메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백수미 (중원대학교) 박명화 (충남대학교)
저널정보
한국간호행정학회 간호행정학회지 간호행정학회지 제28권 제4호
발행연도
2022.9
수록면
319 - 330 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Purpose: This study analyzed news titles related to nurses in Korea before and after the Coronavirus disease 2019 (COVID 19) pandemic, and aimed to identify the implications of media reports. Methods: Data from January 2019 to December 2020 were collected from BIGKINDS regarding Korean nurses. Text mining and CONCOR analysis were conducted on the top 30 keywords using TEXTOM and Ucinet 6. Results: From the findings of this study, keywords were related to Taewom and Newborn death in 2019. Additionally, because of COVID-19 and the controversy over the encouragement of President Moon Jae-in, Taewom was included in 2020. Using CONCOR analysis, 6 clusters (characteristics and results of major incidents, the issue related target, Newborn abuse, Taewom, drugs, nursing education) were generated in 2019, and 6 clusters (emergency room, hero, controversy, Taewom, COVID-19, hospital infection) were generated in 2020. Conclusion: Before and after the COVID-19 pandemic, most of the news headlines of nurses consisted of negative keywords, while there were few positive news headlines. In order to improve the image of nurses, it is necessary to continuously analyze media trends and establish strategies accordingly.
#Nurses #News headline #COVID-19 #Text mining #CONCOR analysis #간호사 #뉴스 헤드라인 #COVID-19 팬데믹 #텍스트 마이닝 #CONCOR 분석

목차

서론
연구방법
연구결과
논의
결론
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Corrigendum: 토픽모델링을 이용한 한국 인터넷 뉴스의 간호사 관련 기사 분석: COVID-19 유행시기를 중점으로
장수정 ,  박선아 ,  손예동 한국간호교육학회지 2023 .02
토픽모델링을 이용한 한국 인터넷 뉴스의 간호사 관련 기사 분석: COVID-19 유행시기를 중점으로
장수정 ,  박선아 ,  손예동 한국간호교육학회지 2022 .11
COVID-19 이후 보건계열과 비보건계열 대학생의 전공만족도와 대중매체적 이미지가 간호사 이미지에 미치는 영향
이윤주 ,  박지은 ,  이혜선 외 2명 한국간호교육학회 학술대회 2022 .06
COVID-19 팬데믹에 따른 연안환경의 변화와 해양생태계 영향 고찰
김호상 ,  이청재 ,  이정현 외 3명 한국해양환경·에너지학회지 2023 .02
중환자실 간호사의 심정지 환자간호 경험
최미숙 ,  한순희 질적연구 2022 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-512-000056527