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저자정보
서민송 (경상대학교) 유환희 (경상대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제25권 제1호 (통권 제79호)
발행연도
2017.3
수록면
37 - 46 (10page)
DOI
10.7319/kogsis.2017.25.1.037

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최근 우리나라는 사회적 요인에 의한 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 어떤 위기가 도시민들을 위협할지 예측하기 어려워 우려가 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Python언어 기반 Tweepy 플러그인을 적용하여 트윗 데이터를 취득하는 프로그램을 개발하고, 자연어 처리 후 R Studio프로그램에서 텍스트 클러스터링 분석과 오피니언 마이닝 분석을 통하여 시민들의 건강에 영향을 미치는 성분이 검출된 ‘옥시’와 시민들에게 많은 공포감을 주었던 ‘묻지마 범죄’와 같은 사회적 재난에 대해 정신적 충격과 불안감을 평가하였다. 텍스트 클러스터링 분석에서 ‘옥시’ 사건은 ‘정부의 대처능력이 세월호 사건과의 연관성’, ‘옥시제품의 철수지시에도 여전한 판매’ 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 그리고 ‘묻지마 범죄’ 사건은 ‘스크린 도어 사건, 세월호 사건 등 예측 못하는 사건에 대한 정부의 대응, 대책’, ‘강남역, 부산의 범죄가 여성혐오로 인한 것’ 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 또한, 두 범죄를 비교 분석 하였을 때 묻지마 범죄에 대해 시민 감성도 평균 지수가 11.61%p 더 부정적이라는 것을 알 수 있었다.
#트윗 데이터 #텍스트 클러스터링 #오피니언 마이닝 #사회적 재난 #Tweet Data #Text Clustering #Opinion Mining #Social Disasters

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 텍스트 클러스터링과 오피니언 마이닝
3. 트윗 데이터 획득 및 분석
4. 결론
References

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