텍스트 마이닝을 활용한 한국의 노인자살 현상에 대한 뉴스 빅데이터 분석

• Published in: 한국콘텐츠학회 논문지, 24(7) Vol. 24; no. 7; pp. 70 - 81
• Main Author: 이정은(Jung-Eun Lee)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국콘텐츠학회 01.07.2024
• Subjects: 학제간연구; CONCOR 분석; CONCOR Analysis; 뉴스 빅데이터; 노인; The Elderly; News Big Data; Text Mining; 자살; Suicide; 텍스트 마이닝
• ISSN: 1598-4877; 2508-6723
• DOI: 10.5392/JKCA.2024.24.07.070

본 연구는 지난 10년간의 뉴스 빅데이터를 활용하여 우리 사회의 심각한 사회문제인 노인자살 현상에 대해 탐색해 보는 것을 목적으로 한다. 빈도분석 결과에서 나타난 키워드는 노인, 자살, 우울증, 독거, 자살예방, 보건소, 치매, 운영, 사회, 예방, 교육, 건강, 정신건강, 빈곤 등이다. TF-IDF분석의 결과는 빈도분석 결과와 유사하게 나타났으며, 빈도분석의 결과와 달리 TF-IDF값이 높게 나타난 키워드는 배우자, 장애인, 학대 등이다. N-gram분석 결과는 노인의 연관 키워드로 독거, 자살, 우울증, 자살예방, 보건소, 정신건강, 학대, 건강, 자살생각, 치매, 복지, 빈곤, 돌봄 등으로 나타났고, 자살의 연관 키워드로 노인, 예방, 우울증, 고위험, 예방교육, 전국, 살해 등이 나타났다. CONCOR분석의 결과는 4개의 군집으로 분류되었으며, 각 군집이 포함하고 있는 키워드의 주제를 파악하여 맞춤서비스, 복지사각지대, 자살예방, 노인자살로 명명하였다. 본 연구의 결과는 노인자살 예방을 위한 논의에 시사점을 제공할 수 있을 것이다. The purpose of this study is to explore the elderly suicide phenomenon by using 10 years of news big data. The keywords of the frequency analysis results were the elderly, suicide, depression, living alone, suicide prevention, public health center, dementia, operation, society, prevention, education, health, mental health, and poverty. TF-IDF appeared similar to the results of frequency analysis, keywords with high TF-IDF were spouse, disabled, and abuse. N-gram showed that living alone, suicide, depression, suicide prevention, public health center, mental health, abuse, health, suicidal ideation, dementia, welfare, poverty, care, and children in relation to the elderly, and keywords related to suicide are the elderly, prevention, depression, high risk, prevention education, nationwide, and homicide. The results of the CONCOR analysis were classified into four clusters: customized service, welfare blind spot, suicide prevention, and elderly suicide. The results of this study are expected to provide implications for discussions on elderly suicide prevention. KCI Citation Count: 0