텍스트마이닝을 활용한 교통사고 시사점 도출

소개글

데이터마이닝 과목에서 R언어를 이용해 교통사고 시사점을 도출하여 해당 과목에서 A+ 받았습니다.
보고서와 PPT 발표자료 함께 올립니다.

목차

1. 서론
가. 주제 선정
나. 프로젝트 계획

2. 본론
가. 트위터 분석
나. 네이버 연관검색어 분석
다. 인터넷 기사 분석

3. 결론
가. 종합 분석 결과
나. 소감

참고문헌

본문내용

1.1.1. 트위터 분석 배경
트위터는 세계에서 가장 큰 SNS 중 하나입니다. 트위터의 특징 중 하나가 단문 소통이 핵심이라는 것입니다. 즉 가장 기본적인 유형의 문장을 쓰는 것입니다. 그리고 트위터를 사용하는 사람들은 일반인 뿐 아니라 유명인 등 다양하게 사용하고, 여러 분야에 걸쳐서 사용됩니다. 그래서 다양한 사람들의 의견이 포함 된 트위터를 통해 교통사고에 대하여 현 시점을 알아보고자 이를 선정 하였습니다.

1.1.2. 분석 방법
분석 방법으로는 처음에 트위터를 통해 API를 받았습니다. 이를 받고 ‘twitterR’ 패키지를 이용하여 교통사고가 들어간 키워드를 2015-01-01 ~ 2017-05-28 사이의 트위터 글을 약 10000개를 크롤링 하였습니다. 다음 ‘tm’, ‘KoNLP’ 패키지를 이용하여 크롤링한 데이터를 명사 단위로 추출하였습니다. 마지막으로 ‘qgraph’ 패키지를 이용하여 시각화 하였습니다.

워드 클라우드를 보면 교통사고 주변으로 방향, 사람, 운전, 안전, 병원 이 주로 가장 가까운 위치에 있어 교통사고와 관련되어 있는 것을 알 수 있었습니다.

참고 자료

트위터에서 트윗(tweet)의 특징과 유형 연구 , 허상희외 1명, 2012
인터넷 언론의 법적 문제와 과제 , 이재진, 2003
인터넷 신문의 증가 추이http://www.banronbodo.com/news/articleView.html?idxno=1096

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