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논문KCI 등재

SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV-2 (COVID-19) 관련 뉴스 빅데이터 비교 분석

Comparative Analysis of News Big Data related to SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2 (COVID-19)

우재현
한국컴퓨터정보학회 (The Korean Society Of Computer And Information)|2021.08|한국컴퓨터정보학회논문지 (Journal of The Korea Society of Computer and Information)|제26권 제8호|pp. 91-101|DOI https://doi.org/10.9708/jksci.2021.26.08.091

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뉴스COVID-19빅카인즈SARSMERSBIGKINDSNEWS
주제분류컴퓨터학

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본 논문은 COVID-19로 인해 세계적인 팬데믹(Pandamic)을 경험하게 되면서 보건 분야, 정책 분야 등에 있어 포스트 코로나(Post-Corona)를 준비하기 위한 시사점을 도출하고자 한다. 국내 감염병 방역체계가 가동되었던 SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV-2(COVID-19)의 3개 감염병에 대해발병 1년간의 시기적인 분석을 통해 언론사 뉴스 및 트렌드를 분석해보자는 것이다. 이를 위해한국언론진흥재단 ‘빅카인즈’ 뉴스 분석 프로그램을 활용하여 각 감염병이 국내에 영향이 미치던시기를 기준점으로 1년간의 뉴스 기사 건수를 수치화하고 주요 트렌드를 워드클라우드로 구현하여 분석하였다. 분석 결과, 감염병과 관련한 기사 건수는 세계보건기구(WHO)의 경고 선언 및 (의심)확진자 발생 시점에 정점을 기록하였다. 키워드와 워드클라우드 분석에 따르면 감염병에 대한‘발병지 및 주요 유행지역’, ‘방역당국’, ‘질병정보 및 확진자 정보’ 등이 주요한 공통점으로 나타났으며, 3개 감염병에서 차이점을 도출하였다. 아울러, 불확실 정보에 대하여 워드클라우드 분석을 수행함으로써 인포데믹 현황을 파악하였다. 본 연구결과는 앞서 경험하고 있는 감염병을 통해서 새로운 질병이 대유행할 시 선행되어야 하는 보건당국, 언론의 역할 및 재정비되어야 할 영역을 도출할 수 있었다는 점에서 의의를 갖는다.

Abstract

This paper intends to draw implications for preparing for Post-Corona in the health field and policy fields as the global pandemic is experienced due to COVID-19. The purpose of this study is to analyze the news and trends of media companies through temporal analysis of the three infectious diseases, SARS-CoV, MERS-CoV, and SARS-CoV-2 (COVID-19), in which the domestic infectious disease preventive system was active throughout the first year of the outbreak. To this end, by using the news analysis program of the Korea Press Foundation ‘Big Kinds’, the number of news articles per year was digitized based on the period when each infectious disease had an impact on Korea, and major trends were implemented and analyzed in a word cloud. As a result of the analysis, the number of articles related to infectious diseases peaked when the World Health Organization (WHO) declared a warning and (suspicious) confirmed cases occurred. According to keyword and word cloud analysis, ‘infectious disease outbreak and major epidemic areas’, ‘prevention authorities’, and ‘disease information and confirmed patient information’ were found to be the main common features, and differences were derived from the three infectious diseases. In addition, the current status of the infodemic was identified by performing word cloud analysis on information in uncertainty. The results of this study are significant in that they were able to derive the roles of the health authorities and the media that should be preceded in the event of a new disease epidemic through previously experienced infectious diseases, and areas to be rearranged.

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