빅데이터에 나타난 ‘관계중독’에 대한 사회적 인식

Abstract

본 연구는 빅데이터 분석을 통하여 관계중독에 대한 사회적 인식을 키워드 네트워크 중심으로 탐구하는 데 목적이 있다. 본 연구는 Textom을 이용하여 2017년부터 2022년 9월 1일까지의 관계중독에 관한 빅데이터를 수집하였다. 수집방법은 Textom을 활용하여 국내외 포털사이트 3곳 (Naver, Daum., Google)에서 수집되었으며, 이러한 데이터를 모아 관계중독이라는 특정 키워드를 중심으로 RawDATA를 마련하였다. 분석 절차는 분석대상 선정, 데이터 수집, 데이터 정제, 네트워크 분석, CONCOR 분석으로 진행되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 수집된 자료는 1, 2차 정제 과정을 거쳤으며 최대 100단위인 빈도수를 상위 50개 중심으로 빈도분석을 하였고 그 결과, 동시출현 빈도가 높은 단어는 중독, 관계, 관계중독, 외도, 결핍, 알코올중독, 대인관계, 게임중독으로 나타났다. 둘째, 연결 중심성을 기준으로 하였을 때 가장 많이 나타난 키워드는 중독, 관계, 관계중독, 외도, 결핍 순으로 나타났다. 이는 위 키워드들이 연결중심성이 높고, 출현빈도에서 높은 순위에 있음을 의미하며, 관계중독 네트워크에서 가장 중심적인 키워드임을 알 수 있다. 또한, 근접 중심성이 높게 나타난 키워드는 중독, 관계, 사람, 문제, 외도로 나타났다. 이는 타 키워드들과 매우 짧은 연결 거리를 가지는 것으로 해당 키워드들은 관계중독의 네트워크 내에서 중요한 요소임을 알 수 있었다. 매개중심성을 살펴본 결과, 네트워크 내에서 가장 큰 매개역할을 가지는 키워드는 중독, 관계, 관계중독, 결핍, 알코올중독 순으로 나타났으며, 이러한 키워드들은 빈도 순위보다 상대적으로 상승한 키워드로 네트워크 내의 키워드 간의 최단경로상에서 구조적인 영향력을 지니는 것으로 해석할 수 있었다. 본 연구의 의의는 다음과 같다. 먼저 빅데이터 기반의 관계중독 키워드 분석을 통해, 현재 우리 사회에 관심과 우려가 높아지고 있는 정신건강, 정서 및 사고, 과몰입, 사회적지지 영역을 키워드 군집으로 도출할 수 있었다. 또한, 향후, 관계중독의 치료적 개입 및 연구 분야의 발전에 있어 위 키워드를 중심으로 한 다양한 연구방향의 방향성을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다. 끝으로 본 연구결과를 토대로 향후 방향과 관계중독의 시사점을 제시하였다.