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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이하나 (이화여자대학교) 안순태 (이화여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
3,209 - 3,220 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.11.3209

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건강한 일상생활은 안정적인 기분 상태와 밀접하게 연관되어 있다. 본 연구는 온라인 소셜 데이터와 의미 연결망 분석을 활용하여, 짜증스러운 기분의 언어적 표현 구조를 탐색하고 우울 정도에 따른 기분 표현의 차이를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 일상생활에서의 짜증은 높은 각성 수준을 동반하는 불쾌한 심리 상태를 나타내는 반면, 심각한 우울 상태에서는 ‘우울’, ‘무기력’, ‘비참’ 등의 단어와 함께 표현되는 경향을 보였다. 이는 짜증스러운 기분이 우울 증상과 밀접한 관련이 있으며, 감정 기복을 나타낼 수 있음을 시사한다. 본 연구는 일상적인 언어 표현 분석을 통해 우울 징후를 조기에 감지할 수 있는 가능성을 제시하며, 텍스트 기반 감정 분석 기술을 활용한 디지털 헬스케어 콘텐츠 개발에 기여할 수 있을 것이다.
#기분 조절 #우울 #온라인 소셜 데이터 #의미 연결망 분석 #디지털 헬스케어 #Emotion Regulation #Depression #Online Social Data #Semantic Network Analysis #Digital Health-Care

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구목적 및 연구문제
III. 연구방법
IV. 연구결과
V. 논의
Ⅵ. 결론 및 제언
참고문헌

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