뉴스 댓글 빅데이터 분석을 통한 청소년 정책에 대한 연구

박현진

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 박현진 (세한대학교)

저널정보: 세명대학교 인문사회과학연구소 인문사회과학연구 인문사회과학연구 제31권 제1호

발행연도: 2023.2

수록면: 177 - 203 (27page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

· 연구 주제: 본 논문은 청소년 정책에 관한 뉴스 기사의 댓글 빅데이터 분석을 통해 우리나라 청소년 정책에 대한 국민들의 인식과 관심에 대하여 연구하였다. 특히 코로나 이전과 이후로 표본을 구분하여 비교함으로써 포스트 코로나 시대에 청소년들에 대한 정책 수립의 방향에 대한 방안을 제시하였다.
· 연구 배경: 최근 사회적으로 다양한 청소년 문제들이 야기되면서 이를 해결하기 위한 청소년 정책이 이슈가 되고 있다. 청소년들이 처한 환경의 급속한 변화와 같은 외생적인 문제와 청소년이라는 주변인이 지니는 내생적인 문제가 복합적으로 작용하여 청소년 문제들이 발생한다. 사회적으로 아직 미성숙하고 소속감이 없는 청소년들이 안전하고 올바르게 성장하기 위해서는 청소년들을 위한 합리적인 정책이 필요하다. 특히 올바른 청소년 정책 수립을 위해서는 많은 사람들의 의견이 반영된, 사회적으로 합의가 된 정책을 수립하는 것이 무엇보다 중요하다.
· 선행연구와의 차이점: 본 연구는 청소년 정책에 관한 뉴스 기사의 댓글 빅데이터 분석을 수행하여 청소년 정책에 관한 대중등의 인식이 어떠한지에 대해서 객관적인 연구결과를 제시하였다. TF-IDF분석과 네트워크분석을 사용하여 코로나 이전과 코로나 이후로 표본기간을 구분하여 연구결과를 비교분석함으로 청소년 정책에 대한 의미 있는 정보를 제공하였다.
· 연구방법: 분석을 위하여 NAVER 뉴스에서 ‘청소년 정책’을 키워드로 하여 검색되는 기사들의 댓글을 크롤링(Crawling)하여 자료를 수집하였다. 분석 기간은 2018년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 총 5개년도로, 이와 같은 비정형 자료의 수집과 분석을 위하여 오픈 소스 데이터 분석 도구인 R ver 3.6.3을 활용하였다. 텍스트 데이터의 수집은 코로나 시점 이전인 2018년, 2019년, 코로나 시점 이후인 2020년, 2021년, 2022년으로 두 그룹으로 분류하여 분석을 수행하였다. 번 연구에서는 비정형 텍스트 분석 방법으로 TF-IDF 분석과 네트워크분석을 사용하였다.
· 연구결과: 첫째, 코로나 시점 이전 TF-IDF 분석 결과, 우리나라 국민들은 청소년 정책에 대해서 교육과 지원을 해야 하는 것을 기본으로 생각하고 있으며, 학교를 통해 청소년 학생들을 지원하고 다양한 사업을 통해 청소년, 청년, 아동 정책과 연계하여 이들 활동을 지원하고 참여를 유도하는 정책에 관심을 보임을 알 수 있었다. 코로나 시점 이후 TF-IDF 분석 결과, 코로나 이전과 동일하게 우리나라 국민들은 청소년 정책에 대해서 교육과 지원을 해야 하는 것에 대해서 일관성 있게 생각을 하고 있음을 파악할 수 있으며, 여전히 학교를 통해 청소년 학생들을 지원하고 다양한 사업을 통해 청소년, 청년, 아동 정책과 연계하여 이들 활동을 지원하고 참여를 유도하는 정책에 관심을 보임을 알 수 있었다. 둘째, 코로나 이전 시점에 대한 네트워크 분석 결과, 청소년 정책은 청 및 아동 정책과도 연관성이 있게 시행되었고 이에 대한 국민들이 관심도 또한 높았음을 알 수 있었다. 그리고 근로청소년들이 증가하면서 이들에 대한 지원정책에도 관심이 높았음을 알 수 있었다. 한편, 코로나 이후 시점에 대한 네트워크 분석 결과, 코로나 이전의 청소년 정책에 대한 국민들의 관심도와 비교하였을 때, 코로나 이후에도 여전히 우리나라 국민들은 교육과 지원, 학교를 통한 활동과 참여에 관심이 높았다. 코로나 이후에는 안전에 대한 관심도 높아졌으며 가족이라는 단어가 상당히 많이 노출되었다.
· 공헌점 및 기대효과: 첫째, 청소년 정책에 관한 대중들의 인식을 빅데이터 분석을 통해 객관적인 연구결과를 제시함으로써, 청소년 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다. 둘째, 코로나 이전과 코로나 이후 시점으로 구분하여 빅데이터 분석결과를 제공함으로써, 본 연구의 결과는 향후 포스트 코로나 시대에 우리나라 청소년 정책의 방향에 대해서 유의미한 정보가 될 것으로 예상된다.

· Research topics: This paper studied the public"s perception and interest in youth policy in Korea through big data analysis of comments in news articles on youth policy. In particular, by dividing and comparing samples before and after COVID-19, a plan for the direction of policy establishment for adolescents in the post-COVID-19 era was presented.
· Research background: Recently, as various social youth problems have been raised, youth policies to solve them have become an issue. Exogenous problems such as rapid changes in the environment faced by teenagers and endogenous problems of the surrounding people of adolescents work in combination, resulting in youth problems. In order for adolescents who are still socially immature and do not have a sense of belonging to them to grow safely and correctly, reasonable policies for adolescents are needed. In particular, in order to establish a correct youth policy, it is most important to establish a socially agreed policy that reflects the opinions of many people.
· Differences from prior research: This study conducted a comment big data analysis of news articles on youth policy and presented objective research results on how the public perceives youth policy. Meaningful information on youth policy was provided by comparing and analyzing the research results by dividing the sample period before and after COVID-19 using TF-IDF analysis and network analysis.
· Research method: For analysis, data were collected by crawling the comments of articles searched using "Youth Policy" as a keyword on NAVER News. The analysis period is a total of five years from January 1, 2018 to December 31, 2022, and Rver 3.6.3, an open source data analysis tool, was used to collect and analyze such unstructured data. The collection of text data was classified into two groups: 2018, 2019, and 2020, 2021, and 2022 after the COVID-19 point, and the analysis was performed. In this study, TF-IDF analysis and network analysis were used as unstructured text analysis methods.
· Research results: First, according to the TF-IDF analysis before the COVID-19 point of view, Koreans think that youth policy should be educated and supported through schools and showed interest in policies to support youth, youth, and children through various projects. The TF-IDF analysis after the COVID-19 point showed that Koreans are consistently thinking about education and support for youth policies as before COVID-19, and that they are still interested in policies to support youth, youth, and children through various projects. Second, as a result of the network analysis of the pre-COVID-19 point, it was found that youth policy was also implemented in connection with Cheong Wa Dae and children"s policies, and the public"s interest in it was also high. And as the number of working adolescents increased, it was found that interest in support policies for them was high. On the other hand, as a result of network analysis on the post-COVID-19 point of view, compared to the public"s interest in youth policy before COVID-19, Koreans were still interested in education, support, and activities and participation through schools. After COVID-19, interest in safety also increased, and the word family was exposed considerably.
· Contribution points and expected effects: First, it is expected to help establish youth policy by presenting objective research results through big data analysis of the public"s perception of youth policy. Second, by providing the results of big data analysis by dividing it into pre-COVID-19 and post-COVID-19 points, the results of this study are expected to be meaningful information on the direction of Korea"s youth policy in the future post-COVID-19 era.

#청소년정책 #텍스트마이닝 #TF-IDF 분석 #네트워크분석 #Youth policy #text mining #TF-IDF analysis #network analysis

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

박현진

소속기관 세한대학교

주요연구분야 인문학 > 인문학 일반 복합학 > 과학기술학

논문수 4 이용수 541

이 논문과 함께 이용한 논문

국민 생활안전을 위한 도로안전성 분석방법 도입방안

김준기 , 손유진 국토정책 Brief 2013 .11

텍스트마이닝을 활용한 한국의 저출산 뉴스 키워드 분석

정휘찬 , 우위항 , 이문기 Proceedings of KIIT Conference 2024 .05

사회 관심 의제로 급부상, 키워드는 ‘인공지능’ ‘일자리’ : 뉴스빅데이터로 보는 ‘4차 산업혁명’

김수지 신문과방송 2017 .05

웹크롤링과 텍스트마이닝을 활용한 국군간호사관학교와 간호장교 인식도 조사

이한인 , 차진호 한국산학기술학회 논문지 2023 .05

챗GPT 시대의 필수역량 ‘AI 리터러시’

구본권 KISO 저널 2023 .03

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-080-000426800

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 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)