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소셜미디어 데이터를 활용한 COVID-19 백신 부작용 감시 모델
정현철(Hyeonchoel Jeong),조범수(Bumsu Cho),정재균(Jaekyun Jeong),임채원(Chaewon Lim),임주혁(Joohyuk Lim),윤성욱(Sunguk Yun),김정은(Jungeun Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
코로나바이러스 감염증은 전 세계적으로 막대한 인명피해를 초래하고 있다. 이를 극복하기 위해 세계 각국에서는 백신 접종을 독려하고 있지만, 백신 접종 부작용에 대한 사례 보고가 거듭되면서 백신 접종에 대한 불신이 만연한 실정이다. 본 논문에서는 소셜미디어 데이터와 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 공식적으로 알려진 코로나19 백신 부작용뿐만 아니라 공식적으로 알려지지 않은 코로나19 백신 부작용 사례를 감시하는 모델을 제안하고자 한다. 소셜미디어는 많은 사람이 본인의 일상을 자발적으로 공유하는 데이터 소스로써, 제안하는 방법은 검증 절차가 까다롭고 복잡하며 사람들의 자발적 참여율이 낮은 기존 백신 부작용 리포트 시스템의 단점을 보완할 수 있을 것으로 기대된다.