Semantic Network Analysis of Online News Related to bullying
Naeyoung Lee · Korean Association For Learner-Centered Curriculum And Instruction · 2020
본 연구의 목적은 집단 따돌림 관련 뉴스 빅데이터를 의미연결망으로 분석하여 추출된 키워드를 탐색하고 키워드 간의 관계를 분석하는 것이다. 자료수집은 2014년 8월 24일부터 2019년 8월 24일까지 11개 일간지 온라인 기사 중 집단따돌림 관련 검색어를 포함하는 936개를 대상으로 하였다. 자료 분석은 Python 패키지 KoNLPy로 형태소 분석을 실시하여 단어 목록을 추출하고 정제하였으며, 빈번하게 출현하는 상위 30개 키워드의 단순출현빈도분석을 하였고, 행렬 데이터를 Netdraw를 이용하여 시각화하여 의미연결망 분석하였으며, 중심성(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성)을 분석하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 집단따돌림과 관련한 행위자는 아이, 청소년, 학생, 친구, 교사, 부모, 어머니가 빈도 분석에서 집중적으로 나타났다. 둘째, 집단따돌림과 관련한 행위는 빈도분석과 전체 네트워크 분석 모두에서 폭력, 교육, 생각, 상담, 자살, 온라인게임이 많이 언급되었고 중심성 역시 높았다. 셋째, 집단따돌림과 관련한 장소는 사회, 초등학교, 학교가 빈도분석에서는 빈출하였고 전체네트워크 분석에서는 중심성이 높았다. 에고네트워크 분석에서는 집단따돌림과 직접 연결 관계를 가졌다. 본 연구의 결론은 집단따돌림이 피해자와 가해자를 비롯하여 다양한 행위자와 요인이 관여하며, 집단따돌림의 예방 및 해결을 위해서는 사회적 차원의 포괄적 접근이 필요하다. 본 연구는 집단따돌림에 관한 언론사 기사 빅데이터를 분석하였고, 대중매체의 다양한 시각을 탐색하여 포괄적으로 살펴보았다는 의의가 있다. 추후 연구에서는 빅데이터의 범위를 주요 언론사 온라인 기사는 물론 소셜미디어로 확장하여 다양한 시각을 확보하고, 각 키워드에 대한 구체적 인식을 기존 선행연구와 비교하는 시도를 제언한다.