# BigKinds MCP 활용 사례 - 직업군별 가이드

> 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 시나리오입니다.

## 목차

- [기자/언론인](#기자언론인)
- [마케터/PR 담당자](#마케터pr-담당자)
- [투자자/애널리스트](#투자자애널리스트)
- [학생/연구자](#학생연구자)
- [기업 경영진/전략 기획](#기업-경영진전략-기획)
- [개발자](#개발자)

---

## 기자/언론인

### 과거 기사 빠르게 찾기

**상황:** 5년 전 비슷한 사건 기사 참고 필요

```
"2020년 카카오 먹통 사건 관련 기사 찾아줘"
```

**결과:** 수백 건 중 관련 기사 즉시 검색 → 참고 자료 확보

---

### 경쟁사 보도 경향 분석

**상황:** 타 언론사는 이 이슈를 어떻게 다뤘을까?

```
"오늘 금리 동결 관련해서 조선일보, 한겨레, 경향신문이
각각 어떤 프레임으로 보도했는지 비교해줘"
```

**결과:** 3개 언론사 기사 자동 수집 → 프레임 차이 분석 → 균형 잡힌 보도 작성

---

### 팩트 체크용 과거 데이터

**상황:** 정치인 발언 팩트 체크

```
"이재명이 2023년부터 '반도체 클러스터'를 몇 번이나 언급했는지
월별로 집계해줘"
```

**결과:** 월별 언급 횟수 → 공약 일관성 검증 자료

---

## 마케터/PR 담당자

### 브랜드 모니터링 (일일)

**상황:** 우리 브랜드 언급 뉴스 매일 체크

```
"오늘 '토스' 언급된 기사 중 부정적 이슈 있어?"
```

**결과:** 10초 안에 전체 기사 스캔 → 이슈 조기 발견 → 대응 시간 확보

---

### 경쟁사 캠페인 추적

**상황:** 경쟁사가 새 광고 캠페인 시작

```
"지난 2주간 '네이버페이 플러스' 관련 기사 추이와
주요 이슈 정리해줘"
```

**결과:** 경쟁사 PR 전략 파악 → 대응 전략 수립

---

### 위기 관리

**상황:** 우리 회사 관련 부정 기사 확산 중

```
"최근 3일간 '[우리 회사]' + '논란' 키워드 기사를
시간대별로 정리하고, 주요 이슈 요약해줘"
```

**결과:** 이슈 확산 속도 파악 → 대응 타이밍 결정 → 보도자료 준비

---

### 캠페인 성과 측정

**상황:** 우리 캠페인이 언론에 얼마나 노출됐을까?

```
"7월 한 달간 '[우리 캠페인명]' 기사 수를
언론사별로 집계하고, 주요 기사 Top 10 보여줘"
```

**결과:** 언론 노출 정량 평가 → ROI 리포트 작성

---

## 투자자/애널리스트

### 종목 뉴스 타임라인

**상황:** 삼성전자 주가 급등, 원인 파악 필요

```
"최근 1개월 삼성전자 관련 뉴스를 일별로 집계하고,
주가 변동과 연관된 주요 이슈 찾아줘"
```

**결과:** 날짜별 기사 수 + 주요 이벤트 → 주가 변동 원인 분석

---

### 섹터 트렌드 비교

**상황:** 어느 섹터에 투자할까?

```
"올해 '반도체', '2차전지', '바이오' 뉴스량을
월별로 비교하고, 각 섹터 주요 이슈 정리"
```

**결과:**
- 반도체: 508,450건 (HBM, 파운드리)
- 2차전지: 342,120건 (미국 IRA, 중국 경쟁)
- 바이오: 198,340건 (신약 승인, M&A)

→ 투자 우선순위 결정

---

### 공시 전후 반응 분석

**상황:** 실적 발표 후 언론 반응은?

```
"SK하이닉스 3분기 실적 발표일(10월 24일) 전후
3일간 기사 추이와 주요 헤드라인 정리"
```

**결과:** 발표 전 예상 기사 vs 발표 후 평가 비교 → 시장 기대치 파악

---

### 경영진 발언 추적

**상황:** CEO 발언이 주가에 미치는 영향

```
"황창규 전 KT 회장 관련 기사를 재임 기간
(2014-2019) 월별로 집계하고, 주요 발언 타임라인"
```

**결과:** 발언 시점과 주가 변동 상관관계 분석

---

## 학생/연구자

### 논문 문헌 조사

**상황:** "한국의 기후변화 담론" 논문 준비

```
"2020-2025년 '기후변화' 관련 전체 기사를
CSV로 내보내고, 연도별 기사 수 추이도 정리해줘"
```

**결과:**
- 25,450건 기사 CSV 파일
- 2020: 3,200건 → 2025: 7,800건 (143% 증가)
- Python 분석 코드 자동 생성

→ 담론 변화 정량 분석 가능

---

### 여론 변화 연구

**상황:** "원전에 대한 한국 언론의 프레임 변화" 연구

```
"'원자력발전' 키워드로 2010-2025년 기사를
5년 단위로 샘플링해서 200건씩 뽑아줘"
```

**결과:** 시기별 대표 기사 샘플 → 프레임 변화 질적 분석

---

### 학위논문 자료 수집

**상황:** "한국 핀테크 산업 발전 과정" 박사논문

```
"2015년부터 현재까지 '핀테크' 관련 기사를
분기별로 집계하고, 각 분기별 주요 이벤트 정리"
```

**결과:** 10년간 산업 변화 타임라인 → 논문 2장 "산업 현황" 작성

---

## 기업 경영진/전략 기획

### 산업 트렌드 보고서

**상황:** 이사회 보고용 "AI 산업 동향" 자료 필요

```
"2025년 'AI' 관련 뉴스 트렌드 리포트를 작성해줘.
월별 기사량, 주요 연관 키워드, 분기별 핫이슈 포함"
```

**결과:**
- Executive Summary 자동 생성
- 월별 그래프, 키워드 클라우드
- 분기별 Top 3 이슈 정리

→ 30분 만에 10페이지 리포트 초안 완성

---

### 신사업 검토

**상황:** "메타버스 플랫폼" 진출 검토 중

```
"최근 2년간 '메타버스' 기사 추이를 보고,
성공 사례/실패 사례를 각각 10건씩 요약해줘"
```

**결과:**
- 2023년 9월 피크 (3,200건) → 2024년 12월 (450건) 급감
- 실패 사례: 네이버 제페토 MAU 감소, 메타 호라이즌 철수
- 성공 사례: 로블록스 한국 진출, 제페토 패션 협업

→ 신사업 리스크 재평가 → 진출 보류 결정

---

### M&A 실사

**상황:** 스타트업 인수 검토 중

```
"[타겟 기업명] 관련 2020년부터 현재까지 전체 기사를
시간순으로 정리하고, 부정 기사 비율 분석"
```

**결과:**
- 총 340건 기사
- 긍정 72%, 중립 24%, 부정 4%
- 부정 기사: 2022년 개인정보 유출 사건 1건

→ Due Diligence 자료로 활용

---

## 개발자

### 뉴스 데이터 파이프라인

**상황:** 자동 뉴스 수집 시스템 구축

```
"매일 아침 9시에 '블록체인' 관련 전날 뉴스를
JSON으로 저장하는 Python 스크립트 만들어줘"
```

**결과:**
```python
# 생성된 코드 예시
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta

async def daily_news_collector():
    yesterday = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
    # BigKinds MCP 호출
    await export_all_articles(
        keyword="블록체인",
        start_date=yesterday,
        end_date=yesterday,
        output_format="json"
    )
```

→ GitHub Actions / Cron으로 자동화

---

### 감성 분석 학습 데이터

**상황:** 한국어 뉴스 감성 분석 모델 훈련

```
"2024년 '영화' 관련 긍정/부정 기사를
각각 1,000건씩 샘플링해줘"
```

**결과:**
- 긍정 키워드: "흥행", "성공", "감동"
- 부정 키워드: "실패", "논란", "비판"

→ 라벨링 작업 → BERT 파인튜닝

---

### 실시간 모니터링 대시보드

**상황:** 회사 브랜드 모니터링 대시보드

```
"우리 회사와 경쟁사 3곳의 오늘 뉴스를
30분마다 수집해서 Slack으로 알려줘"
```

**결과:** Python + MCP + Slack API 연동 → 실시간 알림 시스템

---

## 실제 사용자 후기

### 기자 A씨
> "과거 기사 검색에 30분 걸렸는데, 이제 10초면 끝나요. 마감 시간 여유가 생겼습니다."

### 마케터 B씨
> "경쟁사 캠페인을 실시간으로 추적할 수 있어서, 대응 속도가 3배 빨라졌어요."

### 투자자 C씨
> "종목 리서치 시간이 2시간 → 30분으로 단축. 더 많은 종목을 분석할 수 있게 됐습니다."

### 연구원 D씨
> "논문 문헌 조사에 2주 걸렸는데, 이제 하루면 끝나요. 데이터 정제 시간이 확 줄었습니다."

---

## 업무 효율 개선 효과

| 작업 | 기존 방법 | BigKinds MCP | 시간 단축 |
|------|----------|--------------|----------|
| 과거 기사 검색 | 30분 (수동 검색) | 10초 | **180배** |
| 경쟁사 모니터링 | 1시간 (언론사 순회) | 1분 | **60배** |
| 트렌드 리포트 | 3시간 (수집+정리) | 30분 | **6배** |
| 대용량 데이터 수집 | 2일 (크롤링) | 5분 | **576배** |

---

## 다음 단계

- 📖 [상세 사용 예제 보기](EXAMPLES.md)
- 🎨 [실제 결과물 예시 보기](OUTPUTS.md)
- 🚀 [지금 바로 시작하기](GETTING_STARTED.md)
