소셜 빅데이터를 활용한 담배 위험 예측

제목
소셜 빅데이터를 활용한 담배 위험 예측
Predicting tobacco risk factors by using social big data
저자

송태민; 송주영; 천미경

키워드
감성분석; 담배; 데이터마이닝; 소셜빅데이터; 연관분석; Association analysis; data mining; opinion mining; social big data; tobacco
발행연도
2015-09-30
발행기관
한국데이터정보과학회
Series
한국데이터정보과학회지, vol. 26, no. 5, pp. 1047 - 1059
Journal Title
한국데이터정보과학회지
초록
본 연구는 국내의 블로그, 카페, SNS 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 데이터마이닝분석 기법을 적용하여 우리나라 국민의 담배에 대한 위험요인을 예측하고자 하였다. 주요분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인상에 '담뱃값인상'이 언급될 경우 담배에 대한 일반군 (negative)이58.6%에서 74.8%로 증가하며, '폐암'이 언급될 경우 73.1%로 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 담뱃값인상 이후 담배에 대한 위험군 (positive)은 5.6% 감소하고, 일반군은 6.1% 증가한 것으로 나타났다. 셋째, 'FCTC, 담뱃값인상, 금연관련법, 흡연규제, 금연광고, 금연사업'과 관련된 정책이 온라인상에 많이 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 '금연약, 금연패치, 금연껌'이 온라인 상에 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하나, '전자담배와 보조제'가 온라인상에 언급될수록 담배에 대한 위험군을 증가시키는 것으로 나타났다.
ISSN
1598-9402
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