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영어

This study aims to analyze the communication network structure of messages related to low fertility on Twitter to contribute to policy-making of the government. This study selected top 110 words from 11,984 messages, which are posted on Twitter from 16 October 2015 to 17 November 2017, based on the result of the morphological analysis. And these top words were investigated by semantic network analysis. According to the result of these examinations, the majority of tweets point out that on own’s choice is the main reason for low fertility. Meanwhile, the quantity of tweets about childbirth promoting policies is significantly small. In addition, as the result of the concor analysis, top 110 words are divided into eight groups. Respective groups of words represent various issues lead to low fertility, such as negative perceptions toward the environment, changed world view, avoid getting married, and concerns about pregnancy and childbirth. Therefore, this study suggests some practical implications to promote childbirth policies based on these results.

한국어

본 연구는 트위터에서 추출한 저출산 관련 메시지의 의미연결망 네트워크 구조를 분석하여 저출산 관련 정책 수립에 시사점을 주고자 하였다. 2015년 10월 16일부터 2017년 11월 15일까지 트위터에 등록된 11,984건의 저출산 관련 메시지를 대상으로 형태소 분석을 통해 상위 빈출 단어 110개를 선정하였다. 그리고 상위 110개의 단어를 대상으로 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석 결과, 현재의 저출산 상황이 개인의 자발적 선택의 결과라는 것을 알 수 있었다. 반면, 출산 장려 정책과 관련한 단어의 언급은 상당히 미진한 것으로 나타났다. 콘커 분석을 통해 각 단어 간의 의미 연결 구조를 살펴본 결과, 상위 110개의 단어는 총 8개의 그룹으로 구분되었다. 각 그룹별 단어는 저출산 현황에 대한 자신의 주변 상황 및 인식, 가치관의 변화, 결혼과 임신, 출산에 이르는 다양한 걱정이 주류를 이루고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 출산장려 정책에 대한 제언을 담았다.