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      소셜 빅 데이터분석을 통한 자살 검색 예측모형 개발 = Development of Suicide Search Prediction Model through Analysis of Social Big Data

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      본 연구는 소셜 빅 데이터를 활용한 우리나라 자살 검색 요인과 자살 검색 예측모형을 개발하기 위해 다변량 분석을 실시하였다. 일일 전체자살자 수가 많을수록, 음주 검색이 많을수록, 이혼율이 높을수록, 출산율이 낮을수록, 평균습도가 높을수록 성인의 자살 검색은 증가하는 것으로 나타났다. 일일 청소년 자살자 수가 많을수록, 스트레스와 음주 검색이 많을수록, 미세먼지량이 적을수록 청소년의 자살 검색은 증가하는 것으로 나타났다. 스트레스 검색에서 운동·음주·자살 검색으로 가는 경로에 청소년이 더 강하게 영향을 받고 있으며, 음주 검색에서 자살검색으로 가는 경로는 성인만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성인과 청소년이 온라인상에서 자살과 관련된 담론을 주고 받을 때, 자살예측모형에 따른 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 애플리케이션(가칭: 생명존중온라인 게이트키퍼)이 개발되어야 할 것이다.
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      본 연구는 소셜 빅 데이터를 활용한 우리나라 자살 검색 요인과 자살 검색 예측모형을 개발하기 위해 다변량 분석을 실시하였다. 일일 전체자살자 수가 많을수록, 음주 검색이 많을수록, 이...

      본 연구는 소셜 빅 데이터를 활용한 우리나라 자살 검색 요인과 자살 검색 예측모형을 개발하기 위해 다변량 분석을 실시하였다. 일일 전체자살자 수가 많을수록, 음주 검색이 많을수록, 이혼율이 높을수록, 출산율이 낮을수록, 평균습도가 높을수록 성인의 자살 검색은 증가하는 것으로 나타났다. 일일 청소년 자살자 수가 많을수록, 스트레스와 음주 검색이 많을수록, 미세먼지량이 적을수록 청소년의 자살 검색은 증가하는 것으로 나타났다. 스트레스 검색에서 운동·음주·자살 검색으로 가는 경로에 청소년이 더 강하게 영향을 받고 있으며, 음주 검색에서 자살검색으로 가는 경로는 성인만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성인과 청소년이 온라인상에서 자살과 관련된 담론을 주고 받을 때, 자살예측모형에 따른 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 애플리케이션(가칭: 생명존중온라인 게이트키퍼)이 개발되어야 할 것이다.

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