텍스트 마이닝을 활용한 청소년부모 언론보도 기사 분석
Analysis of Media Coverage on Teen Parents Using Text Mining
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초록
본 연구에서는 빅데이터 분석 기법을 활용하여 언론기사에서 나타난 청소년부모의 키워드를 분석함으로써 언론에서 노출되는 청소년부모들의 대한 관심 키워드가 무엇인지 알아보고자 하였다. 구체적으로 2005년 1월부터 2024년 5월까지의 2,711건의 네이버 뉴스를 수집하였고 수집된 뉴스를 통해 키워드 빈도 분석, 키워드 네트워크 분석, 토픽 모델링을 포함하여 빅데이터 분석을 하였다. 키워드 빈도 분석을 통해 청소년 부모 관련 기사에서 가장 많이 사용된 키워드를 도출하였고 키워드 네트워크 분석을 통해 이러한 주요 용어 간의 관계와 연관성에 대하여 살펴보았다. 마지막으로 토픽 모델링 기법은 언론에서 논의되고 있는 청소년부모의 주요 키워드와 이슈를 파악하였다. 연구 결과를 바탕으로 청소년 부모 지원 정책 수립을 위한 정책적 시사점을 제시하였다.
Abstract
This study aims to analyze keywords related to youth parents in media coverage using big data analysis techniques. The research seeks to identify the main topics of interest concerning youth parents as reported in the press. Specifically, we collected 2,711 news articles from Naver News published between January 2005 and May 2024. The study utilized various big data analysis methods, including keyword frequency analysis, keyword network analysis, and topic modeling. The keyword frequency analysis revealed the most commonly used terms in articles about youth parents. The keyword network analysis provided insights into the relationships and connections between these key terms. Finally, the topic modeling technique helped identify and categorize the main themes and issues discussed in the media regarding youth parents. Based on these analytical results, we present policy implications for developing strategies to support youth parents. This research contributes to the existing literature by providing a comprehensive analysis of media representation of youth parents and offers valuable insights for policymakers, social workers, and other stakeholders involved in supporting this vulnerable group.
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