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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
고려대학교 한국사회연구소 한국사회 한국사회 제21권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
35 - 62 (28page)

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2015년 5월 시작된 메르스(MERS) 확산과정은 병리적 영향과 사회적 영향이 비례 하는 통상의 ‘(대)유행 전염병’과는 다르게 직접적인 병리적인 영향력의 규모에 비해 지대한 사회적 영향력을 행사했다. 그러나 역학조사나 정부와 의료기관의 대응 실태 에 관한 객관적인 통계조사와 달리 시민들이 느낀 질병에 대한 엄청난 공포, 정부에 대한 인식, 사회적 불안감과 같은 사회적 영향은 정성적으로만 다루어졌을 뿐 그 객 관적 측정 기준과 수치를 제시하는 연구는 상대적으로 드물었다. 본 연구에서는 2015년 메르스가 야기한 사회적 영향을 우리나라의 대표적 온라인 소셜 플랫폼 중 하나인 트위터에서 나타난 1,840,550개 사용자의 발화 내용(트윗)과 반응(리트윗) 의 특징을 세 가지 관점으로 분석하고자 한다. 첫째로, 트위터 내 정보 확산 패턴을 살펴봄으로 소수 상위 트윗이 대다수의 확산을 차지하는 불균등한 확산의 구조로 되 어 있음을 확인한다. 둘째로, 높은 확산성을 지닌 트윗들의 특징을 살펴보기 위해 주제 및 어휘 사용의 시간에 따른 변화를 살펴본다. 마지막으로, 정부와 관계된 계 정들과 일반 계정들에 의한 트윗들의 특징을 대조해 봄으로써 재난 상황에서 사회 주체에 따라 정보를 공유하는 시기와 소통 방식의 특징에 차이가 있음을 확인한다. 이러한 분석은 향후 우리 사회가 또 다른 재난 상황을 겪게 되었을 때 발현될 수 있 는 잠재적인 사회적 정서와 정보의 확산을 예측하고 그에 따른 다양한 사회 구성원 들의 소통을 끌어내 위기상황을 현명하게 대처하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
#MERS #epidemic model #twitter #word embedding #topic modeling

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참고문헌 (14)

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김은성 / 2015 / 메르스관련 정부 위험소통의 한계에 대한 사회적 원인 분석 / Crisisonomy 11(10):91~109 dbpia 박은정 / 2014 / KoNLPy: 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지 / 강원대학교 춘천캠퍼스 60주년 기념관, 2014.10.10. 발표 ｢제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집｣ :1~4 google schola 보건복지부 / 2015 메르스 백서: 메르스로부터 교훈을 얻다! / 보건복지부 dbpia 질병관리본부 / 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) google schola Blei, D. M. / 2009 / Text Mining: Classification, Clustering, and Applications / Chapman and Hall/CRC Press :101~124 google schola

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