텍스트 마이닝을 활용한 매스 미디어와 소셜 미디어 의제 분석 : ‘마스크 5부제’를 중심으로 = Mass Media and Social Media Agenda Analysis Using Text Mining : focused on '5-day Rotation Mask Distribution System'

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzes online news articles and cafe articles on the '5-day Rotation Mask Distribution System', which is emerging as a recent issue due to the COVID-19 incident, to identify the mass media and social media agendas containing media and public reactions. This study figured out the difference between mass media and social media. For analysis, we collected 2,096 full text articles from Naver and 1,840 posts from Naver Cafe, and conducted word frequency analysis, word cloud, and LDA topic modeling analysis through data preprocessing and refinement. As a result of analysis, social media showed real-life topics such as ‘family members’ purchase’, ‘the postponement of school opening’, ‘ mask usage’, and ‘mask purchase’, reflecting the characteristics of personal media. Social media was found to play a role of exchanging personal opinions, emotions, and information rather than delivering information. With the application of the research method applied to this study, social issues can be publicized through various media analysis and used as a reference in the process of establishing a policy agenda that evolves into a government agenda.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 코로나19 사태로 인하여 최근 이슈로 떠오르는 ‘마스크 5부제’에 대한 온라인 뉴스 기사와 카페글을 분석하여 언론과 대중들의 반응을 담고 있는 매스 미디어와 소셜 미디어 의제를 파악하고, 그 차이점을 알아보았다. 분석을 위해 네이버 뉴스 기사 전문 2,096건과 카페글 1,840건을 수집하고 데이터 전처리 과정과 정제과정을 거쳐 단어 빈도분석, 워드 클라우드, LDA 토픽모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과, 매스 미디어에 비해 소셜 미디어는 ‘대리 구매’, ‘개학 연기’, ‘마스크 사용’, ‘마스크 구입’과 같이 실생활 관련 토픽이 나타나 개인 미디어의 특성이 반영되어 정보 전달의 기능 보다는 개인의 의견, 감정, 정보를 교류하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구에 적용된 연구방법의 적용으로 다양한 미디어 분석을 통해 사회이슈가 공중의제화 되고, 정부의제로 진화하는 정책의제설정 과정에서 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

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