A Study on the Categorizes of School Bullying through Topic Modelling Method

토픽모델링 기반의 학교폭력 사례 유형 연구

  • Shin, Seungki (Department of Computer Education, Seoul National University of Education)
  • 신승기 (서울교육대학교 컴퓨터교육과)
  • Received : 2021.07.29
  • Accepted : 2021.08.06
  • Published : 2021.08.12

Abstract

As part of an effort to derive measures to prevent school violence, which is continuously emphasized in the school field, this study tried to examine the topic that has recently become an issue related to school violence from the perspective of data science. In particular, it was attempted to crawl posts related to school violence using online SNS data and examine the characteristics of each type by using the topic modeling method. As a result of arranging the keywords for each topic derived from the topic modeling analysis by type, it was possible to divide the contents into three main categories: prevention of school violence, punishment of perpetrators, and measures to be taken. First, as the contents of school violence prevention activities, it is the contents of the role of specialized organizations for the prevention of school violence. Second, it was derived from the contents of measures and procedures for school violence. Third, it was possible to examine the contents of recent issues of school violence. In future research, it is necessary to conduct research that is used to solve the social problems facing based on data-based prediction.

본 연구는 학교현장에서 지속적으로 강조되고 있는 학교폭력 예방을 위한 방안을 도출하기 위한 노력의 일환으로 최근의 학교폭력 관련 이슈화되고 있는 주제를 데이터과학의 관점으로 살펴보고자 하였다. 특히, 온라인 SNS데이터를 활용하여 학교폭력 관련 게시물을 크롤링하고 토픽모델링 방법을 활용하여 유형별 특징을 살펴보고자 하였다. 토픽모델링 분석을 통해 도출된 주제별 키워드를 유형별로 정리한 결과를 통해 대체로 학교폭력의 피해 예방과 가해자 처벌 및 조치사안에 대한 내용으로 크게 3가지의 내용으로 구분할 수 있었다. 첫째, 학교폭력 예방활동에 대한 내용으로서 학교폭력예방을 위한 전문 기구들의 역할에 대한 내용이다. 둘째, 학교폭력에 대한 조치사항과 절차에 대한 내용으로 도출되었다. 셋째, 학교폭력의 최근 현안에 대한 내용에 대해서 살펴볼 수 있었다. 추후 연구에서는 데이터기반의 예측을 기반으로 당면하고 있는 사회적 문제해결에 활용하는 연구가 수행될 필요가 있다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2021년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (NRF-2021S1A5A8069141)