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자료유형
학술저널
저자정보
정원준 (수원대학교)
저널정보
한국광고홍보학회 한국광고홍보학보 한국광고홍보학보 제23권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
140 - 183 (44page)
DOI
10.16914/kjapr.2021.23.2.140

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본 연구는 미세먼지가 우리 사회의 주요 환경 문제로 부각 된 상황에서 온라인 언론 기사와 댓글 속 위험 커뮤니케이션 담론을 이슈 순환 주기(이슈 생성기-이슈 표면화기-이슈 고조기-이슈 완화기)모형에 맞게 시계열적으로 탐색하고자 하였다. 세부적으로, 웹크롤링 기법으로 네이버 뉴스 홈페이지에서 수집한 총 33,307건의 미세먼지 연관 온라인 언론 기사와 언론 기사에 달린 총 201,237건의 댓글을 대상으로 TF와 TF-IDF를 활용한 주제어 빈도분석, 시계열적 토픽 모델링의 LDA 기법과 주요 토픽 군집의 단어 간 네트워크 생성을 통한 의미망분석을 실시하였다. 연구결과로 기본적으로 각 주기 별 언론 기사와 댓글 상 아젠다와 토픽은 차이가 있었다. 언론 기사의 경우 미세먼지 이슈가 점차 고조화 되어 갈수록, 국민 건강을 위한 정부의 미세먼지 저감 대책과 관리 등의 계획과 실행방안에 대한 하부토픽이 주를 이뤘고, 국민개인적 차원에서의 예비와 대책을 실행할 수 있는 정보를 제공하였다. 이에 반하여 댓글 내 공중의 반응은 이슈가 고조기로 전개됨에 따라 점차 미세먼지의 원인제공자라 인식하는 중국에 대한 성토와 미세먼지에 대한 정부 대책의 부족 및 정책적 실효성에 대한 부정적인 목소리가 다수를 차지하였음을 볼 수 있었다. 미세먼지 이슈는 코로나-19 이슈로 인하여 잠시 소강상태인 것처럼 보이지만, 추후 사회적 이슈로 재부각 될 가능성이 높기에, 위험 관리 측면에서 전략적인 커뮤니케이션의 역할을 강조하는 논의를 제시하였다.
#미세먼지 #위험 커뮤니케이션 #이슈 순환주기 #언론 기사와 댓글 담론분석 #빅데이터 #주제어 빈도분석 #시계열적 토픽 모델링 #의미망분석 #Fine dust issue #Risk management #Big data #Text mining #Topic modeling #Latent Dirichlet Allocation(LAD) #Semantic network analysis

목차

1. 문제제기
2. 선행연구
3. 연구방법
4. 연구 결과
5. 논의 및 함의
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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