빅데이터 기반 언론 메타 정보를 활용한 텍스트 마이닝 및 시각화 (Text Mining and Visualization Using Big Data Based Press Meta Information)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보통신학회
· 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 28권 / 2호 / 115 ~ 122페이지
· 저자명 : 남수태, 신성윤, 진찬용

초록

최근 제4차 산업혁명과 함께 도래한 새로운 변화가 빠르게 진행되고 있다. 이러한 물결은 누구도 거역할 수 없는 시대적 과제가 되었고 개인과 기업은 수용하지 않을 수 없는 현실에 직면해 있다. 4차 산업혁명 시대에 가장 핵심적인 기술은 인공지능(AI)과 빅데이터 분석이다. 빅데이터 분석 툴인 R언어를 활용하여 정제 처리된 텍스트 데이터를 통해 적절한 차트 함수를 이용하여 분석결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국언론재단에서 2022년 1월 - 2022년 12월 1년간 수집된 가짜 뉴스 메타 데이터 정보를 이용하여 분석에 사용되었다. 최종 분석결과 가장 많이 언급된 첫 번째 키워드는 윤석열(2,139), 두 번째는 이재명(1,142), 세 번째는 푸틴(687)이 차지하였다. 이러한 분석결과를 기반하여 실무적 시사점 및 연구의 한계점을 토의하였다.

영어초록

In recent years, the new wave of change that came with the Fourth Industrial Revolution has been rapidly progressing. This wave has become a challenge that no one can resist, and individuals and companies are facing the reality that they have to accept it. Artificial intelligence (AI) and big data analytics are two of the most critical technologies in the Fourth Industrial Revolution. By utilizing R, a big data analysis tool, you can provide analysis results using appropriate charting functions through cleaned text data. The data used in this study is the fake news metadata information collected by the Korea Press Foundation for the period of January 2022 - December 2022. In the final analysis, the first most mentioned keyword was Yoon, Seokyeol (2,139), the second was Lee, Jaemyung (1,142), and the third was Putin (687). Based on these findings, we discuss practical implications and limitations of the study.

참고자료

· 없음