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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
연세대학교 의과대학 의학교육논단 의학교육논단 제19권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
158 - 168 (11page)

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There is a more urgent call for educational methods of machine learning in medical education, and therefore, new approaches of teaching and researching machine learning in medicine are needed. This paper presents a case using machine learning through text analysis. Topic modeling of news articles with the keyword ‘asbestos’ were examined. Two hypotheses were tested using this method, and the process of machine learning of texts is illustrated through this example. Using an automated text analysis method, all the news articles published from January 1, 1990 to November 15, 2016 in South Korea which included ‘asbestos’ in the title and the body were collected by web scraping. Differences in topics were analyzed by structured topic modelling (STM) and compared by press companies and periods. More articles were found in liberal media outlets. Differences were found in the number and types of topics in the articles according to the partisanship and period. STM showed that the conservative press views asbestos as a personal problem, while the progressive press views asbestos as a social problem. A divergence in the perspective for emphasizing the issues of asbestos between the conservative press and progressive press was also found. Social perspective influences the main topics of news stories. Thus, the patients’ uneasiness and pain are not presented by both sources of media. In addition, topics differ between news media sources based on partisanship, and therefore cause divergence in readers’ framing. The method of text analysis and its strengths and weaknesses are explained, and an application for the teaching and researching of machine learning in medical education using the methodology of text analysis is considered. An educational method of machine learning in medical education is urgent for future generations.
#Asbestos #Structured topic modelling #Automated text analysis #Machine learning #Big data

목차

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Ahmed A / 2010 / Staying informed: supervised and semi-supervised multi-view topical analysis of ideological perspective / Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods google schola An JJ / 2008 / Asbestos, a silent killer / Hanul google schola Blei DM / 2006 / Dynamic topic models / google schola Blei DM / 2012 / Probabilistic topic models / Commun ACM 55 (4) : 77 ~ 84 google schola Castillo C / 2005 / Effective web crawling / ACM SIGIR Forum 39 (1) : 55 ~ 56 google schola

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