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http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2020.20.11.028

News Big Data Analysis of 'Tap Water Larvae' Using Topic Modeling Analysis  

Lee, Su Yeon (한국환경교육연구소)
Kim, Tae-Jong (한국청소년정책연구원 청소년정책분석평가센터)
Publication Information
The Journal of the Korea Contents Association / v.20, no.11, 2020 , pp. 28-37 More about this Journal
Abstract
This study was conducted to propose measures to improve crisis response to environmental issues by analyzing the news big data on the 'tap water larvae' situation and identifying related major keywords and topics. To accomplish this, 1,975 cases of 'tap water larvae' reported between July 13 to August 31, 2020 were divided into three periods and analyzed using topical modeling techniques. The analysis output 15 topics for each period. According to the result, the 'tap water larvae' incident, as reported in the media, is divided into the occurrence, diffusion, and rectification stages. The government's response and civilian risk consciousness and reaction could also be seen. Based on the result, the following measures to respond to environment risk is proposed. First, it is necessary to explore the various intertwined context with the 'tap water larvae' incident at its core and develop responsiveness to environmental problems through education which forms integrated views. Second, a role to monitor the environment must be implemented and civilian-participated environmental information must be shared through the application of internet communities. Third, the cultivation and deployment of environmental communicators who provide and communicate fast and accurate environment information is required. This study, as the first in Korea to use the topic modeling analysis method based on big data related to 'tap water larvae', has academic significance in that it has empirically and systematically analyzed environmental issues which appear as unstructured data. It also political significance as it suggests ways to improve environmental education and communication.
Keywords
Tap Water; Larva; News Big Data; Topic Modeling Analysis; Event-centered Environmental Study;
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