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- P-ISSN1225-598X
- E-ISSN2982-6292
조현병과 정신분열병에 대한 뉴스 프레임 분석을 통해 본 사회적 인식의 변화
Text Mining Driven Content Analysis of Social Perception on Schizophrenia Before and After the Revision of the Terminology
박서정 (연세대학교)
송채민 (연세대학교 문헌정보학과)
송민 (연세대학교)
초록
질환자에 대한 사회적 낙인을 제거하기 위해 2011년, 대한의사협회는 정신분열병을 ‘조현병’으로 개정하였다. 병명을 변경한 지 약 9년이 지났지만 실제로 사회적 인식이 어느 정도 변화하였는지 정량적으로 분석한 연구는 아직 없다. 이에 본 연구에서는 병명 개정에 따른 조현병에 대한 사회적 인식 변화를 확인하고자 네이버 뉴스 기사를 수집․분석하였다. 텍스트 분석에는 LDA 토픽 모델링, TF-IDF, 동시출현 단어, 감성분석 기법을 사용하였다. 분석 결과, 병명 개정 전보다 후에, 그리고 병명 개정 후 병용되는 정신분열병과 조현병 중 조현병에 대한 사회적 인식이 더 부정적인 것으로 나타났다. 즉, 병명 개정이 낙인을 해소하지 못했음을 알 수 있었다.
- keywords
- Schizophrenia, Text Mining, Topic Modeling, TF-IDF, Word Co-Occurrence, Sentiment Analysis, 정신분열병, 조현병, 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, TF-IDF, 동시출현 단어, 감성분석
Abstract
In 2011, the Korean Medical Association revised the name of schizophrenia to remove the social stigma for the sick. Although it has been about nine years since the revision of the terminology, no studies have quantitatively analyzed how much social awareness has changed. Thus, this study investigates the changes in social awareness of schizophrenia caused by the revision of the disease name by analyzing Naver news articles related to the disease. For text analysis, LDA topic modeling, TF-IDF, word co-occurrence, and sentiment analysis techniques were used. The results showed that social awareness of the disease was more negative after the revision of the terminology. In addition, social awareness of the former term among two terms used after the revision was more negative. In other words, the revision of the disease did not resolve the stigma.
- keywords
- Schizophrenia, Text Mining, Topic Modeling, TF-IDF, Word Co-Occurrence, Sentiment Analysis, 정신분열병, 조현병, 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, TF-IDF, 동시출현 단어, 감성분석
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