빅데이터를 통해 본 난민에 대한 인식 및 정서적 태도 변화
Changes in Public Perceptions and Sentiments Toward Refugees as Seen Through Big Data
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연구 목적: 난민에 대한 대중의 인식 및 정서의 변화를 알아보기 위해 빅데이터 분석하였다. 연구 방법: 포털 사이트에서 2018년부터 2022년까지 발생한 3번의 난민 사태를 중심으로 사태별 6개월간 비정형 텍스트 데이터를 수집 및 정제하고, 감성 분석, TF-IDF 분석, CONCOR 분석하였다. 연구 내용: 연구 결과, 시간의 흐름에 따라 부정 정서(거부감)와 부정 단어(문제, 반대)의 수는 줄어들고, 긍정 정서와 긍정단어(수용, 지지, 기부)의 수는 증가하였다. CONCOR 분석 결과 1차(예멘 난민)와 2차(아프가니스탄 난민)에서 종교 관련 군집이 출현, 3차(우크라이나 난민)에서는 우호적인 군집이 다수 나타났다. 결론 및 제언: 난민에 대한 대중의 인식 및 정서의 변화를 분석함으로써 향후 정부의 난민 관련 정책 수립 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study used big data analytics to explore the changes in public perceptions and sentiments toward refugees. Focusing on the three refugee crises that appeared on web portals in 2018, 2021, and 2022, six months’ unstructured text data for each year were collected, cleaned, and analyzed. First, the study found that negative sentiments gradually decreased while positive ones increased over time. Second, ‘sense of refusal’ has decreased. Third, negative words (problems, oppositions) gradually decreased, whereas positive words (acceptance, support, and donation) increased within the top 10 TF-IDF. Fourth, in the CONCOR analysis, religion-related clusters appeared in the Yemen and Afghanistan refugee clusters, and many such affirmative clusters as help or support appeared in the Ukrainian refugee clusters. The significance of the research findings is interpreted and its limitations and implications discussed.
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