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http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2019.19.02.135

Trend Analysis of Convergence Research based on Social Big Data  

Noh, Younghee (건국대학교 문헌정보학과)
Kim, Taeyoun (건국대학교 지식콘텐츠연구소)
Jeong, Dae-Keun (전남대학교 문헌정보학과)
Lee, Kwang Hee (한국연구재단 인재양성실)
Publication Information
The Journal of the Korea Contents Association / v.19, no.2, 2019 , pp. 135-146 More about this Journal
Abstract
This study was designed to analyze trends in the entire convergence research beyond academic research through social media big data analysis at a time when interdisciplinary convergence research is emphasized along with the fourth industrial revolution. For this purpose, about 150,000 cases of texts and titles were acquired for about 10 years from January 2009 to September 2018 in connection with the convergence research in social media, and word cloud and network analysis were conducted. As a results, the research fields that were actively conducted for each period were eco-tech in 2009 and 2010, smart technology in 2011 and 2012, information and communication in 2013 and 2014, robots in 2015 and 2016, and artificial intelligence in 2017 and 2018. Also, the research areas that have been consistently conducted for about 10 years are culture, design, chemistry, nanotechnology, biotechnology, robot, IT, and information and communication. Since this study identifies trends in convergence research over time, it can be helpful to researchers who are planning convergence research direction by understanding the trends of convergence research.
Keywords
Social Media; Big Data; Convergence Research; Word Cloud; Network Analysis;
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