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토픽모델링과 시계열 회귀분석을 활용한 헬스케어 분야의 뉴스 빅데이터 분석 연구

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dc.contributor.author김은정-
dc.contributor.author장석권-
dc.contributor.author이상용-
dc.date.accessioned2023-11-14T08:31:24Z-
dc.date.available2023-11-14T08:31:24Z-
dc.date.created2023-09-04-
dc.date.issued2023-08-
dc.identifier.issn2982-6551-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/192265-
dc.description.abstract본 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.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국경영정보학회-
dc.title토픽모델링과 시계열 회귀분석을 활용한 헬스케어 분야의 뉴스 빅데이터 분석 연구-
dc.title.alternativeBig Data News Analysis in Healthcare Using Topic Modeling and Time Series Regression Analysis-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor이상용-
dc.identifier.doi10.14329/isr.2023.25.3.163-
dc.identifier.bibliographicCitation경영정보학연구, v.25, no.3, pp.163 - 177-
dc.relation.isPartOf경영정보학연구-
dc.citation.title경영정보학연구-
dc.citation.volume25-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage163-
dc.citation.endPage177-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002992756-
dc.description.journalClass2-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor디지털 헬스케어-
dc.subject.keywordAuthor토픽모델링-
dc.subject.keywordAuthorLDA-
dc.subject.keywordAuthor시계열회귀분석-
dc.subject.keywordAuthor데이터마이닝-
dc.subject.keywordAuthorDigital healthcare-
dc.subject.keywordAuthorTopic Modeling-
dc.subject.keywordAuthorLDA-
dc.subject.keywordAuthorTime Series Regression-
dc.subject.keywordAuthorData Mining-
dc.identifier.urlhttps://www.earticle.net/Article/A434768-
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