Online Career Counseling Text Data Analysis via LDA
Soon-Bo Kwon, Jin-Eun Yoo · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2024
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 온라인 진로상담 텍스트 데이터에 등장하는 토픽을 탐색하는 것이다. 커리어넷 진로상담 게시판에 공개되어 있는 중·고등학생 내담자의 상담 문서와 상담자의 답변 문서를 파이썬 기반의 웹 스크래이핑 기법을 이용하여 수집하였다. 전체 수집 자료 중 분석에 부적합한 자료를 제외한 4,412건의 자료를 전처리하였다. LDA 기법으로 내담자의 상담 문서와 상담자의 답변 문서로부터 토픽을 추출하여 상담 문제 유형을 분류한 결과, 내담자의 진로상담글은 분류가 명확하지 않은 반면, 상담자의 답변글은 상대적으로 명확하게 토픽이 분류된다는 점을 파악할 수 있었다. 또한, LDA 결과로 추출된 토픽 및 토픽명은 커리어넷의 분류 기준 및 범주와 유사한 것으로 나타났다. 전문 진로 상담자가 명확하고 상세하게 남겨놓은 진로상담 답변을 축적시켜 이를 챗봇 형태로 제공한다면, 기존 진로상담에 대한 의미있는 보완책으로 기능할 수 있을 것이다.