DC Field | Value |
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dc.contributor.author | 김연정 |
dc.date.accessioned | 2023-07-12T08:13:49Z |
dc.date.available | 2023-07-12T08:13:49Z |
dc.date.issued | 2023-06-30 |
dc.identifier.issn | 1226-072X |
dc.identifier.uri | https://repository.kihasa.re.kr/handle/201002/42831 |
dc.description.abstract | 본 연구는 빅데이터를 활용하여 ‘코로나 우울’과 관련된 전반적인 이슈와 사회적 반응들을 탐색하기 위해 시도되었다. 이를 위해 ‘코로나’와 ‘우울’의 키워드를 사용하여 2020년 1월 19일부터 2021년 3월까지 국내 포털사이트와 SNS에 게시된 글을 통해 데이터를 수집하였고, 텍스톰 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 코로나 우울과 관련하여 상위순위로 나타나는 핵심 키워드는 ‘극복’, ‘불안’, ‘사람’, ‘마음’, ‘장기’, ‘증상’, ‘스트레스’, ‘후유증’ 등 이었다. 둘째, N-gram 분석 결과, 의미 있는 상위 키워드는 ‘우울-불안’, ‘우울-극복’, ‘코로나-후유증’ 등이었다. 셋째, 매트릭스 분석 결과, 코로나 우울 관련 검색을 통해 동시 출현빈도가 높은 단어는 불안, 블루, 우울증 등으로 나타났다. 넷째, 주요 키워드들의 상관계수를 분석한 결과 ‘코로나’와 가장 연관성이 높은 단어는 ‘블루’, ‘증상’, ‘극복’이었고, ‘우울’과 가장 연관성이 높은 단어는 ‘우울증’, ‘친구’, ‘생각’이었다. 넷째, 토픽모델링 결과 코로나 우울과 관련된 상위 주요 주제는 ‘재택근무로 인한 혼란’, ‘인근 심리치료서비스 요구’, ‘코로나 우울의 증상’, ‘우울증으로 악화’, ‘대인관계의 위축’, ‘학업 혼란’, ‘청소년 정신건강 문제’, ‘코로나 후유증’, ‘생일 우울증’, ‘체중 증가’로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 주요 결과를 바탕으로 코로나 우울 극복 및 추후 신종 감염병 발생 시 사람들의 정신건강 문제 예방을 위한 시사점과 연구의 의의에 대해 논의하였다. |
dc.description.abstract | The purpose of this study was to analyze big data related to the “COVID-19 blues” to explore major issues and public response. The data were collected using web crawling from January 2020 through March 2021 and analyzed using text mining analysis. The results indicated that the main keywords related to Corona blues were ‘overcoming,’ ‘anxiety,’ ‘person,’ ‘mind,’ ‘prolonged,’ ‘symptom,’ ‘stress,’ and ‘sequela.’ The main N-gram keywords in the data were depression-anxiety, depression-overcoming, and corona-sequela. In relation to COVID-19 blues, words with high co-occurrence frequencies were anxiety, blue, and depression. Our keyword correlation analysis found that the words most related to ‘corona’ were ‘blue’, ‘symptoms’, and ‘restoration’, and the words most related to ‘blues’ were ‘depression’, ‘friend’, and ‘thought’. Topic modeling indicated that 10 topics were ‘confusion due to working from home’, ‘nearby mental health services’, ‘symptoms of COVID-19 blues’, ‘transition to depression’, ‘withdrawal in interpersonal relationships’, ‘youth academic turmoil’, ‘psychological difficulties of youth’, ‘the aftereffects of COVID-19’, ‘birthday blues’, and ‘weight gain’. Big data analysis revealed the need for more inclusive strategies of mental support for COVID-19 blues. Implications for intervention and recommendations for further research are provided. |
dc.format | text/plain |
dc.format | text/html; charset=utf-8 |
dc.format | application/rdf+xml; charset=utf-8 |
dc.format.extent | 19 |
dc.language | kor |
dc.publisher | 한국보건사회연구원 |
dc.publisher | Korea Institute for Health and Social Affairs |
dc.rights | KOGL BY-NC-ND |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/kr/ |
dc.rights.uri | https://www.kogl.or.kr/info/licenseType4.do |
dc.title | 빅데이터를 활용한 코로나 우울에 관한 연구 |
dc.title.alternative | Analysis of Issues on COVID-19 Blues Using Big data |
dc.type | Article |
dc.type.local | Article(Series) |
dc.subject.keyword | 코로나 우울 |
dc.subject.keyword | 빅데이터 |
dc.subject.keyword | 텍스트 마이닝 |
dc.subject.keyword | COVID-19 Blues |
dc.subject.keyword | Big Data |
dc.subject.keyword | Text Mining |
dc.description.eprintVersion | published |
dc.contributor.alternativeName | Kim, Yeon-Jung |
dc.identifier.doi | 10.15709/hswr.2023.43.2.29 |
dc.citation.title | 보건사회연구 |
dc.citation.title | Health and Social Welfare Review |
dc.citation.volume | 43 |
dc.citation.number | 2 |
dc.citation.date | 2023-06-30 |
dc.citation.startPage | 29 |
dc.citation.endPage | 47 |
dc.identifier.bibliographicCitation | 보건사회연구 제43권 제2호, pp.29-47 |
dc.identifier.bibliographicCitation | Health and Social Welfare Review Vol.43 No.2, pp.29-47 |
dc.date.dateaccepted | 2023-07-12T08:13:49Z |
dc.date.datesubmitted | 2023-07-12T08:13:49Z |
dc.subject.kihasa | 미래질병위험 |
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