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본 연구는 성폭력 상담소에서 최근 5년간 수집한 아동·청소년 성폭력 피해상담 내용을 텍스트 마이닝 기법을 통해 전처리하여 분석하였고, 이를 통해 피해상담의 특성을 파악하고자 하였다. 또한, 디지털 성폭력 관련 문제가 이슈가 되고 있는 상황에서 피해유형을 디지털 성폭력 범죄 해당 여부로 구분하여 분석하였고, 도출된 키워드의 의미와 맥락을 살펴보고자 하였다. 우선 전체 피해상담에 대한 워드클라우드를 제시하여 주요 상위 키워드의 구체적인 내용과 맥락을 살펴보았고, 다음으로 디지털 성폭력 여부에 따른 상담내용을 구분하여 도출된 키워드에 상대값을 부여하여 히트맵으로 결과를 제시하였다. 상담 내용의 빈도를 보면, 최근 5년간 전통적인 오프라인 피해 신고는 감소하는 반면, 디지털 성폭력 범죄 관련 피해상담은 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 디지털 성폭력 피해 해당 여부에 따라 주요 키워드가 구분되는 것을 확인할 수 있었다. 도출된 피해상담 주요 키워드 간 관계를 살펴보기 위해 CONCOR 네트워크 분석을 실시하였고, 그 결과 디지털 성폭력 해당 여부에 따라 집단이 두 개로 구분되고, 각 집단은 두 개의 하위 그룹으로 맥락상 구분되는 것으로 나타났다. 집단 내 포함된 키워드를 바탕으로 맥락상 의미를 추론하였고, 특히 최근 아동·청소년 성폭력 피해가 발생했을 때 현장에서 발생하는 문제와 연관하여 관련 사항을 논의하였다.
This study utilized large counseling contents involving victimization of sexual offenses against children and youth, collected over past five years at the sexual violence counseling center. We applied a text mining method to preprocess and analysis the content data, then tried to identify the characteristics of the counseling. Also, we analyzed the counselings by dividing them into digital sex crimes, and the meaning and context of the derived keywords were examined. First, the result of word-cloud for all the counseling contents was presented to examine the specific meaning and context of keywords. Next, a heat map as visualization was applied by assigning relative values to the keywords derived by dividing the contents of counseling for whether they were digital sexual offenses. According to the frequency analysis of counseling contents by year, it was found that over the past five years, the number of traditional offline sex crime victimization reports has decreased, while the number of digital sex crimes has increased. In addition, it was found that keywords were classified if they were divided as digital sex crimes. A network analysis for CONCOR(convergence of iterated correlations) procedure was conducted to examine the relationship between the keywords derived from the content analysis. As a result, groups were divided into two groups according to whether they were digital sex crimes and each group had two sub-groups in context. Based on the keywords included in the group, the contextual meaning was inferred, and we discussed issues that occur in the field when sexual offences against children and youth happen.
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Sexual Offenses against children and youth, Cyber Sex Crimes, Digital Sex Crimes, Content Analysis, Text Mining, Text Network Analysis
