴스 텍스트에 존재하는 정도를 빈도로 파악하는 연역적(deductive) 방식이다. 두 번째 방식은 뉴스 텍스트에서 새로운 프레임을 도출하는 귀납적(inductive) 방식이며, 세 번째 방식은 이 두 가지를 병행해 귀납적으로 도출한 프레임들을 선행 연구를 참고해 상위 프레임으로 범주화하는 것이다. 연역적 방식은 연구 주제가 선행 연구와 다를 경우에 그대로 적용하기 어려우며, 귀납적 방식은 새로운 프레임을 발견할 수있으나 인간 코더의 주관적 분석에 내재한 오류를 완전히 통제하기 힘들다는 한계가 있다. 본 연구는 알고리즘 기반의 자동추출이 기존 프레임 추출 방식에 새로운 시사점을줄 수 있다는 점을 제안하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 프로그래밍 언어로 지상파방송사, 종합편성채널, 보도전문채널이 보도한 정부의 부동산 정책 기사에서 핵심 단어들을 추출한 뒤에 이들의 의미연결망과 군집을 분석해 프레임을 추출했다. 부동산 정책은 사례로 선택한 것이며 분석 결과, ‘부동산 대출 규제’, ‘부동산 투기 단속’, ‘부동산 시장 동향’ 등 여섯 개의 프레임들을 체계적으로 발견할 수 있었다. 알고리즘 기반의 프레임 자동추출은 분석 과정에서 발생할 수 있는 인간 코더의 주관적 오류를 일정 부분 줄이면서 일관적이고 반복적으로 진행되기 때문에 연구자들이 타당성을 검증할 수 있는 이점이 있다.
뉴스 텍스트에서 새로운 프레임을 도출하는 귀납적(inductive) 방식이며, 세 번째 방식은 이 두 가지를 병행해 귀납적으로 도출한 프레임들을 선행 연구를 참고해 상위 프레임으로 범주화하는 것이다

연역적 방식은 연구 주제가 선행 연구와 다를 경우에 그대로 적용하기 어려우며, 귀납적 방식은 새로운 프레임을 발견할 수있으나 인간 코더의 주관적 분석에 내재한 오류를 완전히 통제하기 힘들다는 한계가 있다

구체적으로 본 연구는 프로그래밍 언어로 지상파방송사, 종합편성채널, 보도전문채널이 보도한 정부의 부동산 정책 기사에서 핵심 단어들을 추출한 뒤에 이들의 의미연결망과 군집을 분석해 프레임을 추출했다

