텍스트 마이닝과 토픽모델링 분석을 활용한 코로나19와 간호사에 대한 언론기사 분석

안지연; 이윤정; 이복임

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 안지연 (경인여자대학교) 이윤정 (경인여자대학교) 이복임 (울산대학교)

저널정보: 한국지역사회간호학회 지역사회간호학회지 지역사회간호학회지 제32권 제4호

발행연도: 2021.12

수록면: 467 - 476 (10page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Purpose: The purpose of this study is to understand the social perceptions of nurses in the context of the COVID-19 outbreak through analysis of media articles. Methods: Among the media articles reported from January 1st to September 30th, 2020, those containing the keywords ‘[corona or Wuhan pneumonia or covid] and [nurse or nursing]’ are extracted. After the selection process, the text mining and topic modeling are performed on 454 media articles using textom version 4.5. Results: Frequency Top 30 keywords include ‘Nurse’, ‘Corona’, ‘Isolation’, ‘Support’, ‘Shortage’, ‘Protective Clothing’, and so on. Keywords that ranked high in Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) values are ‘Daegu’, ‘President’, ‘Gwangju’, ‘manpower’, and so on. As a result of the topic analysis, 10 topics are derived, such as ‘Local infection’, ‘Dispatch of personnel’, ‘Message for thanks’, and ‘Delivery of one’s heart’. Conclusion: Nurses are both the contributors and victims of COVID-19 prevention. The government and the nurses’ community should make efforts to improve poor working conditions and manpower shortages.

#COVID-19 #Nurses #Data mining #코로나19 #간호사 #데이터 마이닝

참고문헌 (25)

참고문헌 신청

Hyun JH / 2020 / Contact tracing results of the first confirmed COVID-19 case in the Republic of Korea / Weekly Health and Disease 13(7):352~358

Misistry of Health and Welfare / Corona 19 outbreak status (overseas)

Ministry of Health and Welfare / Corona 19 Domestic Occurrence

Korea Disease Control and Prevention Agency / Corona 19 Vaccination Status

Im SH / 2021 / This is South America. It's the fastest vaccination, but it's the world's No. 1 infection rate. What's going on in this country? / Nownews

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

주민참여예산제도 활성화 및 참여의사에 미치는 영향요인 : 주민참여예산제도 참여위원의 인식조사를 중심으로

김경범 , 현성욱 한국콘텐츠학회논문지 2016 .06

참여기구와 참여수준에 따른 주민참여예산제도의 유형과 시사점

윤성일 , 임동완 한국콘텐츠학회논문지 2016 .06

예산과정의 시민참여 성과의 영향요인에 관한 연구

김관보 , 김옥일 지방정부연구 2007 .08

코로나19 상황 속 간호사의 이미지 : 국내 주요 일간지 분석

최한나 , 오의금 , 이지예 한국콘텐츠학회논문지 2021 .11

토픽모델링을 이용한 한국 인터넷 뉴스의 간호사 관련 기사 분석: COVID-19 유행시기를 중점으로

장수정 , 박선아 , 손예동 한국간호교육학회지 2022 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-512-001086623

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (25)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)