메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kyung-Hui Moon (Department of Dental Hygiene Jinju Health College Jinju)
저널정보
대한예방치과학회 International Journal of Clinical Preventive Dentistry International Journal of Clinical Preventive Dentistry Vol.16 No.4
발행연도
2020.1
수록면
159 - 164 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
Objective: This study attempted to analyze the ‘dental’ language network in news articles by using big data provided by social media about dentistry. In order to achieve the purpose of this study, the resources from a total of 54 press companies including Kyunghyang Daily News were collected from January 1st to June 30th, 2020 through Big Kinds and used as data. Methods: It was analyzed by using Microsoft Excel 2016 (Microsoft, USA) and NetMiner (ver. 4.4.1; Cyram Inc., Korea). Keyword analysis was conducted to identify the language network of dental-related news articles and centrality analysis was conducted to identify keywords. Results: The most frequently mentioned word among the total of 21,549 words from dental-related articles was ‘dentistry’ and articles about ‘hospital’, ‘medical’, ‘Corona’ and ‘patient’ occupied a large proportion. The top degree centrality words were ‘dentistry’, ‘medical’, ‘hospital’ and ‘region’ while the top betweenness centrality words were ‘dentistry’, ‘medical’, ‘region’, ‘hospital’,and ‘Corona’. Also, the top closeness centrality words were ‘dentistry’, ‘medical’, ‘hospital’, ‘region’,and ‘health’. Conclusion: In the news articles during the first half of 2020 that were extracted by Big Kinds in response to the search query: ‘dentistry’, the most frequently mentioned word was ‘dentistry’, and articles on ‘hospital’, ‘medical’, ‘Corona’, and ‘patient’ accounted for a great proportion, thus showing that the overall confusion in society caused by COVID-19 is affected by the structural characteristics of COVID-19 outbreak areas especially in the dental field as well. Further studies on the changes of dental industry in Korea that were caused by COVID-19 pandemic in 2020 are expected.
#dentistry #news articles #language network analysis #big data

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
차유림 / 2006 / 인터넷 사이트를 통해 살펴본 의료사고 및 의료분쟁의 현황에 관한 분석 / Journal of Oral Medicine and Pain 31(4):297~316 dbpia 이병기 / 2020 / 언어 네트워크 분석을 통한 IFLA의 학교도서관 가이드라인 비교·분석에 관한 연구 / 한국도서관·정보학회지 51(2):1~21 dbpia 김남일 / 2009 / 고문서 메타데이터 표준화 현황과 과제 - 역사정보통합시스템과 한국국학진흥원의 고문서 메타데이터를 중심으로 - / 古文書硏究 34:107~147 dbpia 김호경 / 2016 / 언론의 ‘해양환경’에 대한 의제설정 언어 네트워크 분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 16(5):385~398 dbpia 이수진 / 2016 / 소셜미디어 빅데이터 분석을 통한 관광 인식 조사–경기도 지역을 중심으로 - / GRI연구논총 18(1):83~109 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0