텍스트 마이닝을 활용한 ‘청소년상담1388’ 빅데이터 분석: 2011~2018 네이버 지식iN을 중심으로
A Big Data Analysis of 'Youth Counseling 1388' Utilizing Text Mining: Focused on NAVER Knowledge iN, 2011~2018
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본 연구는 국내 최대 포털 사이트인 네이버 지식iN을 활용해 ‘청소년상담1388’ 키워드가 포함된 빅데이터를 추출하고 분석하여 ‘청소년상담1388’에 관한 의미 있는 결과를 도출하고, 효과적인 청소년 상담서비스 제공을 위한 기초자료를 만드는데 목적을 둔다. 이를 위해 2011년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지 총 8년의 기간 동안 네이버 지식iN에서 ‘청소년상담1388’을 키워드로 검색된 데이터를 수집하였다. 수집된 46,859건의 데이터를 바탕으로 사전처리와 품사분석 등 전처리과정을 실시하였고 N-gram과 의미연결망을 통해 데이터를 분석하고 시각화하였다. 데이터 수집은 Python 3.6.5를 통해 실시하였으며, 데이터 분석과 시각화는 TEXTOM, UCINET6를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2011년부터 2018년까지 ‘청소년상담1388’의 검색결과의 수는 증가 추세를 보였다. 둘째, ‘청소년상담1388’ 검색결과에 관한 상위 단어는 학교생활과 관련된 단어, 가정과 관련된 단어, 심리적 상황을 표현하는 단어, 근로와 관련된 단어 등 청소년의 생활반경에 관련된 것들이 주를 이루었다. 셋째, ‘청소년상담1388’ 검색결과에 관한 의미연결망 분석에서는 총 4개의 클러스터가 형성되었다. 그룹1: 청소년의 학교와 교우관계에 관련된 키워드, 그룹2: 청소년의 학업과 관련된 키워드, 그룹3: 청소년의 가족환경 변화와 관련된 키워드, 그룹4: 청소년의 근로와 관련된 키워드 순으로 크기가 형성되었다. 종합해보면 텍스트 마이닝을 활용한 ‘청소년상담1388’ 빅데이터 분석은 기존의 정형적 데이터를 벗어나 비정형 데이터를 통해서도 공공서비스를 이용하는 이용자들의 이슈 영역을 파악할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Abstract
The study aims to draw significant results of 'Youth Counseling 1388' as extracting and analyzing big data which contains the key words of 'Youth Counseling 1388' by utilizing NAVER Knowledge iN, one of the largest portal sites in South Korea, and to create baseline data for providing effective youth counseling services. For this purpose, the data was collected, which was retrieved by the key words of 'Youth Counseling 1388' via NAVER Knowledge iN for 8 years, from January 1st, 2011, to December 31st, 2018. Pre-processing, such as pretreatment and word-category analysis, was conducted focusing on the collected 46,859 data, and the data was analyzed and visualized applying N-gram and semantic network. The results of this study are as follows. First, from 2011 to 2018, the number of search results for 'Youth Counseling 1388' revealed a tendency of increase. Second, the top words related to the search results of 'Youth Counseling 1388' mainly had a connection with the life radius of adolescents such as the associated words with school life, family, and work and the words expressing their psychological situation. Third, a total of 4 clusters were constructed in the semantic network analysis of 'Youth Counseling 1388.' In order of group 1: key words associated with the schools and peer relationships of adolescents; group 2: key words related to schoolwork of adolescents; group 3: key words connected with changes in family environment of adolescents; and group 4: key words linked to work of adolescents; the group sizes were created. Overall, the big data analysis of 'Youth Counseling 1388' utilizing text mining was confirmed to identify the interest area of users who also utilize the public services through unstructured data, beyond the existing structured data.
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