텍스트 마이닝을 활용한 항우울제 관련 소셜미디어의 게시물 분석

• Published in: 한국콘텐츠학회 논문지, 24(10) Vol. 24; no. 10; pp. 111 - 124
• Main Authors: 박형주(Hyoungjoo Park), 정서윤(Seoyun Jeong), 양보람(Bo Ram Yang), 심예린(Yerin Shim)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국콘텐츠학회 01.10.2024
• Subjects: 학제간연구; 항우울제; 동시출현단어 네트워크분석; Co-occurence Network Analysis; 토픽모델링; Antidepressants; Text Mining; Sentiment Analysis; 텍스트 마이닝; 감성 분석
• ISSN: 1598-4877; 2508-6723
• DOI: 10.5392/JKCA.2024.24.10.111

우울증은 전 세계 성인의 약 5%가 겪는 주요 정신 질환으로, 한국에서도 우울증 환자의 수가 100만 명을 넘어서는 등 심각한 공중 보건 문제로 대두되고 있다. 항우울제는 우울증 치료에 있어 가장 널리 사용되는 약물 중 하나이며, 최근에는 소셜미디어를 통해 사용자들이 자신의 감정 상태와 스트레스 경험을 자발적으로 공유하는 경향이 뚜렷해지고 있다. 선행 연구에 따르면, X 플랫폼(구 '트위터')은 정신 건강 및 우울증과 관련된 다양한 게시물이 존재하는 매체로, 우울증 관련 연구에 적합한 데이터 출처로 간주되고 있다. 본 연구의 목적은 X 플랫폼에서 항우울제와 관련된 게시물들을 분석하여, 이들 게시물이 전달하는 메시지와 그 의미를 탐색하는 것이다. 미국 식품의약국(Food and Drug Administration, FDA)에서 승인된 항우울제 목록을 바탕으로, 2020년 7월부터 2023년 6월까지 X 플랫폼에 영어로 작성된 게시물 중 가장 많이 언급된 5종의 항우울제를 선정하였다. 데이터 수집은 Application Programming Interface(API)를 활용하여 이루어졌으며, 분석 대상 항우울제는 Amitriptyline(아미트리프틸린, 상품명 Elavil(엘라빌)), Bupropion(부프로피온, 상품명 Wellbutrin(웰부트린)), Duloxetine(둘록세틴, 상품명 Cymbalta(심발타)), Sertraline(설트랄린, 상품명 Zoloft(졸로푸트)), Venlafaxine(벤라팍신, 상품명 Effexor(이팩사))이었다. 본 연구에서는 대량의 소셜미디어 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며, 구체적으로 토픽 모델링, 동시출현단어 네트워크 분석, 감성 분석(sentiment analysis)을 적용하였다. 본 연구의 공헌은 기존의 연구에서 다루기 어려웠던 소규모 표본의 한계를 극복하고, 다양한 인구통계학적 집단이 게시한 데이터를 활용하여 기존에는 접근이 어려웠던 환자군의 사용 경험을 분석하고, 대량의 소셜미디어 데이터를 기반으로 항우울제에 대한 보다 심층적인 분석을 수행함으로써, 항우울제 관련 정보와 사용자 경험을 더욱 풍부하게 이해할 수 있는 기회를 제공하였다는 것이다. Depression affects approximately 5% of the global adult population, with over one million individuals in South Korea alone suffering from the condition. Antidepressants are widely prescribed to treat depression. In recent years, the growing trend of social media users sharing their emotional states and stress levels has garnered significant interest from researchers. Previous studies have identified the X platform (formerly Twitter) as a prominent source of posts related to mental health and depression, highlighting its value for research in this area. The aim of this study is to investigate the messages related to antidepressants conveyed through posts on the X platform and their meanings. A list of antidepressants approved by the United States Food and Drug Administration (FDA) was compiled, and data were collected using the platform's Application Programming Interface (API). The analysis focused on the five antidepressants most frequently mentioned in English-language posts between July 2020 and June 2023: Amitriptyline (brand name Elavil), Bupropion (brand name Wellbutrin), Duloxetine (brand name Cymbalta), Sertraline (brand name Zoloft), and Venlafaxine (brand name Effexor). Text mining techniques, including topic modeling, co-occurrence network analysis, and sentiment analysis, served to analyze this large dataset. These methods enabled a systematic examination of the user-reported opinions and experiences related to antidepressants shared on social media. This study addresses the limitations associated with small sample sizes that have hindered previous research efforts. The in-depth analysis of antidepressants based on extensive social media data offers valuable insights into antidepressant-related information and users’ experiences. KCI Citation Count: 0