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학술저널
저자정보
이상숙 (고려대학교) 김진희 (시안교통리버풀대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제22권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
501 - 511 (11page)
DOI
10.5392/JKCA.2022.22.11.501

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본 연구는 COVID-19와 관련하여 사회적으로 부각되는 논제와 인식을 분석하여 COVID-19 대응 전략을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 2020년 1월부터 2022년 4월까지의 COVID-19 관련 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하고 텍스트마이닝 기법을 적용하여 단어빈도 분석과 토픽모델링을 실시하였다. 단어빈도 분석결과, 뉴스기사에서는 정치, 국회, 경제 등 거시적인 관점의 키워드가, 트위터에서는 확진, 백신, 신천지, 방역 등 미시적인 관점의 키워드가 높은 빈도를 보였다. 잠재 디리클레 할당 모형 기반의 토픽모델링을 수행한 결과, 뉴스기사에서는 국내 COVID-19 확진 현황, COVID-19 관련 국제협력, 한국 정부의 COVID-19 대응, COVID-19 지원금, 비대면 의정활동 등 총 5개의 토픽이, 트위터에서는 국내 COVID-19 확진 현황, 해외정부의 COVID-19 대응, 신천지, 온택트, 다중이용시설, 온라인 음란물 및 사향산업 등 총 6개의 토픽이 도출되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로, 본 연구는 국제협력 강화, 정부-국민 간 소통 방식의 변화, 온라인 윤리강령 수립 및 디지털 시민교육 강화 등 COVID-19 및 향후 신종 감염병 대응을 위한 정책적 제언을 제시하였다.
#코로나19 #사회적인식 #트위터 #뉴스기사 #텍스트마이닝 #LDA 토픽모델링 #COVID-19 #Public Perception #Twitter #News #Text Mining #LDA Topic Modeling

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 논의 및 결론
참고문헌

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