텍스트마이닝을 활용한 자살 관련 논문 토픽 모델링

Topic Modeling of Suicide Papers using Text Mining

본 연구에서는 지금까지 게재된 자살 관련 논문들을 대상으로 주제를 분류하고 주요 주제들의 비중과 20년 동안의 주제들의 변화 추이를 파악하는 것을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 등재지 논문에 대한 정보 공유가 가장 활발하게 이루어지는 한국학술지인용색인(KCI)을 자료원으로 빅데이터 분석에 활용되는 텍스트마이닝 기법을 시행하였다. 이러한 시대적 변화에 따른 자살 관련 연구 주제 추이를 파악하는 연구는 향후 자살과 관련한 학문적 방향을 시대 흐름에 적응할 수 있는 전략을 수립하는 데 있어 기초자료가 될 것이다.

The purpose of this study is to classify the topics related to the suicide papers published so far and to identify the proporations of the main topics and the trends of the topics over the past 20 years. For this purpose, a text mining technique used in big data analysis was used as a data base of the Korean Journal of Citation Index (KCI), where information sharing about the papers is most active. This study, which grasps the trends of suicide related research according to the changes of the times, will become a basic data for establishing a strategy to adapt the academic direction related to suicide in the future.