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백수미 ( Back Su-Mi ) - Jungwon University Department of Nursing
박명화 ( Park Myong-Hwa ) - Chungnam National University College of Nursing
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Abstract
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목적: 본 연구는 코로나 19 팬대믹 전·후 간호사 이슈에 대한 국내 뉴스의 헤드라인 분석을 통해 언론 보도에 대한 시사점을 확인하기 위해 시행되었다.
방법: BIGKINDS를 통해 2019년 1월부터 2020년 12월까지 간호사 관련 뉴스를 수집하였으며, TEXTOM과 Ucinet 6를 이용하여 TF 상위 30개 키워드를 대상으로 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 실시하였다.
결과: 연구 결과 2019년은 태움과 신생아 사망 관련 키워드가 핵심 이슈였으며, 2020년은 Covid-19, 문재인 대통령 격려 논란, 태움 등이 주요 이슈였다. 의미연결망 분석 결과 2019년에는 6개 군집(주요사건 대상의 특성과 결과, 사건 대상자, 학대, 태움, 약물, 간호교육)으로 구성되었으며, 2020년에는 6개 군집(응급실, 영웅, 논란, 태움, Covid-19, 병원 감염)이 구성되었다.
결론: 본 연구결과 Covid-19 후에 간호사에 대한 긍정적인 헤드라인 뉴스가 ‘영웅’ 키워드를 중심으로 Covid-19 전보다 보도건수가 늘었으나, 여전히 간호사의 태움과 논란, 사건·사고 사건사고 위주의 부정적인 뉴스를 주요 이슈로 보도하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 간호계는 향후에도 간호사 이슈에 대해 지속적으로 언론동향을 분석하고 그에 따른 전략을 수립할 필요성이 있다.
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Purpose: This study analyzed news titles related to nurses in Korea before and after the Coronavirus disease 2019 (COVID 19) pandemic, and aimed to identify the implications of media reports.
Methods: Data from January 2019 to December 2020 were collected from BIGKINDS regarding Korean nurses. Text mining and CONCOR analysis were conducted on the top 30 keywords using TEXTOM and Ucinet 6.
Results: From the findings of this study, keywords were related to Taewom and Newborn death in 2019. Additionally, because of COVID-19 and the controversy over the encouragement of President Moon Jae-in, Taewom was included in 2020. Using CONCOR analysis, 6 clusters (characteristics and results of major incidents, the issue related target, Newborn abuse, Taewom, drugs, nursing education) were generated in 2019, and 6 clusters (emergency room, hero, controversy, Taewom, COVID-19, hospital infection) were generated in 2020.
Conclusion: Before and after the COVID-19 pandemic, most of the news headlines of nurses consisted of negative keywords, while there were few positive news headlines. In order to improve the image of nurses, it is necessary to continuously analyze media trends and establish strategies accordingly.
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KeyWords
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간호사, 헤드라인, Covid-19, 텍스트 마이닝, 의미연결망
Nurses, News headline, COVID-19, Text mining, CONCOR analysis
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원문 및 링크아웃 정보
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등재저널 정보
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