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ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

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텍스트 마이닝을 활용한 자해 및 자살 관련 인스타그램 게시물 분석

Analysis of Instagram Posts Related to Self-Injury and Suicide Using Text Mining

초록

본 연구의 목적은 ‘자해’ 및 ‘자살’ 관련 인스타그램 게시물 분석을 통해 둘 간의 차이와 각 게시물들이 담고 있는 메시지를 탐색하는 것에 있다. 텍스트 마이닝 분석결과, 자해는 부정정서를 처리하려는 시도인 반면, 자살은 생을 마치려는 시도에 가까웠다. 분석상에서 나타난 자살과 자해의 차이는 다음과 같다. 첫째, 자해는 우울 단어가 잦은 빈도로 등장했고 자살은 주로 죽음과 연관된 단어들이 등장했다. 둘째, 자해는 자살보다 도움추구와 관련된 단어들과 빈번하게 연결되었으며, 자살은 자해에 비해 무망감, 무기력함과 연결되었다. 셋째, 자해는 자신의 표현수단으로써 개인적 동기와 관련되며 자살은 ‘관계’, ‘관심’과 관련된 사회적 동기와 연결되었다. 넷째, 감정분석 결과 자살은 자해보다 수치상으로 더 부정적인 정서가를 보였다. 마지막으로 자해는 자살에 비해 예방과 관련된 게시물이 현저하게 적었다. 이를 통해 소셜 미디어 내 자해 및 자살 예방과 교육을 위해 상담자와 관련 기관의 개입의 필요성을 제안하였고 끝으로 연구의 의의와 제한점 및 제언을 논의에 제시하였다.

keywords
자해, 자살, 인스타그램, 빅데이터 분석, 텍스트 마이닝, suicide, self-injury, Instagram, big data analysis, text mining

Abstract

The purpose of this study was to investigate differences between self-injury and suicide, and to analyze messages posted on Instagram related to these two terms using text mining. The results of the text mining analysis reflected that self-injury was an attempt to deal with negative emotions, while suicide was an attempt to end one's life. The analysis also revealed the following findings: First, depression was the most frequently used word in self-injury posts, while death was the most frequently used word in suicide posts. Second, help-seeking behavior was more common in self-injury posts, but helplessness was more common in suicide posts. Third, self-injury posts reflected personal motivation, while suicide posts reflected social motivation. Fourth, self-injury posts had fewer negative words than suicide posts. Finally, there were few preventive posts related to self-injury. The implications and limitations of the study are discussed.

keywords
자해, 자살, 인스타그램, 빅데이터 분석, 텍스트 마이닝, suicide, self-injury, Instagram, big data analysis, text mining

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