빅데이터에 나타난 ‘관계중독’에 대한 사회적 인식: 키워드 네트워크 분석을 중심으로
A Study on Social Perception of Relationship Addiction Using Big Data: Focused on Keyword Network Analysis
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초록
본 연구는 빅데이터 분석을 통하여 관계중독에 대한 사회적 인식을 키워드 네트워크 중심으로 탐구하는 데 목적이 있다. 본 연구는 2017년부터 2022년 9월 1일까지의 관계중독에 관한 빅데이터를 Textom을 활용하여 국내외 포털사이트 3곳에서 수집하고, 분석대상 선정, 데이터 수집, 데이터 정제, 네트워크 분석, CONCOR 분석을 활용하였다. 연구 결과, 첫째, 동시출현 빈도가 높은 단어는 중독, 관계, 관계중독, 외도, 결핍, 알코올중독, 대인관계, 게임중독이었다. 둘째, 중독, 관계, 관계중독, 외도, 결핍 순으로 연결 중심성이 높았고, 가장 중심적인 키워드였다. 네트워크 내에서 가장 큰 매개역할을 가지는 키워드는 중독, 관계, 관계중독, 결핍, 알코올중독 순으로 나타나 키워드 간의 최단경로상에서 구조적인 영향력을 지니는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 의의와 제한점 및 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.
Abstract
The purpose of this study is to explore social perceptions of relationship addiction around keyword networks through big data analysis. This study collected extensive data on relationship addiction from 2017 to September 1, 2022, from three domestic and foreign portal sites using Textom. The analysis encompassed target selection, data collection, purification, network analysis, and CONCOR analysis. The study revealed that, firstly, the words with a high frequency of simultaneous appearance included addiction, relationship, relationship addiction, infidelity, deficiency, alcoholism, interpersonal relationships, and game addiction. Secondly, the centrality of connection ranked high in the order of addiction, relationship, relationship addiction, infidelity, and deficiency, with addiction being the most central keyword. Keywords with the most significant mediating role in the network followed the order of addiction, relationship, relationship addiction, deficiency, and alcoholism. This suggests their structural influence in the shortest path between keywords.
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