세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.
In this research, I conducted a semantic network analysis centering on media articles on purchasing, revitalizing, and utilizing the former Busan branch of Hansung Bank, a modern architectural heritage. We sought the most efficient analysis elements for the analysis of the social arguments about preservation and utilization embedded in media articles. For this reason, Degree Centrality measures how many connections the word described in the media article has, and Betweenness Centrality measures the influence that controls the flow of information through correlation I examined. In addition, keyword that express the theme well examined the aggregation structure in each sub-network. In this research, in theoretical terms, it makes sense in that the social discussion embedded in the article of the mass media is grasped empirically through semantic network analysis of words. Methodological aspect is best when it includes nouns and adjectives and the distance between words is more than four words in the analysis of the cohesive structure of the semantic network to determine whether the influence of social discussions is best assessed through the connection between words to media articles.
본 연구는 시간의 경과에 따라 사이버 스포츠서포터스 공동체의 사회적 관계 구조 변화를 탐색한 다음, 온라인상에서 축적된 사회적 자본의 유형을 규명하였다. 이 연구에서는 관람스포츠 가운데 서포터스의 회원 수가 많고, 매우 활발하게 활동하고 있는 그랑블루를 선정하였다. 이 연구에서는 사이버 스포츠서포터스 공동체가 태동된 후부터 3개월간의 게시판 내용을 주요 분석대상으로 삼았다. 최초 1개월간의 게시판은 630명, 2개월간의 게시판은 977명, 그리고 3개월간의 게시판은 1,848명이 활동하고 있었다. 자료분석은 넷마이너 4.0을 이용하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 사이버 스포츠서포터스 공동체의 사회적 관계는 역동적으로 변화하는 양상을 보였다. 컴퍼넌트와 연결망 지수는 시간의 경과에 따라 변화하는 양상을 보였다. 둘째, 사이버 스포츠서포터스 공동체의 사회적 자본은 운동경기 및 훈련일정, 선수이적, 감독, 성적, 경기관람 및 시청, 응원, 응원복 및 응원도구, 선수, 팀 및 구단, 경기사진 및 동영상의 도구적인 사회적 자본, 기타 등으로 나타났다. 소수의 회원이 사회적 자본을 독점하는 현상을 보였다.
이 연구에서는 해양환경에 대한 언론의 의제설정 경향을 연도별로 분석하여, 해양환경이 국내 언론을 통해 어떻게 의미화 되는지를 분석하였다. 지난 10년(2005-2014년)간 국내 4개 종합일간지(동아 중앙 경향 한겨레)에 해양환경에 관해 보도된 기사에 대해 R 프로그램과 넷마이너 프로그램을 활용하여 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 국내 언론에서 해양환경은 경제적 차원에서 의미화되었다. 지난 10년간 연도별 구분 없이, 언론은 해양환경에 대한 '개발'이슈를 주요하게 다루고 있는 것으로 나타났다. 해양 환경의 개발을 중심으로 다양한 '계획'과 단위 '사업'들이 중요한 상관관계를 가진 영역으로 다루어졌다. 하지만 해양환경의 '보전'이슈는 국내 언론에서 주요 의제로 언급되지 않았다. 해양환경은 효과적인 보전을 기반으로, 이와 동시에 합리적인 개발이 필요한 분야이다. 개발이슈만을 지나치게 부각하는 국내 언론보도의 의제설정경향은 해양환경을 개발의 대상으로 인식하는 데 막대한 영향을 미친다. 향후 해양환경 분야에 대한 언론보도의 방향성과 정보제공의 시사점에 대해 논의하였다.
본 논문은 한국언론진흥재단이 운영하는 빅카인즈(Big KINDS)를 통하여 2018년 1월1일부터 12월 31일까지 언론 보도자료를 중십으로 체육계 병역특례와 관련된 여론, 관점과 흐름에 대한 자료를 수집 분석하여 사회적 현상 및 인식을 분석하려는 데에 그 목적이 있다. 이를 위하여 빅데이터 분석을 기반으로 사회적 현상에서 속에서 발견되는 문제점을 도출하기 위해 관련 키워드를 잠재 디리클레 할당 기법을 실행하여 토픽을 도출하고 시각화 하였다. 도출된 토픽은 '병역특례 재조명', '병역비리 논란', '체육분야 병역특례', '예술분야 대체복무 제도', '국정감사'의 5개이다. 이는 체육계 병역특혜와 관련된 사회적 논란에 대한 정확한 정보를 파악하여 정의롭고 평등부담원칙에 부합되면서도 스포츠선수의 특성이 고려된 현실적 방안을 마련할 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 북한의 도서관운영방법연구소가 간행한 2년간의 『도서관일군 참고자료』(2016~2017)를 대상으로 텍스트 네트워크 분석을 시도해 보는데 있다. 텍스트 네트워크 분석은 단순 단어의 빈도분석을 뛰어넘어 단어 간의 연결성과 관계성을 파악하여 특정 단어가 얼마나 중요한 위치를 차지하는지를 측정할 수 있으며, 특정 사회현상에 대한 해석과 시사점 도출도 가능하다, 본 연구에서는 용어의 빈도분석, 연결중심성 분석, 매개중심성 분석, 군집분석을 통한 분석이 이루어졌다. 『도서관일군 참고자료』의 텍스트 네트워크 분석 결과 북한의 도서관을 이해하는데 있어서 가장 중요한 용어들은 '리용자', '정보봉사', '정보요구', '정보기술', '과학기술', '사회적학습', '콤퓨터', '자료기지', '정보수집', '정보검색', '도서관일군' 등의 순으로 나타났다.
본 논문은 2010년부터 2018년 동안 청소년학연구 학술지에 게재된 연구 논문의 연구동향을 살펴봄으로써청소년 관련 연구의 지식구조를 파악하고자 하였다. 논문의 초록에서 추출한 키워드를 활용하여 NetMiner 프로그램의 키워드 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 중심성(Centrality)분석 및 응집성(Cohesion)분석을 사용하였다. 연결 정도 중심성 분석에서 '관계'가 가장 중심성이 높게 나타났고, 학교와 청소년이 그 다음으로 높았으며, 부모, 폭력의 순으로 높게 나타났다. 매개 중심성도 '관계'가 가장 높게 나타났고, 청소년, 학교, 필요, 교육, 부모, 아동, 학대/정서(같은 수준), 기관, 지역, 휴대폰/예방/복지(같은 수준), 초등, 애착, 자살, 중독, 사회, 폭력, 자녀, 봉사, 지원/정책/재학/교사(같은 수준)의 순으로 높게 나타났다. 응집성 분석 결과, 학교생활과 정책, 중독, 부모 & 또래 관계, 시민 교육 & 복지지원, 정서와 사고, 대학, 학대 & 자살로 총7개의 하위 주제로 구분되었다.
본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 IFLA의 학교도서관 가이드라인의 언어적 의미를 파악하는데 목적이 있다. IFLA의 학교도서관 가이드라인은 2002년 초판과 2015년에 개정한 제2판이 있다. 본 연구는 학교도서관 가이드라인의 2002년판과 2015년판을 언어 네트워크의 관점에서 분석하고, 상호 비교하였다. 대상 테스트로부터 키워드들을 추출하고 동시출현관계를 바탕으로 언어 네트워크를 구성하였다. 동시출현 네트워크로부터 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 분석하였다. 또한, 본 연구는 넷마이너4.0의 LDA 기능을 사용하여 토픽모델링 분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 중심성 차원에서 비교해 보면, 2015년판에서 'Program, Teaching, Reading, Inquiry, Literacy, Media' 등의 키워드가 2002년판에 비해 높게 나타나고 있다. 둘째, 2002년판의 중심성 상위 리스트에서 보이지 않던 'Inquiry'와 'Achievement' 키워드가 2015년판의 연결정도 중심성과 근접중심성에 새롭게 출현하고 있다. 셋째, 토픽 모델링의 분석 결과, 2002년판에 비해 2015년판은 학교도서관 서비스, 사서교사의 교수학습 활동, 미디어 및 정보활용교육, 교육과정 참여 등에 관한 토픽의 비중이 높아지고 있다.
본 연구는 학교도서관의 연구동향을 살펴보기 위해 토픽모델링을 적용하였다. 분석 대상은 4대 문헌정보학회지 한국도서관·정보학회지, 한국문헌정보학회지, 한국비블리아학회지, 정보관리학회지의 1990년부터 2020년 7월까지 학교도서관 관련 논문 498편이다. 연구 결과 토픽모델링을 통한 주제는 27개의 토픽으로 8개의 영역 일반, 제도·체제, 건물·설비, 운영·경영, 자료조직, 서비스, 교육, 기타로 묶어 정리하였고, 하위단계 주제는 22개로 나누었다. 텍스트 정제와 토픽모델링 분석은 넷마이너(NetMiner) V.4를 사용하여 수행하였고 토픽모델링을 위한 토픽 개수의 결정을 위해 로그우드 추정치를 사용하였다. 연구 결과 27개 토픽의 주제에 제목을 부여하였고 제일 많은 연구가 이루어진 토픽은 도서관 활용수업(T27)이 35편, 정보활용(T2)에 관한 연구가 30편이고, 20편 이상의 연구는 평가지표개발(T13), 학교 사서교사 배치(T24), 학습정보 매체 활용(T3), 지역사회·공공도서관(T7), 도서관 협력(T9), 도서관 이용(T17), 도서관 연구(T11), 독서교육(T4), 장서개발(T5), 교육효과·교육방법(T18)이 있었다.
본 연구는 코로나19로 촉발된 뉴노멀 시대의 예술정책에 관한 이론과 국내외 정책 동향을 바탕으로 언어네트워크 분석을 시도하였다. 이를 위해 2020년 3월부터 9월까지의 '코로나'와 '예술'의 키워드가 들어간 자료를 구글(Google)뉴스와 웹(web)문서에서 수집하여 227개의 정제된 주제어를 추출하였고, 추출된 주제어를 넷마이너 프로그램을 통해 주제어 빈도분석과 중심성을 지표로 분석하였다. 또한 각 주제어 간의 관계 분석을 위해 언어네트워크의 시각화 분석을 시도하였다. 분석결과 가장 많은 빈도수를 드러낸 주제어는 '코로나'였고, '문화예술', '예술', '공연', '온라인', '지원'이 최다 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 중심성 분석에서는 '코로나'가 가장 빈도가 높았고, '시대', '이후', '포스트', '예술', '문화예술' 순으로 나타나 빈도수가 높은 '코로나'와 '예술', '문화예술'은 대부분의 중심성에서도 우위를 차지했다. 특히, 주제어 빈도수와 중심성 분석에서 공통으로 상위를 차지하는 주제어는 '온라인'과 '지원' '정책'이다. 이는 코로나19로 인해 사회적 거리두기의 일상화에 따라 비대면·온라인콘텐츠의 급부상과 예술계에 대한 지원정책이 필요함을 나타내고 있다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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