Earticle

초록

영어

In this study, detailed factors of public sentiment toward the 'post-corona new normal' were examined through social media big data sentiment analysis. Thus, it is to provide basic data to preemptively cope with the post-COVID-19 era. For data collection and analysis, the emotional analysis program of 'Textom', a big data analysis program, was used. The data collection period is one year from October 5, 2020 to October 5, 2021, and the collection channels are set as blogs, cafes, Twitter, and Facebook on Daum and Naver. The original data edited and refined a total of 3,770 collected texts from this channel were used for this study. The conclusion is as follows. First, there is a high level of interest and liking for the ‘post-corona new normal’. In other words, it can be seen that optimism such as daily recovery, technological growth, and expectations for a new future took the lead at 77.62%. Second, negative emotions such as sadness and rejection are 22.38% of the total, but the intensity of emotions is 23.91%, which is higher than the ratio, suggesting that these negative emotions are intense. This study has a contribution to the detailed factor analysis of the public's positive and negative emotions through big data analysis on the 'post-corona new normal'.

한국어

본 연구의 목적은 ‘포스트 코로나 뉴노멀’에 관한 소셜 미디어(social media) 빅데이터를 분석하여 한국사회에 서 ‘포스트코로나 뉴노멀’에 대한 대중 인식을 감성 측면에서 살펴봄으로서 포스트 코로나 시대를 선제적으로 대처하 기 위한 기초자료를 제공하는 것이다. 자료 수집 및 분석을 위하여 빅데이터 분석 프로그램인 ‘텍스톰’ (textom)의 감 성분석 프로그램을 활용하였다. 데이터 수집기간은 2020년 10월 5일부터 2021년 10월 5일까지 1년이고, 수집 채널은 다음(daum)과 네이버(naver)의 블로그, 카페, 트위터 및 페이스북으로 설정하였다. 이 채널에서 수집된 총 3,770개의 수집텍스트를 편집, 정제한 원문데이터가 본 연구를 위해 사용되었다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘포스트 코로 나 뉴노멀’에 대해 호감과 흥미 감성이 가장 높다. 즉 일상 회복과 기술 성장 및 새로워진 미래에 대한 기대 등 낙관 적 감성이 77.62%로 주도적임을 알 수 있다. 둘째, 슬픔과 거부감 같은 부정 감성은 전체의 22.38%이나, 감성의 강 도는 23.91%로 비율보다 높아 이 부정 감성이 강렬하다는 것을 시사한다. 본 연구는 ‘포스트 코로나 뉴노멀’에 대한 빅데이터 분석을 통해서 대중의 긍정 및 부정감성의 세부 요인분석의 기여도가 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 연구방법
1. 연구설계
2. 자료수집 및 분석방법
3. 분석개요
4. 분석절차
Ⅳ. 원문데이터의 감성분석
1. 긍정 및 부정 감성분석
2. 세부감성 분석
3. 감성단어 빈도분석
V. 분석결과
1. 포스트코로나 뉴노멀에 대한 긍정적 대중감성
2. 포스트코로나 뉴노멀에 대한 부정적 감성
Ⅵ. 결론
References

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저자

• 안명숙 [ Myung-suk Ann | 정회원, 서울장신대학교 신학과 부교수 ] 제1저자

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700