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자료유형
학술저널
저자정보
안주영 (연세대학교 문헌정보학과) 안규빈 (연세대학교) 송민 (연세대학교)
저널정보
한국문헌정보학회 한국문헌정보학회지 한국문헌정보학회지 제50권 제2호
발행연도
2016.5
수록면
289 - 307 (19page)
DOI
http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2016.50.2.289

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에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.
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참고문헌 (16)

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김은경 / 2013 / 전염병의 경로 추적 및 예측을 위한 통합 정보 시스템 구현 / 인터넷정보학회논문지 14(5) : 69 ~ 76 Crossref 김정실 / 2008 / 법정전염병 감염관리를 위한 정보시스템 개발 및 효과 / 기본간호학회지 15(3) : 371 ~ 379 google schola 황교상 / 2014 / 센서스 데이터를 기반으로 만든 전염병 전파 시뮬레이션 모델 / 대한산업공학회지 40(2) : 163 ~ 171 dbpia Bastian, M. / 2009 / Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks / Proceedings of International AAAI Conference on Weblogs and Social Media : 361 ~ 362 google schola Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet Allocation / Journal of Machine Learning Research 3 : 993 ~ 1022 google schola

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