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본 연구의 목적은 사회적 관심도를 나타내는 뉴스 기사를 활용하여 코로나19 상황에서 재난취약계층의 이슈를 분석하는 데 있다. 이를 위해 코로나19 국내 첫 확진자가 발생한 2020년 1월 20일부터 2022년 12월 31일까지 총 3년간의 언론 기사를 수집하여 텍스트 마이닝 분석(text mining)을 수행하였다. 이를 통한 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 아동, 노인, 장애인은 집단감염에 더욱 취약한 것으로 나타났다. 둘째, 아동의 경우 감염병 재난 상황에서 시험 응시 제한과 같은 교육권과 관련한 뉴스가 주요 이슈로 나타났다. 셋째, 팬데믹 상황이 장기화가 될 경우 노인의 감염 취약성은 두드러지게 나타났다. 넷째, 장애인은 코로나19 상황에서 장애인의 생존권과 인권침해 및 돌봄 문제가 주요 이슈로 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 새로운 감염병 대유행 시 아동, 노인, 장애인을 보호할 수 있는 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
The purpose of this study is to analyze the issues of disaster-vulnerable class in the COVID-19 situation with news articles reflecting social interest. This research is applied with text mining methods by analyzing news articles that collected for 3-year period of the pandemic in South Korea from January 20, 2020 to December 31, 2022. The main findings of this paper indicate the following: First, individuals of children, the elderly, and the disabled are likely to be more vulnerable to mass infection. Second, in the pandemic situation, the issue of children’s right to education emerged as a major issue of news articles related to children. Third, the vulnerability of the elderly to infection stands out most prominently in the case that the pandemic is prolonged. Subsequently, the research found that the main issues related to the disabled are right to live and human rights violations and care decifit in the COVID-19 situation. The results of this study can be used as basic data for policies to protect children, the elderly, and the disabled in the event of a new infectious disease pandemic in the future.
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COVID-19, Disaster-vulnerable Class, Big Data, Text Mining, Topic Modeling
