• 제목/요약/키워드: Access Node

검색결과 672건 처리시간 0.021초

주경로 분석과 연관어 네트워크 분석을 통한 '구전(WoM)' 관련 연구동향 분석 (Analysis of Research Trends of 'Word of Mouth (WoM)' through Main Path and Word Co-occurrence Network)

  • 신현보;김혜진
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권3호
    • /
    • pp.179-200
    • /
    • 2019
  • 구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

과거 합격자 시맨틱 데이터베이스를 활용한 디지털 인문학 연구 (Digital Humanities, and Applications of the "Successful Exam Passers List")

  • 이재옥
    • 동양고전연구
    • /
    • 제70호
    • /
    • pp.303-345
    • /
    • 2018
  • 이 논문은 조선시대 과거급제자 명단인 방목의 디지털화 작업이 한 개인의 사회적 배경과 혈통에 대한 정보를 알려주는 것을 뛰어넘어, 양반 사이의 다양한 관계망을 파악하는 자료로서 어떻게 이용할 수 있는지를 보여주는 것이다. 디지털 인문학에서 조선시대 과거 합격자의 명단인 방목은 대단히 흥미로운 자료다. 이 자료를 기반으로 조선시대 사회상을 엿볼 수 있다. 한국학중앙연구원은 방목의 각종 데이터를 XML 문서로 만들어 데이터베이스를 구축 운영하고 있어, 필요한 항목을 추출하고 다양한 통계 자료를 만들 수 있다. 또 방목 데이터와 족보 데이터를 연결한다면 혼인 관계와 지역 연고, 당파 등 한 개인과 지역 사회에 대한 중층적인 스토리텔링을 구현할 수도 있다. 이미 한국학중앙연구원에서는 2005년부터 현재까지 문과방목 무과방목 사마방목 잡과방목의 디지털화를 완료하였다. 이 작업의 결과는 현재 '한국역대인물 종합정보시스템'에서 이용할 수 있다. 조선시대 다양한 과거급제자의 명단을 망라한 이 작업으로 조선시대 지배엘리트로부터 전문직 중인의 명단을 확보할 수 있게 되었다. 그럼에도 아직 이 작업결과를 통해 의미 있는 활용들이 일어나지 못하고 있다. 이 논문은 낱낱이 흩어져 있는 개인 정보들을 디지털 인문학이라는 학문적 접근을 통해 개인의 생애와 그 개인이 몸담은 사회의 심층을 들여다보는 창구로서 어떻게 활용할 수 있는지를 제시하고자 한다. 그래프 데이터베이스에 방목 데이터를 입력하면 급제자가 노드(node)가 되고 각 노드간 친족 관계와 혼인 관계를 시각적으로 살펴 볼 수 있다. 급제자들 상호 간의 인적 관계뿐만 아니라 여기에 족보 데이터를 추가하면 다양한 혼인 관계를 바탕으로 조선시대 문벌 가문의 단초를 한 눈에 알 수 있다.