텍스트마이닝을 활용한 COVID-19 발생 전·후 생활폐기물에 대한 인식변화

• 영문명: Perception Change of Municipal Solid Waste before and after COVID-19 pandemic Using Text Mining
• 발행기관: K교육연구학회
• 저자명: 이동수(Lee, DongSu)
• 간행물 정보: 『사회과학리뷰』제6권 제3호, 1~20쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.12.31

국문 초록

본 연구는 코로나19 발생 전·후 생활폐기물에 대한 사회적 인식의 변화를 파악하고자 시도되었다. 연구내용으로 코로나19 발생 이전(2018년 1월~2019년 12월, 총 24개월)과 코로나19가 발생 이후(2020년 1월~2021년 9월, 총 21개월)로 나누어 데이터를 수집하였다. 데이터 규모는 뉴스데이터 83,938건, SNS 데이터 311건으로 총 84,561건이었다. 수집된 자료는 R을 활용하여 분석하였다. 연구결과 첫째, 코로나19 발생 이후에 ‘생활폐기물’ 관련 뉴스데이터는 증가하였지만, SNS데이터에서는 감소하였다. 둘째, 뉴스데이터 코로나19 발생 전·후 공통 키워드 증가폭이 가장 두드러진 키워드는 ‘마스크’였으며, SNS데이터에서 감소폭이 가장 두드러진 키워드는 ‘쓰레기’였다. 셋째. 뉴스데이터 네트워크 분석결과 코로나19 발생 이후에 플라스틱 생활폐기물에 대한 심각성과 친환경 제품에 대한 언론의 관심이 증가하고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 감성분석결과, SNS데이터에서는 코로나19 발생 전·후 부정어가 동일하게 우세했지만, 뉴스데이터에서는 긍정어가 증가하고, 부정어가 감소하였다.

영문 초록

This study was attempted to identify changes in social perceptions of ‘Municipal Solid Waste’ before and after COVID-19 pandemic. Contents: Data were collected before the onset of COVID-19 (January 2018 to December 2020, total of 24 months) and after the onset of COVID-19 (January 2020 to September 2021, total of 21 months). The data size was 83,938 news data and 311 SNS data, for a total of 84,561 cases. The collected data were analyzed using R 4.1.1. Results First, after the outbreak of COVID-19, news data related to ‘living waste’ increased, but decreased in SNS data. Second, the keyword with the most noticeable increase in the common keyword before and after the outbreak of COVID-19 in the news data was Mask , and the keyword with the most noticeable decrease in the SNS data was Garbage . third. As a result of analyzing the news data network, it was found that the seriousness of plastic Municipal Solid Waste and the media s interest in eco-friendly products are increasing after Corona 19. Fourth, as a result of sentiment analysis, negative words before and after the outbreak of Corona 19 were equally dominant in SNS data, but positive words increased and negative words decreased in news data.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

생활폐기물 텍스트마이닝 코로나 19 뉴스데이터 SNS데이터 Municipal Solid Waste Text Mining COVID-19 News Data Social Network Service Data