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학술저널
저자정보
이새미 (동아대학교) 유승의 (동아대학교) 안순재 (동아대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
460 - 469 (10page)

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본 연구는 코로나19 사태로 인하여 최근 이슈로 떠오르는 ‘마스크 5부제’에 대한 온라인 뉴스 기사와 카페글을 분석하여 언론과 대중들의 반응을 담고 있는 매스 미디어와 소셜 미디어 의제를 파악하고, 그 차이점을 알아보았다. 분석을 위해 네이버 뉴스 기사 전문 2,096건과 카페글 1,840건을 수집하고 데이터 전처리 과정과 정제과정을 거쳐 단어 빈도분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 매스 미디어에 비해 소셜 미디어는 ‘대리 구매’, ‘개학 연기’, ‘마스크 사용’, ‘마스크 구입’과 같이 실생활 관련 토픽이 나타나 개인 미디어의 특성이 반영되어 정보 전달의 기능 보다는 개인의 의견, 감정, 정보를 교류하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구에 적용된 연구방법의 적용으로 다양한 미디어 분석을 통해 사회이슈가 공중의제화되고, 정부의제로 진화하는 정책의제설정 과정에서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
#마스크 5부제 #매스 미디어 #소셜 미디어 #텍스트 마이닝 #토픽모델링 #5-day Rotation Mask Distribution System #Mass Media #Social Media #Text Mining #Topic Modeling

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 연구 방법
IV. 연구 결과
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (32)

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김윤화 / 2019 / SNS (소셜네트워크서비스) 이용추이 및 이용행태 분석 :1~9 google schola F. Kujur / 2017 / Engaging customers through online participation in social networking sites / Asia Pacific Management Review 22(1):16~24 google schola 홍순구 / 2020 / 스마트 거버넌스 정책과정의 혁신 / 유원북스 google schola 이새미 / 2020 / Policy agenda proposals from text mining analysis of patents and news articles / 디지털융복합연구 18(3):1~12 dbpia 안순재 / 2020 / 전이학습을 활용한 소규모 비정형 정책데이터 감성분석 모델 / 한국데이터정보과학회지 31(2):405~414 dbpia

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