• 제목/요약/키워드: Bigkinds

검색결과 39건 처리시간 0.023초

빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용한 '고교학점제' 관련 언론기사 분석 (Analysis of press articles related to 'high school credit system' using BIGKinds system)

  • 권충훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
    • /
    • pp.99-100
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 최근 우리나라 국민들의 주요 관심 교육정책인 '고교학점제' 관련 언론기사들을 한국언론재단의 빅카인즈(BIGKinds) 시스템을 활용하여 분석하였다. 본 연구에서는 2018년 1월 1일부터 2019년 11월 30일까지 기간을 설정한 후, 총 54개 언론사의 '고교학점제' 관련기사들을 추출하였다. 그 다음, 추출된 '고교학점제' 관련 기사들을 대상으로 뉴스트렌드 분석, 네트워크 지도 구현, 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시 등의 연구과정을 거쳤다. 본 연구결과는 '고교학점제'의 정책 진행 과정성의 과제 및 쟁점들을 해결하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

  • PDF

언론사 뉴스 빅데이터를 통해 살펴본 『교육감 직선제』 (『Superintendent's Direct Election System』 shown in Media News Big Data)

  • 권충훈
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
    • /
    • pp.351-354
    • /
    • 2022
  • 본 연구는 최근 2022년 6월 1일에 실시된 전국 시도교육청 교육감 선거를 계기로 진행된 연구이다. 본 연구의 목적은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 '교육감 직선제'를 다룬 언론사 기사들을 분석하여 그 결과를 객관적으로 제시하는 것이다. 분석 대상은 2010년 1월 1일부터 2022년 6월 10일까지 기간을 설정한 후, '교육감'과 '직선제' 2개의 용어가 모두 포함된 국내 54개 주요 언론사 뉴스 기사들(5,610건)이다. 본 연구에서는 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds) 서비스를 적극적으로 이용하여 뉴스 트렌드 분석, 네트워크(관계도) 분석, 연관어 분석 등을 진행하였다. 본 연구자료는 관련 학문 연구자와 교육 현장 종사자들에게 시사점을 줄 수 객관적인 자료로 활용될 것이다. 본 연구는 향후 지방교육자치와 교육감 선거의 발전적 모델 탐색을 위한 다양한 연구 과정으로 확대 전개하고자 한다.

  • PDF

뉴스 빅데이터를 통한 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석 (Interpretation of the place discourse of Deoksugung Doldam-gil through News Big Data)

  • 성지영;김성균
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
    • /
    • 제18권5호
    • /
    • pp.923-932
    • /
    • 2017
  • 본 연구는 덕수궁 돌담길의 장소 담론을 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BIGKinds)의 메타데이터 및 연관어 분석 결과를 토대로 해석하였다. 연구 결과 덕수궁 돌담길은 '문화' 분야의 보도가 가장 많았으며, 그중에서도 '요리_여행', '전시_공연' 관련 뉴스가 거의 전 기간에 걸쳐 높은 비율로 보도되었다. 또한 보행친화도로로서의 '걷고 싶은 거리', 문화와 예술적 장소이자 대상으로서 '문화와 예술의 거리', 역사 문화적 장소인 '역사적 거리'로서 시기별로 다양한 문화적, 역사적 이슈들과 함께 보도되고 있었다. 본 연구는 언론을 통해 형성되고 재현되고 있는 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석을 시도했으며, 장기시계열적 뉴스데이터인 빅데이터를 활용했다는데 그 의의가 있다. 한편 본 연구는 정량적 분석결과를 토대로 정성적 해석으로서 보도량이 많은 분야나 이슈 외에도 보다 미시적이지만 이 장소 중요한 의미의 발굴과 해석을 위한 후속연구가 요구된다.

Comparative Analysis of News Articles related to Airlines and Staff the Previous Corona19(2019) and After Corona19(2020)

  • Kim, Jeong-O;Kwon, Choong-Hoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제25권7호
    • /
    • pp.167-173
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인하여 세계경제가 다양한 문제에 직면하는 상황에서 항공사와 종사원에대한 기사들은 코로나19이전과 이후에 어떤 변화를 나타내고 있는지 시기적인 분석을 통한 언론사뉴스 기사건수와 트렌드를 분석해보고자 하는 것이다. 이를 위해 한국 언론진흥재단(Korea Press Foundation) 빅카인즈(Bigkinds) 뉴스 분석 서비스를 이용하여 코로나19 이전과 이후 항공사와 종사원에 관련된 기사건수와 트렌드를 분석하여 시각화하였다. 이를 위해 2019년 1월1일에서 5월 31일까지 그리고 2020년 1월 1일에서 5월 31일까지 빅카인즈 서비스 시스템을 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 이전 과 이후에 기사건수는 항공관련이벤트가 발생한 경우 폭발적으로 증가하였다. 그리고 구조조정관련 뉴스로 트렌드의 변화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 코로나19의 영향에 따른 항공 산업의 위기 극복을 위해 정부 및 항공사의 적극적인 노력이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 이전과 이후 뉴스기사와 관련된 건수와 트렌드를 분석하여 향후 항공사 및 종사원에게 닥칠 수 있는 영향에 대한 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

Analysis of Major Changes in Press Articles Related to 'High School Credit System'

  • Kwon, Choong-Hoon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제25권7호
    • /
    • pp.183-191
    • /
    • 2020
  • 본 연구의 목적은 최근 교육정책 중 관심거리가 되고 있는 '고교학점제' 관련 언론사 기사들의 최근 변화(2017년~2019년: 3년간) 모습을 객관적으로 분석하여 제시하는 것이다. 주요 연구방법론은 BIGKinds 서비스의 특정 검색어 뉴스 검색, 뉴스 트렌드 분석, 키워드 추출 및 워드클라우드 구현, 네트워크 분석 및 네트워크 그림 제시 등 이었다. 연구결과는 첫째, 2017년~2019년 3년간 국내 주요 언론사에 등장한 고교학점제 관련 기사건수는 총 3,649건이며, 정부(교육부)의 관련 정책발표를 계기로 4번 정도 특정 시점에서 기사건수가 급격하게 증가하는 뉴스 트렌드를 보였다. 둘째, 분석대상 3년간의 고교학점제 관련 언론사 기사들에서 추출한 상위출현빈도 20위 키워드들을 제시하였으며, 연도별 키워드의 변화가 나타난 것을 확인하였다. 셋째, 고교학점제 관련 언론사 기사들의 연도별 네트워크는 인물, 기관, 키워드 별로 다른 모습으로 시각화하여 제시하였다. 이와 같은 연구결과는 고교학점제 교육정책이 문재인 정부의 대표적인 교육정책으로 채택되어, 정책 결정 단계를 거쳐 정책 집행 단계로 진행되고 있음을 확인해 주었다.

Analysis of news bigdata on 'Gather Town' using the Bigkinds system

  • Choi, Sui
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.53-61
    • /
    • 2022
  • 4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

대규모 빅데이터 분석 기반 COVID-19 Pandemic 분석결과 (Analysis of COVID-19 Pandemic based on Massive Big Data Analysis)

  • 김나현;오하영
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.495-500
    • /
    • 2021
  • 본 연구의 목적은 본 논문의 목적은 최근 확산되고 있는 코로나바이러스감염증-19로 인한 위기를 국내 뉴스 빅데이터를 활용하여 규명하는 것이다. 본 논문은 COVID-19로 인한 위기와 관련된 언론기사들을 한국언론진흥재단의 뉴스 빅데이터 분석 시스템 '빅카인즈(BIGKinds)'를 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 약 10개월의 기간을 설정한 후, '코로나'와 '위기' 키워드를 중심으로 총 54개의 언론사의 관련기사들을 추출하였다. '코로나'와 '위기' 두 키워드 간의 상관계수를 파악하고, 연관어 분석을 통해 경제, 사회, 국제, 문화 각 대표 카테고리 별로 COVID-19로 인해 어떤 위기를 맞고 있는지 파악하고자 한다. COVID-19 사태는 경제, 사회 등 모든 부분에 큰 타격을 주고 있는 만큼 빅데이터를 활용한 본 논문은 COVID-19 사태 위기 극복을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

미디어 빅데이터를 통한 요가 관련 키워드 분석 (Analysis of Yoga Keywords with Media Big Data)

  • 지동철;임휴성;김종혁
    • 한국융합학회논문지
    • /
    • 제13권5호
    • /
    • pp.365-372
    • /
    • 2022
  • 한국은 고령화 사회에 접어들었으며, 노인의 일상생활에 직접적인 영향을 주는 근골격계는 근육운동과 유연성이 필수적이다. 특히 요가는 정신과 신체를 완화시키고 스트레스 대처 능력을 향상시킨다. 이에 요가와 관련된 키워드를 알아보기 위해 뉴스분석시스템인 빅카인즈(BIGKinds)에서 제공하는 신문기사를 활용하여 2019년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지의 기사를 수집하였으며, 월별 키워드 분석과 가중도에 따른 관계도 분석을 실시하였다. 결론적으로 첫째, 요가는 계절로 볼 때 봄과 가을에 관심이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 최근 요가는 비대면 방식을 통해서 실시되고 있으며, 다양한 SNS를 활용하여 운영되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 요가를 지도하는 요가강사, 트레이너의 관련 기사가 높게 나타났으며, 이에 따라 온라인 지도의 중요성과 관심도를 알 수 있다. 향후 요가 관련 운동프로그램 개발과 국민 생활체육 발전을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

Analysis Of News Articles On 'Elderly Living Alone' Based On Big Data: Comparison Before and After COVID-19

  • Jee-Eun, Paik
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.111-119
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 COVID-19 발생 이전과 이후 보도된 빅데이터 기반의 '독거노인' 관련 언론 기사를 비교함으로써 '독거노인' 관련 언론 기사에 있어 어떠한 변화가 나타나는지 분석하고자 하였다. 이를 위해 COVID-19 발생 이전은 2018~2019년, 발생 이후는 2020~2021년으로 선정하였으며, 빅카인즈를 이용하여 '독거노인' 관련 언론 기사를 수집, 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이전에 비해 이후에 관련 기사 건수가 감소하였다. 둘째, 연관어 분석에서 큰 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 관계도 분석에서 COVID-19 발생 이전에는 '임직원'이, 이후에는 '코로나 19'가 가장 가중치가 크게 나타났다. 본 연구는 '독거노인'과 관련하여 감염병 확산 상황에서 국가 정책 및 제도의 개선안을 마련하는 데 있어 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

군 성폭력 대응 실태연구: 관련 기사 빅 데이터 분석 중심 (A Study on the Response of Military Sexual Violence: Based on Big Data Analysis of Related Articles)

  • 김영란;이민선;송현
    • 산업진흥연구
    • /
    • 제8권4호
    • /
    • pp.131-137
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 군의 성범죄로 발생하는 문제점을 파악하고자 2019년 2월부터 2022년 5월28일까지 뉴스에서 다룬 군 성범죄 관련 기사를 수집하고 분석하였다. 언론에 보도된 군 성폭력 현황을 파악하고자 뉴스 빅 데이터 전문분석 시스템인 빅카인즈 (BIGKinds)를 활용하여 기사를 수집하였고, Textom 프로그램을 활용해 키워드를 대상으로 시기별 빈도 분석, 워드 클라우드, 의미 연결망 분석 기법을 활용하여 연구를 수행하였다. 데이터 분석 결과, 첫째, 군 내부의 성범죄에 대한 사건 관련 보도는 피해자에게 대중의 관심이 집중된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성범죄에 대응하는 관련 당국의 미온적 시스템의 문제가 드러났다. 셋째, 성범죄 피해자에 대한 지원 부족이 나타났다.