독일증시 마감보고서의 언어학적 기술 : 전문 텍스트종류 구성요소를 중심으로

Abstract

본 논문의 연구목적은 독일증시의 마감보고서를 전문 텍스트종류의 구성요소를 중심으로 기술하면서 전문 텍스트종류에 대한 이해를 제고시키는 데 있다. 연구방법으로는 텍스트의 다차원 모델을 가정하였고 자료에 근거한 텍스트종류를 기술하면서 독일의 경제지 한델스블라트에 실린 2017년 전체 증시 마감보고서 기사를 코퍼스로 만들어 연구 자료로 삼았다. 실증 연구를 진행하면서 텍스트종류 명칭조차 간단히 지나칠 수 없었다. 텍스트종류 명칭은 상황에 따라 명시적으로 나타나기도 하고 명시적으로 나타나지 않더라도 다른 상황 맥락을 통해 같은 텍스트종류에 소속됨을 알 수 있었기 때문이다. 증시 마감보고서의 명칭에서 알 수 있듯이 상황은 증권시장의 마감시간이며 텍스트기능은 보고에서 힌트를 얻을 수 있듯이 정보기능이 주를 이른다. 분량은 대체로 1~2쪽이기 때문에 복잡한 구성보다는 단락을 달리하면서 핵심 주제를 전개하고 있다. 주제와 어휘 면에서는 증시 마감보고서에 특화된 사례를 제한적이지만 언어 통계를 통해 구체적으로 확인할 수 있었다. 증시 마감보고서의 주요 주제가 선도 지수의 등락인 만큼 관련 어휘인 DAX, LEITINDEX, STEIGEN, FALLEN 등의 빈도수도 높았다. 내용을 구성하는 어휘로 BÖRSE, AKTIE, HANDEL, BANK, MARKT, KURS 등도 높은 빈도수를 보여주었다.

The purpose of this paper is to describe the closing report of the German stock market and to improve the understanding of the professional text sort. As a research method, a multidimensional text model is assumed, and the texts based on data are described. The stock market closing report, which Handelsblatt, the German economic newspaper, has published throughout the year 2017, was used as research data. As I proceed with empirical research, even the name of the text sort could not be neglected. This is because the survey text belongs to the same text sort, whether the text sort name appears explicitly or not explicitly. Even if the text sort name does not appear explicitly, it can be seen that it belongs to the same text sort through another context. As the name of the STOCK MARKET CLOSING REPORT indicates, the situation is the closing time of the stock market, and the information function as the text function is dominant. Because the volume of the report is usually 1～2 pages, the core themes are developed with different paragraphs rather than the composition. In the study on the theme and the lexis, examples in the stock market closing report were limited, but they were verified through language statistics. As the main theme of the stock market closing report is the ups and downs of the leading index, the related vocabularies like DAX, LEITINDEX, STEIGEN, and FALLEN were also frequent. In the content vocabularies, BÖRSE, AKTIE, HANDEL, BANK, MARKT, KURS also showed high frequency.