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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 123 - 139 (17page)
이용수
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본 연구는 텍스트마이닝을 통해 네이버 지식iN 문서를 분석하고 이를 모델로 한 사기 신고 데이터 활용방안을 제시하였다. 텍스트마이닝은 당사자의 언어로 직접 기술한 자연스럽고 생생한 생각과 감정을 분석한다는 점에서 설문지의 질문에만 제한되지 않는다는 장점이 있다. 사회적으로 피해 액수가 크고 해악이 큰 ‘보이스피싱’과 ‘로맨스스캠’을 키워드로 정하고 두 개의 키워드로 해당 문서의 단어의 빈도수와 상관관계 등을 분석하였다. 그 결과 각각의 사기유형에 관한 대중의 인식에 두드러진 차이점을 발견하였다. 즉, ‘보이스피싱’은 가장 많이 언급된 단어가 ‘처벌’과 ‘피해자’로, 형법→사기죄→사기방조죄→처벌→보이스피싱 그리고 보이스피싱→피해자→수사기관→형사고소 등 단어가 연쇄적으로 이어지면서 질문유형이 과업 지향적(task-oriented)으로 나아가는 것을 확인할 수 있다. 반면에 ‘로맨스스캠’은 질문의 유형이 로맨스스캠 범죄에 대한 정의를 확인하는 데 집중되어 있다는 것을 확인할 수 있다. 이러한 분석을 바탕으로 ‘로맨스스캠’에 대해서도 적극적인 신고 채널의 도입이 필요하고 통신사기피해환급법상 지급정지가 가능한 방향으로 법을 해석해야 한다는 점 등 정책적 시사점을 제시하였다.
목차
국문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 정책적 시사점 및 결론
참고문헌
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