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저자정보
노맹석 (부경대학교) 권성미 (부경대학교) 문형빈 (부경대학교) 박윤진 (부경대) 김윤희 (부경대학교) 이운식 (부경대학교)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제24권 제1호
발행연도
2022.2
수록면
57 - 65 (9page)
DOI
10.37727/jkdas.2022.24.1.57

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본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용해 코로나 19 관련 언론 텍스트를 분석하여 코로나 19 감염양상과 관련해 어떠한 이슈가 지역사회 부산에 팽배해 있는지, 또 대중의 관점에서 어떠한 논의가 쟁점화되고 있는지를 기술함으로써, 코로나 19에 대한 지역사회의 인식을 파악하고, 코로나 19에 대한 선제 대응 방안 개발을 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 연구를 위해, 본고는 먼저 기사 검색 포털인 빅카인즈를 사용해 2020년 1월부터 2021년 9월까지 ‘코로나 19와 부산’에 관한 기사, 1,979개를 수집했다. 그리고 수집된 기사문 텍스트를 자연어 처리를 통해 통계 분석이 가능한 데이터로 변환하고 정제한 후, 토픽 모델링과 의미연결망 분석을 실행하였다. 조사 결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 3개월을 한 단위로 한 7개 분기별 워드 클라우드를 분석한 결과, 분기별 고빈도 단어에 뚜렷한 차이를 보였다. 둘째, 임베딩을 활용해 탐색적 분석을 실시한 결과, ‘발생 장소’, ‘발생 추이’, ‘치료 병상 현황’, ‘경제적인 영향’ 등의 주제를 가진 단어들이 대표 주제어 부류들로 나타났다. 셋째, 토픽 모델링을 실행한 결과, ‘발생 현황’, ‘산업 현황’, ‘방역 및 백신’, ‘생활 영향’과 같은 4개의 주요 토픽으로 기사가 분류되었다.
#코로나 19 #지역사회 #감염양상 #임베딩 #토픽모델링 #Covid-19 #community #infection patterns #embedding #topic modeling

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