Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
한국어 트윗에 대한 COVID-19 백신 담론 분석을 위한 계층적 및 동적 토픽 모델링 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study of Hierarchical and Dynamic Topic Modeling for COVID-19 Vaccine Discourse Analysis on Korean Tweets |
| 저자(Author) |
서하린
서영균
Harin Seo
Young-Kyoon Suh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0407 ~ 0409 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 코로나19 백신 접종이 본격적으로 시행된 2021년 2월부터 2022년 7월까지 수집한 담론에 대해 토픽모델링을 수행한다. 생성된 토픽에 대해 계층을 쌓아 대주제를 추출하고, 동적 토픽모델링을 진행해 시간의 흐름에 따른 토픽들의 변화를 관찰했다. 담론의 대부분이 백신의 안전성과 관련된 주제를 나타냈다. 백신 접종 초기에는 백신의 공급 및 생산에 대한 언급이 많고, 백신 접종률이 급격히 증가한 시기에 접종 후기에 대한 언급이 함께 증가했음을 관찰했다. 연구 결과 BERTopic 기반의 토픽모델링이 한국어 담론에 내재된 주제들을 잘 찾아냄을 확인했다. 또한 백신접종의사에 영향을 끼치는 요인으로 백신의 안전성을 발견했으며 백신수용성을 높이기 위해서는 이를 강조하는 보건적, 정치적 정책이 필요함을 시사한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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