Semantic Structure Represented in College Presidents' Welcome Greetings Using Network Analysis : Daegu & Gyeongbuk Provinces

연결망 분석을 활용한 대학 총장 인사말의 의미론적 구조: 대구·경북 지역을 중심으로

Abstract

This study examined a semantic relationship expressed in college presidents' welcome greetings in order to explore the promotion strategies and future direction of universities in Daegu & Gyeongbuk provinces in South Korea. Greetings were collected from university websites as of September, 2020. According to word frequency analysis, "everyone," "welcome," and "visiting" were mostly used in the headlines. In the body texts, "college" and "education" were frequently paired. While the two- & three-year colleges focus on industrial and technical capabilities, four-year universities tend to emphasize educational excellence and academic research performance. This study is valuable in that it understands the direction that universities in Daegu and North Gyeongsang Province put forward amid the decreasing school-age population and the changing social environment.

본 연구는 대구·경북지역 대학 총장 인사말에 나타난 의미론적 관계와 대학의 방향성을 탐색하였다. 2020년 9월 기준, 각 대학 웹사이트에서 인사말을 수집하였다. 분석 결과, 머리말엔 긍정적인 인상의 '여러분', '환영하다', '방문하다' 등이 자주 사용되었고 본문엔 '대학'과 '교육'이 주요 단어 쌍을 이뤘다. 연결망 중심성 분석에는 '세계'와 '글로벌'이 높은 값을 보였다. 텍스트 내에 존재하는 의미 구조의 하위 차원을 찾기 위해 군집 분석을 실시한 결과, 중심 집단 3개와 보조 집단 3개가 나타났다. 핵심 군집엔 대학의 사회적 책임과 지역발전, 그리고 세계화를 의미하는 단어들이, 보조 군집엔 사업, 꿈, 인사와 관련한 단어들이 출현하였다. 전문대학과 4년제를 비교하면 전문대학은 산업과 기술적 역량에, 4년제는 교육 역량과 학문적 연구 성과에 중점을 뒀다. 본 연구는 학령인구 감소와 변화하는 사회적 환경 속, 대구·경북 대학들이 내세우는 지향점을 파악한다는 점에서 가치를 가진다.

I. 서론

오늘날 한국은 출산율 0.86명을 기록하며 초저출산의 위기를 맞았고 이에 따라 대학의 신입생 충원율 또한 급감하면서 대학의 경쟁력이 주요 이슈로 떠오르고 있다[1]. 학령인구의 급격한 감소는 이전부터 예견되었다. 이영호는 2023년까지 약 20개의 대학이 폐교할 것이라 예측했다[2]. 이는 지방 대학을 위기로 몰아넣었다. 이제 대학은 경쟁력을 높이기 위해 혁신해야 할 조직이 되었다[3]. 신입생 충원을 위해 새로운 방식으로 광고하고, 이러한 상황 속에서 대학의 총 책임자인 대학 총장은 대학의 존립에 중요한 역할을 맡는다[4]. 총장은 대학을 대외적으로 대표하는 역할을 한다. 고등교육법 제 15조에서는 대학 총장을 ‘교무를 총괄하고 소속 교직원을 감독하며, 학생 지도를 하는 학교 조직의 대표자’의 역할로 규정하고 있다. 전통적으로 리더가 건네는 인사말은 집단을 파악하는데 유용하다. 총장의 인사말은 기간을 두고 선출되어 대학을 대표하며, 현재 시점 대학이 추구하는 역할을 나타낸다[5]. 최근 총장 인사말은 이전의 경직된 형태의 텍스트와는 달리, 비전을 제시하고 학생들과 소통 하는 형태로 변화하고 있다[6].

대학은 총장의 인사말을 대학의 웹사이트에 두어 소통 수단이자 마케팅 활동으로 활용한다. 대학의 마케팅 활동이란 비영리 재단인 대학의 사회적 역할과 대학이 학생을 모집하기 위해 시장에 대처하는 하나의 소통전략으로 간주할 수 있다[7]. 이러한 인사말을 제공하는 웹사이트는 이용자의 요구에 부합하는 정보를 제공하는 기능을 한다[8].

이 연구는 2020년 하반기 대학 웹사이트의 총장 인사말을 의미연결망 분석하여 대학에서 추구하는 목표와 대중에게 제시하고자 하는 비전을 선호 단어를 통해 파악하고, 군집 분석을 이용해 대학이 나아가고자 하는 방향성을 4년제와 전문대학으로 나눠 알아보려 한다. 이를 위해 대구, 경북 지역 46개 대학의 총장 인사말을 수집한다. 대표자인 총장의 메시지를 대학 유형별로 살펴보며 미래 지향점을 확인함으로써, 실증적 분석의 가치를 높일 수 있다.

Ⅱ. 문헌검토 및 연구문제

1. 대표자의 메시지 분석

대통령, 정치인, 기업인의 담화 또는 연설문은 향후 정책의 방향성과 행동을 예측할 수 있는 중요한 도구가 된다[9]. 뿐만 아니라 담화를 통해 형성된 리더의 이미지는 리더쉽에 영향을 미치기도 한다[10]. 특히 중요한 사건이 발생할수록, 리더는 집단의 미래에 대해 설명하고 내부의 구성원을 동기부여하기 위해 더 많은 표현을 이용한다[11]. 이러한 표현들을 커뮤니케이션 관점에서 볼 때 단어 간 연관성을 파악해 전하고자 하는 메시지에 숨겨져 있는 의미를 찾아내고자 했다[12]. 담화에서 단어의 선택은 화자의 지향점을 드러내는 척도가 된다는 점을 통해 많이 등장한 단어를 분석하는 것은 의미가 있다[13].

대학의 입장에서 바라본다면, 총장이 담화를 통해 의도하는 바를 효과적으로 표현하기 위해 총장의 사회적 지위, 또는 학교 특성 등이 반영된 내용을 따라야 한다. 또한 총장은 학교라 하는 제한된 사회 내의 대표로서의 상징성을 가지며 총장의 의지와 행동은 구성원의 생활과 연결된다. 학교의 다양한 발전과 위상을 위해 모든 공공적 대표가 되어 대중을 유도해야 한다[14].

초·중·고등학교 홈페이지에 있는 인사말 텍스트의 구조를 파악해 인사말에 나타난 언어 표현을 분석하여 발신자의 의도나 인사말의 기능을 고찰하고 어휘적 특징을 통해 학교 교육의 지향점을 살펴본 바 있다[15]. 본연구는 대학교라는 고등 교육 기관을 대상으로 연구를 진행해 차별점을 두었고 기존 연구와는 달리 중심성 분석을 통해 등장한 단어들 사이의 의미론적 관계를 파악하려 한다. 신진원의 경우는 대학교 총장 인사말 페이지 내의 언어적 자원의 사용과 비언어적 자원인 이미지를 분석하여, 총장 인사말을 통해 대학의 정체성이 어떻게 표현되는지 조사하였다[5]. 하지만 분석 대상이 10개 대학밖에 되지 않았다. 또한 대학의 방향성을 파악할 때 연구자가 특정 방향성을 분류하고 진행했기에 연구자가 파악하지 못한 방향성이 존재한다는 한계점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 대구·경북 지역의 46 개 대학을 모두 조사하고 군집 분석을 통해 다양한 방향성을 찾아보고자 한다.

2. 온라인 미디어의 의제설정

의제설정 이론은 매스 미디어에서 부각하여 드러낸 이슈가 대중의 인식에 영향력을 준다는 연구에서 시작하였다[16]. 공중 의제에 영향을 준 미디어는 신문이나 방송과 같은 전통적인 뉴스 미디어였다. 하지만 오늘날에 들어 인터넷이 신문이나 방송과 같이 여론 형성에 영향을 미치며 의제를 설정한다[17].

물론 양선희는 인터넷의 기술적 특성 및 발전과 미디어의 급속한 변화는 미디어 이용자의 선택성과 통제력을 강화하기에 미디어가 공중에게 주요한 사회적 이슈에 대해 현저성을 전이시킨다는 의제설정 이론은 다소 설득력이 미약하다고 주장했다[18]. 김성태와 이영환 또한 시대가 흐름에 따라 수용자의 상호 작용성이 강조되는 뉴미디어의 등장으로 인해 이론적 논의를 더욱 정교화 할 필요가 있다는 지적을 했다[19]. 따라서 최근에는 매체 간 의제설정을 중심으로 3차 의제설정이 연구되는 추세이다. 언론 매체가 유일한 메시지 발신자로 되는 것이 아니라 다양한 온라인 매체를 복수 발신자로 설정하여 매체 간의 의제가 어떻게 구성되고 그 의미는 어떻게 전이되고 있는지 파악한다. 수용자가 미디어의 의제를 무조건 수용하지 않고 스스로 의제를 판단하여 설정할 수 있다는 전제가 발생하는데, 이전의 의제설정 이론들보다 해독 과정에 있어 수용자의 자율적 행동과 다채널 온라인 미디어의 복합적인 관계에 초점을 맞춘 것이다. 이에 따라 수용자들은 정보 소비 방식이 전통적 매스 미디어가 아닌 온라인 공간으로 변화함에 있어 뉴미디어들의 의제설정을 분석하는데 복합성이 필요해졌으며, 온라인 공간의 특성을 고려해 빅데이터를 중심으로 하여 다양한 방법론적 시도를 지속해야 한다[20].

이전 대학 광고와 관련된 송화영의 연구에서는, 대구· 경북지역 대학의 지면 신문 광고에 대해 살펴보았다. 신문 광고는 이용자의 능동성이 떨어지는 전통 매체라는 한계가 존재했다[21]. 따라서 신입생 유치를 위해 마케팅을 하는 대학의 입장에서는 예비 대학생인 청소년층에 가장 깊숙이 침투하고 있는 인터넷을 활용한 방안에 주목해야 한다. 최근에 실제로 단과대학이나 학부, 학과 단위는 물론 행정부처나 부속 기구 등에 이르기까지 다양한 별도의 인터넷 홈페이지를 운영하고 있다. 이러한 홈페이지에 방문하는 학생들은 단순히 웹사이트가 제공하는 정보만을 습득하는 것이 아니라 학교의 이미지와 문화, 잠재적 역량 등을 전체적으로 살펴본다. 따라서 대학의 홈페이지가 충분한 마케팅 효과를 발휘할 수 있는가에 대한 연구가 필요하다[6].

3. 대학 유형별 정책과 교육

고등교육법에 따른 학교 구분은 설립 목적에 따라 일반대학과 전문대학으로 나뉜다. 대학의 설립 목적은 “인격을 도야하고 국가와 인류사회의 발전에 필요한 심오한 학술이론과 그 응용방법을 가르치고 연구하며, 국가와 인류사회에 이바지함을 목적으로 한다”이며 학사학위를 수여하는 종합대학을 의미한다(고등교육법 28 조). 전문대학은 “사회 각 분야에 관한 전문적인 지식과 이론을 가르치고 연구하며 재능을 연마하여 국가사회의 발전에 필요한 전문직업인을 양성함을 목적으로 한다”를 기반하여 전문학사를 수여하는 대학을 뜻한다(고등교육법 47조).

종합대학과 전문대학 사이의 비교는 비교적 진행 되어왔다. 박철성의 연구에서 4년제라 칭하는 종합대학과 전문대학의 취업률, 첫 직장에서의 임금 격차에 대해 분석하였다[22]. 해당 연구에서는 4년제와 전문대학의 임금 격차를 설명할 때 평균연령이나 대학졸업자의 증가와 같은 시대적 흐름을 통해 설명했다. 하지만 4년제와 전문대학의 설립 목적이나 교육 과정의 방향성과 관련된 연구는 존재하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 4 년제와 전문대학의 유형별 차이가 총장 인사말에서 어떻게 드러나는지, 방향성에 있어서 차별점이 존재하는가에 대해 살펴본다.

4. 연구문제

본 연구에서는 대학 홈페이지의 총장 인사말에서 선호하는 단어를 찾아내고 각 단어 사이의 관계를 살펴보려 한다. 그리고 각 대학의 총장이 사용하는 단어를 바탕으로 군집을 생성하여 대학의 방향성을 파악하고 의제설정 이론을 토대로 대학의 인사말이 독자에게 강조하고자 하는 것이 무엇인지 알아내고자 한다. 또한 46 개 대학을 전문대학과 4년제로 나눠 대학 유형에 따라 방향성의 차이가 있는지 알아보려 한다.

연구문제는 다음과 같다.

연구문제 1) 총장의 인사말에서 자주 등장하는 단어 사이의 연결 관계를 통해 드러난 인사말의 특징은 무엇인가?

연구문제 2) 총장의 인사말을 통해 대학교의 방향성은 어떻게 나타나고 있으며 전문대학과 4년제의 설립목적에 따라 방향성이 어떻게 달라지는가?

Ⅲ. 연구방법

그림 1. 연구절차

1. 데이터 수집

대학 방향성을 살피기 위해 최근 업로드 된 총장 인사말 페이지를 대상으로 수집하였다. 대입 정보 포털로부터 대구·경북에 소재한 대학의 리스트를 참고하여 전문대학 21개, 4년제 대학 22개, 사이버대학 3개로 총 46 개의 대학을 수집 대상으로 선정하였다.

대학 공식 홈페이지의 ‘총장 인사말’ 페이지에서 비정형 데이터인 텍스트 데이터를 수집했다. 텍스트 데이터는 머리말과 본문 부분으로 나누어 분석하였다. 머리말은 본문을 요약·함축할 뿐만 아니라 독자들이 읽도록 유도하는 기능을 할 때 본문과 차이가 있는 경우가 있기에, 따로 분석을 했다[23].

2. 분석방법

분석을 위해 조사, 전치사 등의 불용어를 제거하고, 용언의 형태를 변화시키는 등의 전처리 과정을 진행하였다. 텍스트 내부에서 등장한 단어의 빈도를 분석하여 상위 15개의 의미 있는 단어를 정리하였다. 이를 토대로 사회연결망 분석에 기반을 둔 의미연결망 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석이란 사회 시스템의 구조를 해당 구성요소들의 관계를 살펴봄으로써 파악하는 것을 말한다[24]. 의미연결망 분석에서는 구성 요소를 사회연결망의 행위자 대신 텍스트 내부의 단어로 설정하고 단어 사이의 관계를 살펴봄으로써 텍스트 속 의미와 방향성을 분석한다[25]. 본 연구에서는 단어의 빈도, 중심성을 바탕으로 행렬 파일을 제작하여 의미망으로 나타내고자 한다. 중심성 분석 시에 가중 연결정도 중심성(Weighted Degree Centrality)를 활용하였다. 단순 연결정도 중심성은 노드와 직접적 관계를 맺은 이웃들만을 고려한 값이다[26]. 단순 연결성은 전체 이웃 수에서 각 노드의 직접적 관계 비율에 의해서 측정되기 때문에, 이를 보완하기 위하여 직간접적으로 연결된 경로들의 가중치를 고려한 가중 연결성을 사용했다 [27][28]. 노드는 개별 단어를 뜻하며 단어 사이의 관계적 속성을 연결선(edge, link)으로 나타낸다. 방향성 파악을 위한 CONCOR(CONvergence of iterated CORrelations)분석을 하였다. CONCOR분석이란 키워드 간 피어슨 상관관계를 바탕으로 유사 관계가 높은 단어들을 하나의 군집으로 생성하는 분석으로 대표적 구조적 등위성을 이용한 분석 중 하나다[29]. 구조적 등 위성(Structural Equivalence)은 연결망 안의 노드들이 서로 유사한 형태의 관계를 가지는지 나타내는 개념이다[30]. 이는 구조적 등위성을 가지는 경우, 한 노드가 다른 노드로 완전히 대체 가능함을 의미한다. CONCOR분석은 등장 형태가 유사한 단어를 중심으로 군집을 형성하기 때문에, 텍스트 내부의 하위 집단을 파악하고 하위 집단의 관계를 파악할 수 있다[31]. 연구를 위한 단어 빈도분석 프로그램인 KrKwic[25]과 연결망의 시각화를 위한 Gephi[27] 그리고 CONCOR분석을 위해 UCInet[32]이 사용되었다.

Ⅳ. 연구결과

1. 단어빈도분석

전체 텍스트를 제목의 성격을 띠는 머리말과 전체적 내용을 가지고 있는 본문으로 나누어 단어 빈도 분석을 실시하였다. 분석값을 정리한 것이 [표 1]이다. ‘대학’이공통적으로 가장 높은 순위를 차지하였다. 이외에도 ‘인재’, ‘양성’, ‘여러분’, ‘미래’, ‘총장’과 같은 단어들이 높은 순위에 나타났다. 머리말에는 본문의 빈도분석에는 드러나지 않은 ‘환영하다’, ‘방문하다’, ‘선도하다’ 그리고 ‘홈페이지’와 같은 단어들이 출현하였다. 또한 표준화 값을 정리하였는데, 표준화 값이란 최대치를 100으로 지정하여, 상대적인 값을 도출한 것이다.

표 1. 머리말, 본문 간 단어 빈도

2. 의미연결망 & 중심성 분석

머리말 그리고 본문에서 출현 빈도가 높은 상위 30개 단어를 추출하여 중심성 분석을 실시하였다. [표 2] 는머리말과 본문에 등장한 단어의 가중 연결정도 중심성을 정리한 것이다.

표 2. 머리말, 본문 중심성 분석 결과

머리말에서는 빈도분석과 동일하게 ‘대학’이 가장 높은 중심성 값을 보였다. 그러나 ‘주다’, ‘세계’, ‘글로벌’ 과 같은 단어는 빈도분석 결과와 비교했을 때, 높은 중심성 값을 나타냈다. [그림 2]은 머리말 의미연결망 분석을 시각화한 자료이다.

그림 2. 머리말 의미연결망 시각화

본문의 중심성 분석에서는 빈도분석과 유사하게 나타났다. ‘대학’이 압도적으로 높게 나왔으며 ‘우리’, ‘교육’, ‘인재’, ‘지역’이 순차적으로 높은 중심성 값을 보였다. [그림 3]은 본문의 의미연결망 분석을 시각화한 자료이다.

그림 3. 본문 의미연결망 시각화

머리말 의미연결망 분석 그래프의 노드는 30개이며 연결선은 252개이다. 본문의 그래프는 30개의 노드, 428개의 연결선으로 구성되어 있다. 노드의 색깔이 어두울수록 중심성 값이 높은 것을 의미하며, 연결선의 두께와 채도는 연결된 정도를 나타낸다. 레이아웃은 모두 Yifan-Hu를 사용하였다.

3. 군집 분석

빈도분석결과를 기반으로 한 30개의 단어를 군집 분석 대상으로 선정하였다. 노드의 색과 모양은 각각의 군집을 의미한다. 총 6개의 군집이 등장하였다. 3개의 중심적인 군집이 등장하였고, 주변에 3개의 보조적 군집이 등장하였다. 세계화와 인재 양성, 대학의 사회적 책임 그리고 지역 관련 군집이며, 보조적 군집은 인사말 관련, 사업 그리고 꿈 관련 군집이다. 이것을 시각화한 것은 [그림 4]이다.

그림 4. 전체 대학 CONCOR분석 시각화

대학의 유형에 따라 방향성이 어떻게 달라지는지 파악을 위해 총장 인사말을 전문대학과 4년제로 나눠 군집 분석을 실시하였다. 단어 대상 선정은 전체 대학 군집 분석과 동일하다.

전문대학의 군집분석 결과, 3개의 중심적인 군집과 4 개의 보조적인 군집이 발견되었다. 전문대학 목적 관련 군집, 학생 관련 군집, 미래 지향 군집이 중심적인 군집이고 보조적인 군집은 사업 관련 군집, 경북 관련 군집, 감사 표현 군집, 대학의 준비성 군집이다.

4년제 대학에서는 총 7개의 군집이 등장하였다. 대학사업 관련 군집, 미래 지향 군집, 세계화 군집, 학생 관련 군집, 꿈 관련 군집, 감사 표현 군집, 그리고 사회 관련 군집이다.

전문대학 군집분석 시각화한 자료는 [그림 5]이며, 4 년제 군집분석 시각화한 자료는 [그림 6]이다.

그림 5. 전문대학 CONCOR분석 시각화

그림 6. 4년제 CONCOR분석 시각화

Ⅴ. 결론

이 연구는 대구·경북 지역의 46개 대학교의 홈페이지에 게시된 총장 인사말을 수집하여 빈도분석과 의미연결망 분석을 통해 대학이 선호하는 단어를 파악하였다. 또한 CONCOR분석을 이용해 대학이 나타내고자 하는 방향성을 4년제와 전문대로 나눠 조사하였다. 빈도 분석을 진행하는 과정에서 총장 인사말의 전체 텍스트와 머리말을 제외한 본문은 유사하게 나타났다. 그렇기에 빈도 분석과 의미연결망 분석에서 머리말과 본문 텍스트만 사용하였다.

빈도분석 결과, 인사말에서 대학은 자신의 학교를 표현하기 위해 ‘대학’과 ‘우리’라는 단어를 많이 사용하였다. 또한 ‘인재’, ‘미래’, ‘양성’과 같은 단어들을 많이 사용했다. 이를 바탕으로 자신의 대학 교육을 통해 미래에 뛰어난 인재가 될 수 있다는 점을 독자에게 강조하고 있다. 머리말에 국한해서 본다면, ‘여러분’, ‘방문하다’, ‘환영하다’를 통해 인사말을 처음 읽을 때 긍정적인 감정을 가질 수 있게 하였다. 본문에서는 머리말과 달리 ‘우리’, ‘학생’, ‘위하다’와 같은 단어를 통해 대학이 학생들을 많이 생각한다는 것을 전달하고자 하는 것을 알 수 있다. 의미연결망 분석을 통해서는 단어들 사이의 관계를 알 수 있었다. 우선 머리말에서는, ‘주다’가 빈도 분석과 달리 중심성 분석에서 높은 값을 보였다. 이것은 대학이 학생을 위해 많은 것을 제공할 수 있다는 것을 인사말의 머리말에 드러내어 독자의 흥미와 관심을 끌어 인사말을 읽도록 유도하고 좋은 인식을 심어주고자 하는 것임을 알 수 있다. 또한 ‘세계’와 ‘글로벌’ 이 높은 중심성 값을 나타내면서 머리말에서 강조하고자 하는 부분에 글로벌 경쟁력이 포함되어 있음을 알 수 있다. 본문에서는 ‘대학’과 ‘교육’이 강하게 연결되어있는데, 이를 통해 인사말에서 전달하는 기본적 내용이 전반적인 대학 교육을 설명하는 것을 알 수 있다. 또한 ‘대학’과 ‘우리’의 연결 정도가 높다. 이 결과를 통해서는 대학이 총장 인사말을 읽는 독자와 친밀한 관계를 나타내려 하고 있다.

둘째, 빈도분석 결과 상위 30개 단어를 대상으로 군집 분석을 실시하였다. 분석 결과, 3개의 중심적인 군집과 3개의 보조적인 군집, 총 6개의 군집을 확인했다. 세계화와 인재 양성 군집에서는 ‘새롭다’, ‘시대’, ‘변화’, ‘세계’, ‘양성’, ‘인재’ 등의 단어들이 출현하여 시대의 변화에 따른 대학의 세계화 필요성을 강조했다. 변화를 통해 인재를 양성할 수 있는, 가치 있는 교육을 추구함을 알 수 있다. 지역 관련 군집에서는 ‘경북’이라는 단어와 ‘우리’, ‘학생’ 등이 공출현하며 지역적인 동질성을 나타내는 맥락이 등장함을 알 수 있었다. 대학의 사회적 책임 군집은 ‘지역’, ‘사회’, ‘발전’, ‘위하다’와 같은 단어들이 주를 이루며 지역과 사회 발전을 위하는 것이 대학의 사회적 책임임을 얘기하고 있다. 대학의 인사말 관련 군집에서는 인사말을 작성한 본인을 나타내는 ‘총장’과 글을 읽는 독자를 호명하는 2인칭 대명사인 ‘여러분’이 나타났다. ‘여러분’의 사용은 독자와의 거리를 가깝게 만들기 위해 사용되었다고 할 수 있다[5]. 꿈 관련 군집에서는 ‘꿈’과 ‘크다’ 두 개의 단어가 등장하였다. 이 군집에서는 ‘꿈’이라는 단어가 지닌 도전의식과 긍정적인 인식을 독자들에게 안겨주기 위해 사용되었다. 사업 관련 군집이 등장하며 다양한 사업을 통해 대학의 미래가 긍정적임을 독자에게 강조하고 있다.

대학의 방향성을 전문대학과 4년제로 나눠 살펴봤다. 전문대학과 4년제의 구분은 대학설립 목적에 따라 구분할 수 있다. 대학 유형에 따라 방향성의 차이점이 있는지에 대해 살펴보았다. 전문대학은 ‘전문’, ‘역량’, ‘산업’, ‘발전’과 같은 단어가 전문대학 목적 군집에 등장하면서 4년제와의 차별점을 나타내고 있다. 또한 경북 관련 군집에서 ‘경북’, ‘선정’을 통해 경북에서의 사업적 경쟁력을 강조한다. 반대로 4년제에서는 ‘대학’, ‘시대’, ‘혁신’, ‘통하다’를 통해 대학이 전문 기술보다는 시대를 이끌어가는 혁신이 필요함을 나타내고 있다. 또한 ‘대학교’, ‘대한민국’, ‘세계’와 같은 단어들이 세계화 군집으로 등장하면서 경북을 넘어 세계권 대학과 경쟁 함을 보여주고 있다. 전문대학에 등장하지 않은 ‘사회’, ‘사랑’ 이 하나의 군집으로 나타나면서 대학의 설립 목적 중 하나인 사회에 이바지해야 함을 전하고 있다. 전문대학의 설립 목적은 단기간 동안 교육을 받아 직업인을 양성하는데 있기에, 산업과 기술적 역량에 중점을 두고 있다. 하지만 4년제 종합대학은 학문을 중심으로 이론과 응용방법을 가르쳐 국가와 인류사회에 이바지함을 목적으로 하기에, 인재를 양성해 사회에 베풀고 교육적 연구 성과를 통해 경북이라는 지역에 국한되지 않고 세계로 뻗어나가려는 모습을 보여주고 있다.

대학 정원 미달이라는 현상을 이겨내기 위해 각 대학은 더 많은 홍보를 통해 자신의 대학이 경쟁력 있음을 대중에게 어필해야 한다. 그중에서도 이미 영향력이 입증된 웹페이지를 활용해야 한다. 대학 홈페이지 총장 인사말은 일반적인 담화가 아니다. 언어학적 측면에서 화자의 단어 선택은 수사학적 힘을 염두하는 전략적 행위이기에 논제를 설정하고 독자를 설득하는 힘을 가진다. 또한 담화 내부의 단어는 독자에게 추구하는 자신의 이미지와 주요 이슈를 드러낸다. 이를 총장 인사말에 적용하면 총장이 사용하는 단어의 빈도와 연결구조를 통해 대학이 지향하는 가치와 이념을 알 수 있다 [33].

본 연구는 연구 조사 기간 이후, 일부 학교의 변화한 인사말을 반영하지 못하였다는 점에서 한계가 존재한다. 또한 대학 홈페이지의 총장 인사말이 다른 매체에 비해 화제성이 떨어지고 형식적인 인사말도 존재해 모든 인사말이 대학의 방향성을 명확하게 제시한다고 하기는 어렵다. 또한 총장의 인사말에 담긴 방향성이 대학의 지향점이라 판단하기에도 무리가 있다. 하지만 총장의 직무에 조직목표 설정, 조직기획, 의사소통, 의사결정을 들 수 있는 만큼[35] 총장의 방향성은 구성원들의 생각을 대표하고 있다고 볼 수 있다. 그리고 기존의 연구들이 문장 구조와 비언어적 구조만을 살펴보는 전통적 방법에 한해서만 이루어진 점과 달리, 과학적 미래 예측을 위한 빅데이터를 기반으로 하여 선호하는 단어들의 의미연결망 분석을 시도하고, 분석 결과를 통해 인사말이 독자에게 어떤 방향성과 가치를 제시하는지 확인했다는 점에서 학술적 의의가 있다[34]. 후속 연구가 기존의 인사말과 함께 추후 새롭게 바뀌는 총장 인사말과 각 대학의 성과표 및 정책과 비교한다면, 선호하는 단어의 차이를 통해 신임 총장의 신념과 방향성을 알 수 있을 것이다. 또한 대학의 지향점과 어떤 연관성이 있는지 파악할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 이번 연구에서 사용되었던 방법 외에 기계학습(machine learning)과 이미지를 결합한 복합적 기법을 이용하면 다양한 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

* 본 연구를 수행하는데 있어 데이터 수집 등에 도움을 준 장효원에게 이 자리를 빌어 고마움을 표시합니다.