미디어 리터러시 뉴스 빅데이터 분석: 토픽 모델링 분석을 중심으로
News Big Data Analysis of ‘Media Literacy’ Using Topic Modeling Analysis
- 발행
- 2021 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 동국대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.5392/JKCA.2021.21.04.026
- 원문
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개념
키워드
미디어 리터러시, 미디어 리터러시 교육, 미디어 교육, 디지털 리터러시, Media Literacy, Media Literacy Education, Media Education, Digital Literacy
초록
본 연구는 ‘미디어 리터러시’ 뉴스 빅데이터 분석을 통해, 사회적으로 논의되고 있는 ‘미디어 리터러시’ 의제가 무엇인지 파악하고, 앞으로의 정책 방향을 제시하기 위해 실시되었다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 1,336건의 기사를 수집하여, 4개 시기별로 토픽 모델링 분석을 수행했다. 분석결과 시기별로 5개의 토픽이 도출되었으며, 이에 따른 시사점은 다음과 같다.
 첫째, 미디어 리터러시 교육은 국가 차원에서 생애 주기에 맞춰 체계적으로 접근해야 하며, 이를 통해 경제적·문화적 부가 가치를 창출해야 한다. 둘째, 미디어 리터러시 생태계의 지속가능성을 확보하기 위해서는 교육격차 및 학습결손이 발생하지 않도록 지역사회와 학교 차원에서 체계적인 지원 및 교육 지도 활동이 이루어져야 한다. 셋째, 미디어 리터러시 교육이 지속되면서 발생할 수 있는 부작용을 최소화하고, 건전한 미디어 활용 문화가 조성될 수 있도록 다방면으로 노력해야 한다. 마지막으로 미디어 리터러시 관련 연구를 과학적으로 추진하고, 현장에서 습득되는 경험 및 가치 등을 적극적으로 공유하며, 연구결과를 장기적으로 축적함으로써, 건강한 지식공유 문화를 만들어야 한다.