본 연구에서는 코로나 바이러스로 인한 국내의 팬데믹 상황에서 SNS(Social Network Service) 중독에 대한 코로나19 전후의 변화를 다양한 텍스트 마이닝 기법을 통해 살펴보았다. 수집한 데이터를 이용해 키워드 분석(...
본 연구에서는 코로나 바이러스로 인한 국내의 팬데믹 상황에서 SNS(Social Network Service) 중독에 대한 코로나19 전후의 변화를 다양한 텍스트 마이닝 기법을 통해 살펴보았다. 수집한 데이터를 이용해 키워드 분석(빈도분석, TF-IDF 가중치 분석)을 진행하여 단어들의 변화와 Word2vec으로 추출된 연관어에 t-SNE를 사용해서 연관어의 변화를 시각적으로 살펴보았다. 그리고 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델링 분석을 적용하여 문서들에 숨겨진 주제를 찾고, 감성분석으로 긍정, 부정 단어의 속성 및 비율의 변화에 대해 알아보았다. 코로나19 발생 전후의 변화를 알아본 결과, 코로나19 발생 전의 자유로운 여행 활동의 SNS들은 코로나19 발생으로 인해 소소한 일상의 SNS로 변화되었음을 알 수 있었으며, SNS중독 관련 연관어와 주제의 추출로부터 SNS중독 현상이 증가하고 있음을 유추할 수 있었다. 또한 인터넷 및 미디어를 사용하는 온라인 교육을 기반으로 한 디지털 사회로의 변화되는 사회의 모습도 볼 수 있었으며, 사회적 거리 두기 강화로 인한 장기화한 비대면 활동으로 부정의 감정이 증가하였고, 소통의 수단으로 스마트폰과 SNS의 사용이 증가하였음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 코로나 바이러스로 인한 국내의 팬데믹 상황에서 SNS(Social Network Service) 중독에 대한 코로나19 전후의 변화를 다양한 텍스트 마이닝 기법을 통해 살펴보았다. 수집한 데이터를 이용해 키워드 분석(빈도분석, TF-IDF 가중치 분석)을 진행하여 단어들의 변화와 Word2vec으로 추출된 연관어에 t-SNE를 사용해서 연관어의 변화를 시각적으로 살펴보았다. 그리고 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델링 분석을 적용하여 문서들에 숨겨진 주제를 찾고, 감성분석으로 긍정, 부정 단어의 속성 및 비율의 변화에 대해 알아보았다. 코로나19 발생 전후의 변화를 알아본 결과, 코로나19 발생 전의 자유로운 여행 활동의 SNS들은 코로나19 발생으로 인해 소소한 일상의 SNS로 변화되었음을 알 수 있었으며, SNS중독 관련 연관어와 주제의 추출로부터 SNS중독 현상이 증가하고 있음을 유추할 수 있었다. 또한 인터넷 및 미디어를 사용하는 온라인 교육을 기반으로 한 디지털 사회로의 변화되는 사회의 모습도 볼 수 있었으며, 사회적 거리 두기 강화로 인한 장기화한 비대면 활동으로 부정의 감정이 증가하였고, 소통의 수단으로 스마트폰과 SNS의 사용이 증가하였음을 알 수 있었다.
In this study, we examined the change of SNS(Social Network Service) addiction occurred during Korean pandemic situation caused by COVID-19 using various text mining techniques. Using the collected SNS data, the keyword analyses, word frequency analysis and TF-IDF weight analysis, were performed to ...
In this study, we examined the change of SNS(Social Network Service) addiction occurred during Korean pandemic situation caused by COVID-19 using various text mining techniques. Using the collected SNS data, the keyword analyses, word frequency analysis and TF-IDF weight analysis, were performed to examine the changes of words, and the changes of associated words extracted by Word2vec were visually reviewed applying t-SNE. In addition, LDA topic modeling analysis was applied to find out the changes in topics hidden in the documents. Also, the changes in the properties of sentiment words and the proportions of positive and negative words were investigated via sentiment word analysis. The results showed that the SNS of free travel activities before the outbreak of COVID-19 was changed to a small daily SNS and SNS addiction phenomenon has been increasing, inferred from the analysis of extracted associated words and topics. It was also possible to see a society changing towards a digital one based on internet and media even in education, the negative emotions increased due to prolonged non-face-to-face activities, and the use of smartphones and SNS increased as a means of communication.
In this study, we examined the change of SNS(Social Network Service) addiction occurred during Korean pandemic situation caused by COVID-19 using various text mining techniques. Using the collected SNS data, the keyword analyses, word frequency analysis and TF-IDF weight analysis, were performed to examine the changes of words, and the changes of associated words extracted by Word2vec were visually reviewed applying t-SNE. In addition, LDA topic modeling analysis was applied to find out the changes in topics hidden in the documents. Also, the changes in the properties of sentiment words and the proportions of positive and negative words were investigated via sentiment word analysis. The results showed that the SNS of free travel activities before the outbreak of COVID-19 was changed to a small daily SNS and SNS addiction phenomenon has been increasing, inferred from the analysis of extracted associated words and topics. It was also possible to see a society changing towards a digital one based on internet and media even in education, the negative emotions increased due to prolonged non-face-to-face activities, and the use of smartphones and SNS increased as a means of communication.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.