소셜 빅데이터를 활용한 담배 위험 예측 (Predicting tobacco risk factors by using social big data)

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 26권 / 5호 / 1047 ~ 1059페이지
· 저자명 : 송태민, 송주영, 천미경

초록

본 연구는 국내의 블로그, 카페, SNS 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 데이터마이닝분석 기법을 적용하여 우리나라 국민의 담배에 대한 위험요인을 예측하고자 하였다. 주요분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인상에 ‘담뱃값인상’이 언급될 경우 담배에 대한 일반군 (negative)이58.6%에서 74.8%로 증가하며, ‘폐암’이 언급될 경우 73.1%로 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 담뱃값인상 이후 담배에 대한 위험군 (positive)은 5.6% 감소하고, 일반군은 6.1% 증가한 것으로 나타났다. 셋째, ‘FCTC, 담뱃값인상, 금연관련법, 흡연규제, 금연광고, 금연사업’과 관련된 정책이 온라인상에 많이 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 ‘금연약, 금연패치, 금연껌’이 온라인 상에 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하나, ‘전자담배와 보조제’가 온라인상에 언급될수록 담배에 대한 위험군을 증가시키는 것으로 나타났다.

영어초록

This study will predict risk factors associated with cigarettes in Korea by analyzing the social big data collected from the internet such as blogs, cafes, and SNSes in Korea, using data mining techniques. The key analysis results are as follows. First, when “raising cigarette price”is mentioned online, the negative group (i.e., the proportion of people holding negative views about smoking) increased from 58.6% to 74.8%, and when “lung cancer” is mentioned, it increased to 73.1%. Second, with regard to cigarettes in general, the positive group (i.e., the proportion of people holding positive views about smoking) decreased by 5.6% after the raising of cigarette prices, while the negative group increased by 6.1%. Third, when policies related to “FCTC, raising cigarette price, non-smoking laws, smoking regulations, non-smoking ads, and nonsmoking business” are more frequently mentioned online, the positive group tended to decrease. Finally, when “non-smoking drugs, non-smoking patches, and non-smoking gums” are more frequently mentioned online, the positive group tended to decrease.
However, when “electronic cigarettes and supplements” are more frequently mentioned online, the positive group increased.

참고자료

· 없음