빅데이터 LDA 토픽 모델링을 활용한 국내 코로나19 대유행 기간 마스크 관련 언론 보도 및 태도 변화 분석

서예령; 고금석; 이재우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서예령 (중앙대학교) 고금석 (University of Hong Kong) 이재우 (중앙대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제5호

발행연도: 2021.5

수록면: 731 - 740 (10page)

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본 연구는 LDA 토픽모델링 분석을 적용하여 한국 내 세 번의 코로나19 대유행 시기를 기준으로 마스크와 관련된 뉴스 빅데이터를 수집, 분석하였다. 분석 결과 각 시기별 마스크라는 단어를 중심으로 언론보도가 마스크 정책과 관련된 주제에서 사건사고 위주로 바뀌어가는 것을 실증적으로 살펴볼 수 있었다. 즉 제1차 시기의 경우 마스크 생산과 공급이, 제2차 시기에서는 마스크 착용 의무화 및 관련 사건사고가, 마지막인 제 3차 시기에는 주로 사건사고 위주로 토픽이 다뤄진 것을 확인 할 수 있었다. 해당 연구를 통해 마스크 공급, 확보, 착용 외 다른 보건정보에는 상대적으로 소홀했을 가능성을 확인할 수 있었으며, 제2,3차 시기 보도가 사건사고에 치우친 부분은 향후 언론보도의 접근성 및 태도에 대한 개선점이 있음을 시사한다. 따라서 코로나19에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 보다 거시적이고 사회 전체적인 논의가 진행될 수 있도록 언론보도가 변화해야 할 것이다.

#코로나19 #마스크 #뉴스빅데이터 #토픽 모델링 분석 #COVID-19 #Mask #News Big data #Topic modeling analysis

참고문헌 (19)

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S. Y. Pyo, “Frame Analysis of Corona-19 News on Korean Public Broadcasting System: Focused on KBS,” The Journal of the Korea Contents Association, vol. 20, no. 12, pp. 112-122, Dec. 2020.

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H. L. Kim, “COVID-19 : Our Memory: A Digital Archive for Social Changes caused by SARS-CoV-2,” Journal of Korean Society of Archives and Records Management, vol. 20, no. 4, pp. 229-237, Nov. 2020.

I. Vulić, W. D. Smet, J. Tang, and M. Moens, “Probabilistic topic modeling in multilingual settings: An overview of its methodology and applications,” Information Processing & Management, vol. 51, no. 1, Jan. 2015.

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