텍스트마이닝과 데이터마이닝을 통한 유아 미디어 중독 예측 모형 개발 = Development of Predictive Model for Infant Media Addiction Through Text Mining and Data Mining

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 텍스트마이닝과 데이터마이닝 분석을 통하여 유아 미디어 중독을 예측하는 주요 변인을 살펴보는데 있다. 이를 위해 국내외 각 포털 사이트에서 자료를 수집한 후, 키워드 분석, 토픽모델링 분석, 감성분석을 실시하였다. 그 결과 먼저 텍스트마이닝 분석을 통하여, 중독이 가장 많은 빈도로 나타났고, 다음으로 인터넷, 유아, 게임, 스마트폰, 교육, 예방 등의 순으로 나타났다. 다음으로 토픽모델링 분석을 통하여, 중요 토픽으로 중독유형, 중독원인, 중독대처, 장애, 신체증상 등으로 나타났다. 마지막으로 감성분석을 통하여, 긍정적 요인은 교육, 예방, 지원, 자기조절력이 나타났고, 부정적 요인으로 게임, 스마트폰, 폭력, 유해물 등으로 나타났다. 이러한 결과를 통하여 유아의 미디어 중독에 영향을 미치는 주요 요인을 이해하기 위한 구체적인 정보를 제공하여 미디어 중독을 예방하고 중재할 수 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to examine major variables of predicting child’s media addiction through analyzing the text mining and the data mining. For this, the key-word analysis, the topic modeling analysis and the sentiment analysis were carried out after collecting materials from each portal site at home and abroad. As a result, first through text mining analysis, addiction was found to be the most frequent, followed by Internet, infants, games, smartphones, education, and prevention. Next, through topic modeling analysis, the major topics were addiction type, addiction cause, addiction countermeasure, disability, and physical symptoms. Finally, through sentiment analysis, positive factors were education, prevention, support, and self-regulation, and negative factors were games, smartphones, violence, and harmful substances. These findings have a significance in that offered basic data available for preventing and mediating the media addiction through providing specific information for understanding the primary factors influencing child’s media addiction.

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