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토픽모델링과 시계열 회귀분석을 활용한 헬스케어 분야의 뉴스 빅데이터 분석 연구Big Data News Analysis in Healthcare Using Topic Modeling and Time Series Regression Analysis
- Other Titles
- Big Data News Analysis in Healthcare Using Topic Modeling and Time Series Regression Analysis
- Issue Date
- Aug-2023
- Publisher
- 한국경영정보학회
- Keywords
- 디지털 헬스케어; 토픽모델링; LDA; 시계열회귀분석; 데이터마이닝; Digital healthcare; Topic Modeling; LDA; Time Series Regression; Data Mining
- Citation
- 경영정보학연구, v.25, no.3, pp.163 - 177
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 경영정보학연구
- Volume
- 25
- Number
- 3
- Start Page
- 163
- End Page
- 177
- ISSN
- 2982-6551
- Abstract
- 본 연구는 디지털 헬스케어 산업 활성화를 위한 정책적 접근으로서, 주요 의제 도출 및 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 10년(2013년~2022년) 간의 헬스케어와 관련된 뉴스 빅데이터 총 91,873건을 수집하여 토픽모델링 분석, 다차원척도 분석 및 시계열 회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 및 다차원척도법을 통해 총 20개의 토픽을 도출하여 2차원선상에 토픽들의 군집 형태를 파악하였고, 시계열 회귀분석을 통해, 상승 추세를 나타내는 4개의 Hot topic(건강관리, 바이오제약, 기업매출ㆍ전망, 정부ㆍ정책)과 하향 추세를 나타내는 3개의 Cold topic(스마트기기, 주식ㆍ투자, 도시ㆍ건설)을 도출되었다. 본 연구의 결과는 우리나라 정책을 수립하는 정부 기관에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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