코로나19 시대 빅데이터에 나타난 유아안전 의미연결망 분석 (Semantic Network Analysis on Preschooler Safety in the COVID-19 Using Big Data)

본 연구는 코로나19 상황에서 유아안전에 관한 사회적인 인식을 빅데이터 분석 방법인 의미연결망 분석을 통해 살펴보고 향후 또 다른 감염병 등의 재난상황에서 효율적인 유아 안전 대응체계의 방향을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 ‘코로나19+유아+안전’을 검색어로 하여 코로나가 발생한 시기인 2020년 1월 1일부터 연구시점인 2021년 6월 30일까지 18개월간 온라인 텍스트를 수집하였다. 웹 기반의 빅데이터 분석 솔루션인 텍스톰을 활용하여 테이터 수집과 2차례의 데이터 정제를 실시하였고, 최종 50개의 핵심 키워드를 선정하였다. 키워드의 TF-IDF왿� 빈도를 바탕으로 의미연결망을 구성하여 중심성 분석과 CONCOR 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, ‘코로나’, ‘유아’, ‘안전’, ‘영아’, ‘유아교육기관’ 등의 키워드가 가장 큰 중요성과 영향력을 가진 것으로 나타났다. 둘째, CONCOR 분석 결과 총 4개의 군집이 형성되었다. 군집별 키워드들의 내용을 참고하여 ‘유아교육기관의 대응과 정보’, ‘원격 수업’, ‘코로나 지원’, ‘영아’ 등으로 명명하였다. 이를 토대로 향후 자연재해나 전염병 확산 등의 재난상황에서 유아안전에 필요한 대응체계의 개선 방향을 제시하였다.

The purpose of this study was to analyze keywords relatede to preschooler safety through informal big data. For this purpose, big data on preschooler safety were defined as a collection of web-based text documents via the online channel Naver and Daum for the COVID-19 period. Specifically, a total of 21,485 articles and blog texts were collected using the search terms ‘COVID-19+preschooler+safety’. Subsequently, the top 50 keywords were selected based on TF-IDF, formed a semantic network, and identified major keywords through centrality and CONCOR analysis through UCINET6 and NetDraw programs.
The results show that the keywords with highest centrality was ‘COVID-19’, ‘safety’, ‘preschooler’, ‘early childhood education’, ‘infant’ etc. The results of this study imply the importance of early childhood education institution related to preschooler safety. According to CONCOR analysis, four major keywords were identified: ‘information and response of early childhood education institution’, ‘distance education’, ‘support for COVID-19’ and ‘infant’. Based on this, the plans for preschooler safety and policy improvement in the future disaster should be considered.