아동학대 정책 변화 시점 별 뉴스 분석 －텍스트마이닝을 활용하여

Abstract

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 아동학대 정책 변화의 시점에아동학대 뉴스의 키워드와 토픽이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이를 위해 본 연구는 R을 활용하여 2014년부터 2019년까지 아동학대 뉴스 18,058 개에 대해 키워드 빈도와 토픽모델링 분석을 실시하였다. 그 결과, 첫째, TF(단순 단어 빈도, Term Frequency) 기준 키워드 빈도에서는 아동학대 정책보다는 ‘경찰’이나 ‘사건’이 주요 키워드로 나타났다. 둘째, TF-IDF(단어빈도-역문서 빈도, TF-Inverse Document Frequency) 기준 키워드 빈도 분석에서는 ‘계모’그리고 ‘어린이집’혹은 ‘교사’와 같은 아동돌봄현장 관련 단어가주요 키워드로 나타났다. 셋째, 아동학대 뉴스 토픽모델링 분석을 통해 주요 정책이 토픽으로 추출되는지 살펴본 결과, 아동학대처벌법, 어린이집CCTV 설치 의무화, 장기결석 전수조사는 뉴스 토픽으로 추출되는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 e아동행복지원시스템이나 아동보호서비스 전달체계공공성 강화와 같은 정책은 토픽으로 추출되지 않았다. 이러한 연구결과를바탕으로 아동학대 뉴스에서 아동학대 주요정책이 더욱 전문적이고 접근성이 있도록 나타날 수 있도록 정책적 방안을 제시하였다.