식량안보는 단백질 생산 시스템의 한계에서 비롯되는 중대한 문제로서, 대체 단백질 공급원으로 식용 곤충을 탐색하도록 유도한다. 곤충공포증(entomophobia)을 해소하기 위한 연구 기획 과정에서 인식 설문조사는 필수적이지만, 비용이 많이 들고 시간이 소요된다. 빅데이터 시대에 텍스트 마이닝을 이용해 소셜미디어의 텍스트 데이터를 분석함으로써 혁신적인 인식 설문조사를 수행할 수 있다는 제안이 있다. 본 연구는 국내 일반 대중의 인식을 이해하기 위해 블로그와 온라인 커뮤니티에 게재된 식용 곤충 관련 기사를 분석하였다. 단어 빈도 및 유사성 분석에 기반한 종합 결과는 한국인들이 미래 식품으로서의 식용 곤충과, 한국 내 식용 곤충의 양식장·산업·사업에 대해 지속적으로 관심을 보이고 있음을 나타냈다. 또한, 연도별로 식용 곤충의 건강상 이점 또는 건조 가공 방법에 대한 대중의 인식이 확인되었다. 단어 빈도 및 유사성 분석보다 직관적이지는 않지만, 토픽 모델링 결과는 미래, 대체, 건강 효과, 용도, 식용 곤충의 적용과 같은 보완적 통찰을 제공하였다. 텍스트 마이닝 결과(TMR)는 인식 설문조사 결과(PSR)와 유사한 결과가 도출되어 검증되었다. TMR은 국내 시장과 건강 관련 이슈 등 예측하기 어려운 단어 또는 주제에 대한 통찰을 제공하였는데, 이는 PSR에서는 포착되지 않았다. 결론적으로, 텍스트 마이닝을 통해 대중의 식용 곤충에 대한 인식과 새로운 의미를 도출하였으며, 본 연구를 통해 이 새롭고 비용 효율적인 방법의 인식 설문조사 적용 가능성이 확인되었다.

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