DMR 토픽 모델링을 활용한 배달 플랫폼 노동에 대한 인식 분석 - 디시인사이드 배민커넥트 갤러리 게시물과 신문기사 분석을 중심으로
A Study on Investigating Perception of Food Delivery Platform Labor Using DMR Topic Modeling
1
조회
0
다운로드
7
인용
0
참고문헌
키워드
초록
코로나19 발병 이후, 비대면 소비가 증가하고 부업에 대한 수요가 높아지면서 음식 배달 플랫폼 노동이 일상생활에서 빠르게 확산 되었다. 본 연구는 배달 플랫폼 노동에 대한 내부적 인식과 외부적 인식을 탐색적으로 알아보기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 배달 플랫폼 노동에 대한 배달 노동자들의 인식과 언론의 인식을 알아보았다. 노동자들의 인식은 DC 인사이드 배민커넥트 갤러리 게시글을 활용하였으며 언론의 인식은 배민커넥트가 언급된 뉴스 기사 데이터를 활용하였다. 분석 방법으로는 단어 빈도, TF-IDF 값, 시멘틱 네트워크 분석과 같은 키워드 분석과 문서 집합 내에 잠재된 토픽을 도출해내는 DMR 토픽 모델링이 수행되었다. 분석 결과, ‘사고 및 보험’, ‘수익’, ‘코로나와 일자리’와 같이 안전과 수익성에 관한 토픽이 배민커넥트 갤러리와 신문기사에서 공통적으로 나타났다. 한편, ‘AI 배차와 일반 배차’, ‘편법’과 같이 배차 방식과 알고리즘을 속일 수 있는 편법들에 대한 토픽은 배민커넥트 갤러리에서만, ‘스타트업’과 ‘부업 수익 창출을 위한 배달’과 같이 기업에 대한 언급과 플랫폼 노동의 긍정적 가능성에 관한 토픽은 주로 신문기사에서 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로, 시간의 흐름에 따라 상승하거나 하강하는 토픽들이 분석되었으며 이와 관련한 해석이 논의되었다.
Abstract
Due to the COVID-19 outbreak, food delivery platform labor has rapidly spread in daily life as contactless consumption has increased and demand for side job has increased. This study utilizes text mining techniques to explore social issues about delivery platform labor from the perspective of platform laborers and news media. DC Inside Baemin Connect Gallery postings were used to identify platform laborer' perceptions, and news articles which mentioned ‘Baemin Connect’ were used to identify media perceptions. For the analysis, keyword analysis such as word frequency, TF-IDF value, semantic network analysis, and DMR topic modeling which derive latent topics within a set of documents were conducted. As a result, topics about safety and profitability, such as ‘accidents and insurance’, ‘profit’, and ‘COVID-19 and jobs’ were found in common in Baemin Connect gallery and news articles. On the other hand, topics about the way of dispatching (i.e., General dispatch system, AI dispatch system) and tricks that can fool algorithms only been shown in the Baemin Connect Gallery. Also, topics on the positive attributes of platform labor, such as the effect of generating side jobs and unicorn start-up only been shown in news articles. Additionally, topics that rise or fall over time were analyzed and related interpretations were discussed.
참고문헌 (33)
- 강명주, "배달앱 기사는 왜 배달 노동에 머무는가 - Bourdieu 의 자본이론을 중심으로 -", 한국사회복지학, 73(1), pp.65~94 (2021), 한국사회복지학회
- 강범일, "토픽 모델링을 이용한 신문 자료의 오피니언 마이닝에 대한 연구", 한국문헌정보학회지, 47(4), pp.315~334 (2013), 한국문헌정보학회[DOI]
- 길호현, "텍스트마이닝을 위한 한국어 불용어 목록 연구", 우리말글, 78, pp.1~25 (2018), 우리말글학회[DOI]
- 배달앱 확산이 고용에 미치는 영향, "김영아", 한국노동연구원, 13~155 (2019)
- 김재윤, "코로나 전후 직업만족도 리뷰 텍스트 양상 분석 : 잡플래닛 중심으로", 석사, pp.2021
- 서울시 디지털 플랫폼노동 실태와 정책과제 연구, "김종진", 서울연구원, ~ (2019)
- 디지털 플랫폼노동 실태와 특징Ⅱ- 웹기반, 지역기반 규모와 실태, "김종진", 한국노동사회연구소, ~, pp.2021-05 (2021)
- 김지은, "빅데이터를 활용한 대학구조개혁 평가의 키워드 및 토픽 분석", 박사, pp.2017
- 플랫폼경제종사자 규모 추정과 특성분석, "김준영", 한국고용정보원, ~ (2018)
- 박선희, "플랫폼의 전유와 저항: 배달플랫폼 노동과 AI 노동의 사회적 구성", 언론과 사회, 28(4), pp.5~53 (2020), 사단법인 언론과 사회
- 박은정, "KoNLPy: 쉽고 간결한 한국어 정보처리 파이썬 패키지", 제26회한글 및 한국어 정보처리 학술대회 논문집, pp.1~4 (2014)
- 박정훈, "배달의민족은 배달하지 않는다" (2020), 빨간소금
- 박치성, "텍스트 네트워크 분석: 사회적 인식 네트워크(socio-cognitive network) 분석을 통한 정책이해관계자 간 공유된 의미 파악 사례", 정부학연구, 19(2), pp.73~108 (2013), 정부학연구소
- 윤순욱, "LDA 기법을 이용한 미세먼지 이슈의 토픽모델링 분석", 에너지공학, 29(2), pp.23~29 (2020), 한국에너지학회[DOI]
- 윤효준, "비정형 텍스트 자료에서 잠재정보 추출을 위한 토픽모델링 소개: 치매관련 신체활동 뉴스 기사의 이슈 분석", 체육과학연구, 30(3), pp.501~512 (2019), 국민체육진흥공단 한국스포츠정책과학원[DOI]
- 이재성, "플랫폼 노동과 디지털 노동수기: ‘투잡’ 배달 노동 담론과 논증 구조", 도시연구, (17), pp.95~132 (2020), (재) 인천연구원[DOI]
- 플랫폼노동자의 규모와 특징, "장지연", 한국노동연구원, ~ (2020)
- 최현홍, "텍스트마이닝을 적용한 ICT융합 트렌드 분석", 한국혁신학회지, 15(3), pp.257~281 (2020), 한국혁신학회
- Barley, S. R., "The changing nature of work: Careers, identities, and work lives in the 21st century", ~ (2017)
- Blei, D. M., "Latent dirichlet allocation", the Journal of machine Learning research, 3, pp.993~1022 (2003)
- Drahokoupil, J., "The digital economy and its implications for labour", The platform economy, 1 (2017)
- Fabo, B., "In search of an adequate European policy response to the platform economy", Transfer : European Review of Labour and Research, 23(2), pp.163~175 (2017)
- Harmon, E., "Rating working conditions on digital labor platforms", Computer Supported Cooperative Work(CSCW), 28(5), pp.911~960 (2019)
- HM Wallach, "Evaluation methods for topic models", Proc. of ICML 2009, 139 (2009)
- Hoang, L., "The winners and the losers of the platform economy : Who participates?", Information, Communication & Society, 23(5), pp.681~700 (2020)
- Foodora and Deliveroo:The App as a Boss?, "Ivanova, M.", Control and autonomy in app-based management-the case of food delivery riders, 107~ (2018)
- Mimno, D. M., "Topic models conditioned on arbitrary features with Dirichlet-multinomial regression", In UAI, 24, pp.411~418 (2008)
- Mimno, D., "Topic models conditioned on arbitrary features with dirichlet-multinomial regression", ~ (2012)
- Newman, D., "Automatic evaluation of topic coherence", Human language technologies: The 2010 annual conference of the North American chapter of the association for computational linguistics, pp.100~108 (2010)
- Popping, R., "Computer-assisted text analysis" (1999), Sage
- Ramos, J., "Using tf-idf to determine word relevance in document queries", Proceedings of the first instructional conference on machine learning, 242(1), pp.29~48 (2003)
- Stewart, A., "Regulating work in the gig economy : What are the options?", The Economic and Labour Relations Review, 28(3), pp.420~437 (2017)
- Steyvers, M., "Probabilistic topic models", Handbook of latent semantic analysis, 427(7), pp.424~440 (2007)