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이태원 (동의대학교) 최성훈 (동아대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제20권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
27 - 48 (22page)
DOI
10.37272/JIECR.2020.08.20.4.27

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This study aimed to identify social issues through text analysis by crawling news articles related to the revision of the Personal Information Protection Act. First, we selected the headlines of the news article and extracted 100 highly influential features using TFIDF and chi-square statistics. Through this, only sentences containing 100 characteristics were extracted for each group and analysis at the sentence level was conducted. Then it followed by LDA topic modeling and network analysis based on keyword. The results showed similar trends in the LDA topic modeling and network analysis based on keyword. This study has academic significance in that it uses LDA topic modeling and network analysis with differentiation from previous research related to the Personal Information Protection Act based on text analysis. In addition, the results of this study are thought to be timely analysis in that we identified social issues before the revision of the Personal Information Protection Act was implemented and could be used as basic data.
#Personal Information Protection Act #Pseudonymous Information #Principals of Information #Manager of Personal Information #LDA #Network Analysis

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
참고문헌

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