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영어

This paper examined the public's perception of early childhood support-related policies and presented the direction of future early childhood support policies based on this. This study crawled the comments of news articles on early childhood support policies and presented objective results on the public's perception of Korea's early childhood support policies through TF-IDF analysis and opinion mining analysis. The contribution points and expected effects of this study are as follows. First, this study is expected to help the government establish an early childhood support policy by presenting objective results through big data analysis of the public's perception of early childhood support policies. Second, this paper classified data from the past five years by year and provided big data analysis results, allowing the flow of early childhood support policies to be grasped clockwise. Third, this study is academically valuable by presenting a research methodology that can further expand the scope of research in the field of early childhood education and social welfare, and in practice, the research results of this paper are expected to provide meaningful information on the direction of Korea's early childhood support policies in the post-COVID-19 era.

한국어

본 논문은 유아 지원 관련 정책에 대한 국민들의 인식을 파악하고, 이를 바탕으로 미래 유아 지원 정책에 대한 방향성을 제시하였다. 본 연구에서는 우선 유아 지원 정책에 관한 뉴스 기사들의 댓글을 크롤링(crawling)하여, TF-IDF분석 및 오피니언 마이닝(opinion mining) 분석을 통해 우리나라 유아 지원 정책에 관한 국민들의 인식에 대해서 객관적인 결과를 도출하였다. 본 연구의 공헌점 및 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 유아 지원 정책에 관한 국 민들의 인식을 빅데이터 분석을 통해 객관적인 결과를 제시함으로써, 정부의 유아 지원 정책 수립에 도움이 될 것으 로 기대된다. 둘째, 최근 5개년간의 자료를 연도별로 구분하여 빅데이터 분석결과를 제공함으로써 유아 지원 정책의 흐름을 연도별로 파악할 수 있게 하였다. 셋째, 유아교육 및 사회복지 분야 연구의 범위를 보다 확장시킬 수 있는 연 구방법론은 제시함으로써 학술적으로 가치가 있으며, 실무적으로도 본 논문의 연구결과는 향후 포스트 코로나 시대 에 우리나라 유아 지원 정책의 방향에 대해서 유의미한 정보를 제공할 것으로 예상된다.