KCI등재
텍스트 마이닝을 통한 국내 미세플라스틱에 대한 비정형 데이터의 정보화 = Information Extraction from Unstructured Data on Microplastics through Text Mining
저자
발행기관
학술지명
대한환경공학회지(Journal of Korean Society of Environmental Engineers)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
34-42(9쪽)
제공처
Objectives: In this study, we seek to provide a thorough insight into how people perceive them and uncover issues and hidden trends about the significant microplastic pollution problems by analyzing unstructured data on microplastics. Methods: Environmental news articles related to microplastics were collected. Text mining techniques including data pre-processing, word cloud, TF-IDF weight-based trend analysis, and topic modeling were used to analyze the amount of textual data. Results and Discussion: The public's interest in microplastics is consistently growing, according to an analysis of all environmental news and the keyword ‘microplastic’ from 2014 to 2021 conducted via BIGKinds. The keyword 'trash' was the overwhelmingly enormous weight among words. The top 5 keywords connected to microplastics did not fade away and continued appearing even though the socially noticeable keywords during the study period varied yearly. This indicates that the primary issue with microplastics related to keywords has not yet been solved. Our study has a limitation of subject diversity because we only focused on microplastic news. The results indicated that all processes from plastic pollution emergence to treatment, such as microplastic pollution sources, microplastic detection, and prevention methods against microplastics. Conclusions: Text mining analysis was performed on microplastics in environmental news. This study is meaningful in that it presents a new methodology for environmental and social problem analysis, and can be used as basic data for environmental policy establishment and problem-solving using unstructured big data.
더보기목적: 미세플라스틱에 대한 비정형 데이터 분석을 통해 미세플라스틱 오염 문제에 대한 쟁점과 숨겨진 경향을 정보화함으로써 미세플라스틱에 대한 보다 입체적 이해를 돕고자 한다. 방법: 미세플라스틱에 대한 비정형 텍스트 데이터인 뉴스 기사를 수집하고, 데이터 전처리, 워드 클라우드, TF-IDF 가중치 기반 트렌드 분석 및 토픽모델링 등의 텍스트 마이닝 기법을 이용한다. 결과 및 토의: 빅카인즈를 통해 2014-2021년 간의 환경 전체 뉴스와 미세플라스틱 키워드 분석 결과 미세플라스틱에 관한 대중들의 관심이 지속적으로 상승하고 있는 것으로 나타났다. 단어들 중 압도적으로 큰 가중치를 나타낸 키워드는 ‘쓰레기’였다. 연구 기간 동안 사회적으로 주목하는 키워드는 매년 변화해 왔음에도 불구하고 미세플라스틱과 관련된 상위 5개의 키워드는 사라지지 않고 꾸준히 출현했다. 이는 키워드와 관련된 미세플라스틱에 대한 주요 문제점을 해소하지 못했음을 의미한다. 검색어를 ‘미세플라스틱’으로 한정하여 주제의 다양성에는 한계가 있으나, 미세플라스틱 오염원, 미세플라스틱 검출, 미세플라스틱에 대한 대책 등 플라스틱 오염 발생부터 처리까지의 일련의 과정들을 모두 다루고 있음을 확인했다. 결론: 환경뉴스에서 미세플라스틱 대한 텍스트 마이닝 분석을 수행하였다. 본 연구를 통해 환경사회적 문제에 대해 전통적인 환경분석 방법과는 다른 접근법이 사용 가능함을 보였다. 이는 향후 환경분야 관련 연구에 새로운 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
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