BERTopic과 사회연결망분석을 활용한 다크웹 마약 관련 게시물의 패턴 분석
Pattern Analysis of Drug-Related Posts on the Dark Web Using BERTopic and Social Network Analysis
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
마약 거래가 다양한 플랫폼으로 확산됨에 따라 관련 위험성이 증가하고, 이를 예방하기 위한 대책 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 다크웹에서 수집한 2,025개의 마약 관련 게시물을 분석 대상으로 하여, BERTopic과 사회연결망 분석을 통해 주요 패턴을 파악하였다. 이를 통해 3개의 토픽을 도출하고 상위 10개의 키워드를 추출하였으며, ChatGPT-4.0을 활용해 적절한 토픽명을 제안받았다. 제안된 토픽명은‘마약 재배 및 활용 방법’, ‘품질 관리 및 인증 절차’, ‘장비 관리 및 법적 고려 사항’이다. 또한, TF-IDF 방식을 통해 주요 키워드 30개를 분석하고, 동시출현 빈도를 기반으로 사회연결망 분석을 수행하였다. 네트워크 분석 결과, 연결 중심성이 높은 키워드는 ‘대마’였고, 매개 중심성이 높은 키워드는 ‘재배’로 나타났으며, 네트워크는 전반적으로 밀도 있는 구조를 보여 키워드 간의 높은 연관성을 보였다. 이를 통해 다크웹 내 마약 관련 게시물의 키워드 패턴이 ‘마약류 생산’을 중심으로 연결되어 있음을 확인하였다. 본 연구는 다크웹과 소셜미디어에서 마약 거래의 접근성을 제한하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
The proliferation of drug transactions across various platforms has increased associated risks, highlighting the need for research on measures to prevent drug-related crimes and transactions. This study analyzed key patterns using BERTopic and Social Network Analysis (SNA) on 2,025 drug-related posts collected from the dark web. The analysis summarized the main topics into three categories, with ChatGPT-4.0 assisting in the proposal of suitable topic names: “Methods of Drug Cultivation and Utilization,” “Quality Control and Certification Procedures,” and “Equipment Management and Legal Considerations.” Furthermore, 30 major keywords in the dataset were analyzed using the TF-IDF method, and co-occurrence frequency was employed for social network analysis. The network analysis revealed that the keyword with the highest degree centrality was “Cannabis,” while “Cultivation” had the highest betweenness centrality. The network structure demonstrated high density, indicating strong interrelations between keywords. Ultimately, the analysis confirmed that patterns of keywords in dark web drug-related posts are centered around “Drug Production.” This study aims to provide foundational data for establishing restrictions to prevent easy access by traffickers on the dark web and social media platforms.
참고문헌 (40)
- 대검찰청, "마약류 범죄백서" (2023)
- 2023년 하반기 청소년 마약 범죄동향, "경찰청", ~ (2023)
- World Drug Report 2022, "UNODC", ~ (2022)
- Li, J., "A machine learning approach for the detection and characterization of illicit drug dealers on instagram: model evaluation study", Journal of medical Internet research, 21(6) (2019)
- Hu, C., "Detection of illicit drug trafficking events on instagram : A deep multimodal multilabel learning approach", Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information & Knowledge Management, pp.3838~3846 (2021)
- 박은영, "인스타그램 프로필및 게시물의 유사도 분석을 통한 동일 마약유통 계정 추적 기술", 한국컴퓨터정보학회논문지, 29(2), pp.109~118 (2024)
- Watters, P. A., "Cyberspace Safety and Security", pp.66~76 (2012), Springer Berlin Heidelberg
- 방승환, "범죄예측에서의 데이터마이닝 적용 가능성 연구 : 절도범죄를 중심으로", 한국컴퓨터정보학회논문지, 19(12), pp.309~317 (2014)
- 이종훈, "범죄발생 위험요소와 연관된 SNS 데이터의 효율적 추출방법에 관한 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 20(1), pp.255~263 (2015)
- 한병우, "단어 조합 검색을 이용한 불법⋅유해정보 탐지 기법", 정보보호학회논문지, 26(2), pp.397~404 (2016)
- 김재진, "PGP 공개키 단서를 활용한 다크웹범죄수사 방안", 디지털포렌식연구, 13(4), pp.219~230 (2017)
- 최민재, "소셜 미디어상의 마약 범죄 추적을 위한 키워드 수집체계연구", 2023년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집, 31(2), pp.209~212 (2023)
- Haupt, M. R., "The influence of social media affordances on drug dealer posting behavior across multiple social networking sites(SNS)", Computers in Human Behavior Reports, 8, pp.100235~ (2022)
- 김민선, "토픽모델링을 활용한 코로나19 이후청소년 마약 관련 이슈 분석", 한국콘텐츠학회논문지, 23(7), pp.452~464 (2023)
- 김선욱, "LDA와 BERTopic을 이용한토픽모델링의 증강과 확장 기법 연구", 정보관리학회지, 39(3), pp.99~132 (2022)
- 고영수, "딥러닝 및 토픽모델링기법을 활용한 소셜 미디어의 자살 경향 문헌판별 및 분석", 한국비블리아학회지, 32(3), pp.247~264 (2021)
- 고영수, "BERTopic을 활용한 불면증 소셜데이터 토픽 모델링 및 불면증 경향 문헌 딥러닝 자동분류 모델 구축", 정보관리학회지, 39(2), pp.111~129 (2022)
- 양우령, "Topic Modeling Analysis of Social Media Marketing using BERTopic and LDA", 산경연구논집, 13(9), pp.37~50 (2022)
- 백준우, "LDA 및 BERTopic 기반 해외건설시장 뉴스 기사 토픽모델링 성능평가", 대한토목학회논문집, 43(6), pp.811~819 (2023)
- 이용구, "LDA, Top2Vec, BERTopic 모형의 토픽모델링 비교 연구-국외 문헌정보학 분야를 중심으로-", 한국문헌정보학회지, 58(1), pp.5~30 (2024)
- Wasserman, S., "Social network analysis : Methods and applications" (1994), The Press Syndicate of the University of Cambridge
- 곽기영, "소셜네트워크분석" (2017), 도서출판 청람
- van der Hulst, R. C., "Introduction to Social Network Analysis(SNA)as an investigative tool", Trends Organ Crim, 12, pp.101~121 (2009)
- Burcher, M., "Social network analysis as a tool for criminal intelligence : Understanding its potential from the perspectives of intelligence analysts", Trends in Organized Crime, 21, pp.1~17 (2018)
- Bright, D. A., "Illuminating dark networks : A social network analysis of an Australian drug trafficking syndicate", Crime, law and social change, 57, pp.151~176 (2012)
- 정화성, "흉기 난동 등 소프트타깃 테러언론보도에 관한 탐색적 연구 : 텍스트마이닝과 사회연결망 분석을 중심으로", 시큐리티연구, (76), pp.459~477 (2023)
- 정수아, "키워드 네트워크 분석을 활용한 한국안광학회지의 연구현황 : 저자 선정 키워드 중 출현빈도 상위 10개 키워드를 중심으로", 한국안광학회지, 26(2), pp.99~112 (2021)
- 정풀잎, "텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 이용한 스마트폰 디자인의핵심속성 및 가치 식별", 대한경영학회지, 32(1), pp.27~47 (2019)
- 노동원, "키워드 네트워크 분석(keyword network analysis)을 통한 국내 코칭연구 동향 분석", HRD연구, 23(2), pp.91~121 (2021)
- "빅데이터 기반 범죄분석 플랫폼"[URL]
- "KoBERT"[URL]
- 조인동, "소셜 네트워크와 데이터 마이닝 기법을 활용한 학문 분야 중심 및 융합 키워드 추천 서비스", 지능정보연구, 17(1), pp.127~138 (2011)
- McPartland, J. M., "Cannabis sativa L. - Botany and Biotechnology", pp.101~121 (2017), Springer
- 마약류 지정기준에 관한 연구, "신의기", 한국형사법무정책연구원, ~ (2003)
- "마약 ‘대마’의 변신...합법화에 식품⋅의약품으로 재탄생"[URL]
- 청소년 마약류범죄 실태 및 대응방안 연구, "한국형사⋅법무정책연구원", ~ (2023)
- 유숙경, "마약류 중독자의 회복 경험에 대한질적 메타분석", 한국중독범죄학회보, 13(3), pp.93~120 (2023)
- 서경선, "텍스트 마이닝을 활용한 마약중독 관련 뉴스 기사 분석", 창의정보문화연구, 10(4), pp.273~287 (2024)
- 박솔규, "마약 범죄 추적을위한 다크웹 상의 소셜미디어 유인 링크 수집체계 개발", 2024년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집, 32(1), pp.123~125 (2024)