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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영주 (중앙대학교) 조인숙 (상명대학교)
저널정보
한국주거학회 한국주거학회논문집 한국주거학회논문집 제34권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
27 - 41 (15page)
DOI
10.6107/JKHA.2023.34.2.027

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The purpose of this study was to explore keyword changes related to housing stress before and after the outbreak of COVID-19 using big data analysis methodology. Newspaper articles for 4 years before and after COVID-19 were collected in relation to housing stress from Naver News platform, and 27,898 keywords were extracted. The collected data was refined using R4.2.2 program and analyzed using vocabulary usage frequency analysis, Odd ratio analysis, Phi analysis, Semantic Network Analysis, and Topic Modeling. Major findings are as follows. 1) After COVID-19, the frequency of occurrence of the keyword ‘residential environment’ was the highest, and ‘housing complex’ was the most important keyword in the semantic network results. 2) The keyword ‘bathroom’ was very highly appeared after COVID-19, reflecting the increased interest in hygiene, health, and safety. 3) As remote education, telecommuting, and care within a dwelling have expanded due to COVID-19, the need for more space and flexible housing planning to accommodate them has been highlighted. 4) While COVID-19 has made daily life more difficult for the vulnerable, it has been confirmed that single-parent households were particularly stressed about housing. 5) The housing stress of young people continued to be at a high level before and after COVID-19. 6) It was confirmed that the increase in housing cost was the main factor causing housing stress.
#Housing Stress #COVID-19 #Semantic Network Analysis #Topic Modeling #주거스트레스 #코로나19 #의미연결망분석 #토픽모델링

목차

ABSTRACT
I. 서론
II. 이론적 고찰
III. 연구방법
IV. 분석 결과
V. 결론
REFERENCES

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