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SNS 빅데이터 및 검색포털 트렌드와 마약류 사건 통계간의 비교 및 의미분석 연구

원문정보

A Study on the Comparison and Semantic Analysis between SNS Big Data, Search Portal Trends and Drug Case Statistics

최은정, 이수련, 권혜민, 김명주, 이인수, 이승훈

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

SNS data can catch the user's thoughts and actions. And the trend of the search portal is a representative service that can observe the interests of users and their changes. In this paper, the relationship was analyzed by comparing statistics on narcotics incidents and the degree of exposure to narcotics related words in tweets of SNS and in the trends of search portal. It was confirmed that the trend of SNS and search portal trends was the same in the statistics of the prosecution office with a certain time difference.In addition, cluster analysis was performed to understand the meaning of tweets in which narcotics related words were mentioned. In the 50,000 tweets collected in January 2020, it was possible to find meaning related to the sale of actual drugs. Therefore, through SNS monitoring alone it is possible to monitor narcotics-related incidents and to find specific sales or purchase-related information, and this can be used in the investigation process. In the future, it is expected that crime monitoring and prediction systems can be proposed as related crime analysis may be possible not only with text but also images.

한국어

SNS는 데이터를 통해 사용자의 생각이나 행동을 파악할 수 있고 검색포털의 트렌드는 사용자들의 관심사와 그 변화를 파악할 수 있는 대표적인 서비스이다. 본 논문에서는 SNS의 트윗과 검색포털 트렌드에 마약류관련 단어 노출 정도와 마약류 사건 통계와의 비교분석을 수행하여 관계를 분석하였다. SNS와 검색 포털 트렌드의 추이가 일정한 시차 를 두고 검찰청 통계에도 동일하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 마약류관련 단어들이 언급된 트윗들에 대한 의미를 파악하기 위해 군집분석을 수행하였다. 2020년 10월에 수집된 5만건 트윗에서는 실제 마약류의 판매에 관련된 의미를 찾을 수 있었다. 이를 통해 SNS모니터링만으로도 마약류관련 사건에 대한 모니터링이 가능하고 구체적 판매 또는 구매관련한 정보를 찾을 수 있고 수사과정에 활용할 수 있다. 추후에는 텍스트뿐 아니라 이미지로 나타나는 관련 범죄사항을 파악할 수 있고 범죄모니터링 및 예측시스템을 제안할 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 트위터 기반 텍스트 마이닝 연구
2.2 위치 기반 분석
2.3 검색포털 트렌드 기반 예측 연구
3. 연구 방법
3.1 분석 결과 통계
3.2 비교 연구
3.3 의미 분석 연구
4. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

저자정보

  • 최은정 Eunjung Choi. 서울여자대학교 정보보호학과 교수, 서울여자대학교 바른AI연구센터
  • 이수련 SuRyeon Lee. 서울여자대학교 정보보호학과 학생
  • 권혜민 Hyemin Kwon. 서울여자대학교 정보보호학과 학생
  • 김명주 Myuhngjoo Kim. 서울여자대학교 정보보호학과 교수, 서울여자대학교 바른AI연구센터
  • 이인수 Insoo Lee. 대검찰청 디지털수사과
  • 이승훈 Seunghoon Lee. 대검찰청 디지털수사과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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