코로나 19 뉴스데이터 분석 및 시각화
Covid 19 News Data Analysis and Visualization
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초록
본 논문에서는 2019년 12월부터 2020년 7월까지 약 8개월간 유통되었던 코로나19와 관련된 뉴스데이터를 이용하여 일자 및 지역별로 단어에 대한 빈도를 구하고, 결과를 활용하여 코로나19 환자에 대한 현황 데이터와의 상관관계를 시각화하였다. 뉴스데이터는 한국언론진흥재단에서 운영하고 있는 뉴스 빅데이터 시스템 '빅카인즈'에서 수집된 데이터를 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시각화 시스템은 지역과 기간을 선택하면 분석한 결과를 이용하여 전체 지역 대비 선택한지역의 뉴스 빈도수, 선택한 지역의 주요 키워드, 주요 키워드의 지역별, 일자별 변화 등을 보여주고 있다. 이러한 시각화를 통하여 이전에 발생하였던 사건에 대해 주요 키워드와 코로나19 확진자 및 감염자 추이를 확인할 수 있다.
Abstract
In this paper, we calculate the word frequency by date and region using news data related to COVID-19 distributed for about 8 months from December 2019 to July 2020, and visualized the correlation with the current state data of COVID-19 patients using the results. News data was collected from Big Kids, a news big data system operated by the Korea Press Promotion Foundation. The visualization system proposed in this paper shows the news frequency of the selected region compared to the overall region, the key keyword of the selected region, the region of the main keyword, and the date change of the selected region. Through this visualization, the main keywords and trends of COVID-19 confirmed and infected people can be identified for previous events.
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