비정형 빅데이터를 이용한 COVID-19 주요 이슈 분석 (Analysis of Major COVID-19 Issues Using Unstructured Big Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식경영학회
· 수록지 정보 : 지식경영연구 / 22권 / 2호 / 145 ~ 165페이지
· 저자명 : 김진솔, 신동훈, 김희웅

초록

2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를알기 위해 ‘정부 대응방향’을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

영어초록

As of late December 2019, the spread of COVID-19 pandemic began which put the entire world in panic. In order to overcome the crisis and minimize any subsequent damage, the government as well as its affiliated institutions must maximize effects of pre-existing policy support and introduce a holistic response plan that can reflect this changing situation- which is why it is crucial to analyze social topics and people’s interests. This study investigates people’s major thoughts, attitudes and topics surrounding COVID-19 pandemic through the use of social media and big data. In order to collect public opinion, this study segmented time period according to government countermeasures. All data were collected through NAVER blog from 31 December 2019 to 12 December 2020. This research applied TF-IDF keyword extraction and LDA topic modeling as text-mining techniques. As a result, eight major issues related to COVID-19 have been derived, and based on these keywords, this research presented policy strategies. The significance of this study is that it provides a baseline data for Korean government authorities in providing appropriate countermeasures that can satisfy needs of people in the midst of COVID-19 pandemic.

참고자료

· 없음