ISSN : 1229-070X
본 연구는 SNS 플랫폼 X(twitter)에서 행동 및 물질 중독과 관련된 게시글을 수집해 중독 간 연결을 매개하는 키워드를 식별하고, 중독 범주 간 교차적 연결 구조를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 게임, 도박, 성인물, 음주, 약물·마약 관련 대표 키워드를 기준으로 게시글을 수집하였으며, 전처리 후 8,712건의 게시글에서 5,027개 키워드를 분석에 활용하였다. 분석은 키워드 간 동시출현 빈도를 200회 이상으로 Semantic Network를 생성하고, Girvan–Newman 알고리즘과 edge betweenness centrality를 적용하였다. 연구 결과, ‘알티’, ‘텔레그램’, ‘라인’과 같은 플랫폼·기능 기반 키워드는 다수의 중독 범주에서 공통적으로 출현하였으며, ‘문의’, ‘판매’, ‘구매’, ‘이벤트’ 등은 거래·참여 유도 맥락에서 중독 범주 간 연결을 강화하는 중간 수준의 매개 키워드로 나타났다. 또한 동일한 키워드라 하더라도 중독 범주에 따라 결합되는 키워드 조합과 연결 양상은 상이하게 나타났다. 이러한 결과는 디지털 환경이 중독 간 매개 및 전이의 통로로 기능함에 따라 행동 및 물질 중독의 경계가 모호해지고 있음을 보여주며, 중독 예방 및 규제 전략이 중독 간 연결을 촉진하는 디지털 매개 경로를 모니터링하고 개입하는 방향으로 전환될 필요가 있음을 시사한다.
This study explored the connections between behavioral and substance addictions in digital environments by identifying keywords that mediate links between these addictions on the social networking service platform X (Twitter). Posts were collected using representative keywords related to gaming, gambling, pornography, alcohol use, and drugs. After preprocessing, a total of 8,712 posts containing 5,027 unique keywords were analyzed. A semantic network was created based on a co-occurrence threshold of 200, employing Girvan–Newman community detection and edge betweenness centrality. The results revealed that platform- and function-based keywords, such as "RT," "Telegram," and "Line," frequently appeared across various addiction categories. In contrast, transaction- and participation-related terms (e.g., "inquiry," "sale," "purchase," "event") served as mid-level bridging keywords that enhanced connectivity between addictions. Additionally, even identical keywords showed different co-occurrence patterns depending on the addiction category. These findings indicate that the digital environment can facilitate mediation and transitions between addictions, blurring the lines between behavioral and substance addictions. They underscore the necessity for prevention and regulatory strategies to monitor and address the digital pathways that enable cross-addiction linkages.