Sentiment Analysis of Social Media Sleep Health Discourse: Emotional Expression Patterns by Search Keywords

본 연구는 네이버 블로그에서 9개 수면 관련 키워드로 수집한 8,002개 게시물을 대상으로 도메인 특화 감성분석을 수행하였다. 분석 결과 전체 담론의 64.0%가 부정적 감성으로 나타났으며, 키워드별 부정 감성 비율이 27.5%∼94.5% 범위로 나타났으며, 질환 관련 키워드(88.2%)가 관리 관련 키워드(34.8%)보다 유의하게 높았다(p<0.001). 수면장애(89.2%), 스틸녹스(79.9%), 불면증(79.4%)은 높은 부정 비율을 보인 반면, 수면루틴(31.3% 긍정)과 멜라토닌(30.2% 긍정)은 상대적으로 긍정적이었다. 약물 관련 키워드(평균 70.2% 부정)와 비약물적 개입 키워드(평균 43.5% 부정) 간 26.7%p의 유의한 차이가 확인되었다(p<0.001). 수면 건강 도메인에 특화된 125개 감성 키워드와 6단계 규칙 기반 분류 알고리즘을 개발하였으며, 500개 수동 레이블 샘플 대비 87.5%의 정확도(Cohen's Kappa 0.82)를 달성하였다. 본 연구는 온라인 건강정보 모니터링 및 환자 중심 보건정책 개발에 실증적 근거를 제공한다.