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초록

영어

This paper aimed to look at the awareness of foreign workers in social platforms by using text mining, one of the big data techniques and draw suggestions for foreign workers. To achieve this purpose, data collection was conducted with search keyword ‘Foreign Worker’ from Jan. 1, to Dec. 31, 2020, and frequency analysis, TF-IDF analysis, and degree centrality analysis and 100 parent keywords were drawn for comparison. Furthermore, Ucinet6.0 and Netdraw were used to analyze semantic networks, and through CONCOR analysis, data were clustered into the following eight groups: foreigner policy issue, regional community issue, business owner’s perspective issue, employment issue, working environment issue, legal issue, immigration issue, and human rights issue. Based on such analyzed results, it identified national awareness of foreign workers and main issues and provided the basic data on policy proposals for foreign workers and related researches.

한국어

본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식 을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 ‘외국인근로 자’ 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이 슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자 에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
2.1 외국인근로자
2.2 텍스트마이닝
2.3 의미연결망 분석
3. 연구내용 및 연구방법
3.1 연구문제
3.2 연구대상
3.3 분석방법
4. 연구결과
4.1 데이터 수집 결과
4.2 데이터 정제작업
4.3 데이터 분석 결과
5. 결론 및 한계점
5.1 결론
5.2 한계점
REFERENCES

키워드

외국인근로자 소셜 빅데이터분석 텍스트마이닝 TF-IDF 연결중심성 의미연결망분석 Foreign Worker Social Big Data Analysis Text Mining TF-IDF Degree Centrality Semantic Network Analysis

저자

• 하재빈 [ Jae-Been Ha | 아주대학교 비즈니스애널리틱스전공 박사수료 ]
• 이도은 [ Do-Eun Lee | 고려대학교 법학연구원 연구원 ] Corresponding Author

참고문헌

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