This paper presents a social network analysis of changes in Home Economics education content loaded on YouTube before and after the outbreak of COVID-19. From January 1, 2008 to June 30, 2021, a basic analysis was conducted of 761 Home Economics education videos loaded on YouTube, using NetMiner 4.3 to analyze important keywords and the centrality of video titles and full texts. Before COVID-19, there were 164 Home Economics education videos posted on YouTube, increasing significantly to 597 following the emergence of the pandemic. In both periods, there was more middle school content than high school content. The content in the child-family field was the most, and the main keywords were youth and family. Before COVID-19, a performance evaluation indicated that the proportion of student content was high, whereas after the outbreak of the disease, teacher content increased significantly due to the effect of distance learning. However, compared with video use, the self-expression and participation of users were lower in both periods. The centrality analysis indicated that in the title, 'family' exhibited a high degree of both centrality and eigenvector centrality over the entire period. Degree centrality of the video title was found to be high in the order of class, online, family, management, etc. after the outbreak of COVID-19, and the connection of keywords was strong overall. Eigenvector centrality indicated that career, search, life, and design were influential keywords before COVID-19, while class, youth, online, and development were influential keywords after COVID-19.
본 연구는 2022년 Skytrax가 실시한 항공사 평가 중 최상위 등급에 해당하는 카타르 항공, 싱가포르 항공, 에미레이트 항공, ANA 항공과 9위인 대한항공을 대상으로 Twitter 상의 소셜 네트워크 구조를 비교 분석하여 그 차이점을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 소셜 네트워크 분석 프로그램인 NodeXL를 활용하였다. 항공사별 소셜 네트워크의 차이를 비교하기 위한 지표로 Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, 그리고 Average Betweenness Centrality를 활용한 결과, 종합적으로 싱가포르 항공의 소셜 네트워크가 다른 항공사의 것이 비해 강한 연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 항공사별 소셜 네트워크내에서 정보 및 자원의 흐름뿐만 아니라 상호작용에 큰 영향을 미치는 유력자(Influencer)가 누구이며, 어떤 역할을 하는지를 확인 결과에서도 카타르 항공과 싱가포르 항공이 다른 항공사에 비해 우수한 것으로 평가되었다. 본 연구는 이런 분석 결과를 토대로, 항공사의 소셜 네트워크 활용 필요성과 유용성 제고 차원에서 시사점을 제시하였다.
This study aims to find out the ESG management keywords in the logistics industry through social network analysis using news article and sustainable management reports. In recent years, global climate change and Covid-19 have spurred companies to step up their new management system called ESG management. ESG is a combination of Environment, Social, and Governance. In the past, companies' financial performance was the most important, but in the current investment market, the movement to reflect ESG management factors in investment decisions is strengthening. This study aims to find out degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality through social network analysis after collecting related keywords to derive ESG management issues of logistics companies. This study collected 2,359 news articles searched under the keywords "ESG", "Logistics". In addition, data on ESG activities were also used for analysis by referring to the sustainable management reports of logistics companies. As a result of the analysis of degree centrality, it was found that ESG management of logistics companies is in progress, focusing on small enterprises and eco-friendly keywords, and is concentrated on social responsibility and eco-friendly activities. In the betweenness centrality analysis, logistics companies such as HMM and CJ Logistics were derived in a high ranking. In the closeness centrality analysis, eco-friendly keywords topped the list, while the number of keywords related to governance was relatively small, suggesting that logistics companies need to improve their governance structure.
연구목적: 본 연구는 이주배경청소년을 대상으로 한 재난 안전교육에 대한 자료를 분석하고 그에 따른 사회적 인식을 확인하고자 하였다. 연구방법: Textom과 Ucinet을 이용하여 이주배경청소년 재난 안전 교육에 대한 자료를 수집 및 분석하였다. 연구에서 사용한 자료는 2016년부터 2023년까지 포털 웹사이트에서 '이주배경청소년+재난+안전교육'을 키워드로 검색하였다. 연구결과: 분석결과 교육(306)'이 가장 높은 빈도를, 그 뒤로 '안전(287)', '학교(97)', '사회(85)', '지원(77)'이 높은 빈도인 것으로 나타났으며, 연결중심성 및 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드는 '교육', '안전', '사회'이며 '가정'은 빈도분석, 연결중심성이나 근접중심성 순위보다 더 높은 순위로 나타나 이주배경청소년 재난안전교육의 네트워크 연결망에서 '가정'이 중재자 역할로 많은 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 결론:이주배경 청소년의 재난안전교육의 사회적 인식을 살펴봄으로써 이주배경청소년의 재난취약계층 특성을 고려한 재난 안전 교육 정책 및 전략에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.
대중교통 네트워크가 점점 더 복합수단화됨에 따라 네트워크의 연계성이 중요한 개념으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 복합수단 대중교통 네트워크의 연계성을 평가하는 계량모형을 제시하였다. 이를 위하여 우선 대중교통 노선의 평가지표로 노선연장, 수송용량, 통행속도를 선정하고 이들의 곱을 노선의 연계강도로 정의하였다. 또한 사회 네트워크 분석에서 사용되는 노드의 중심성 지표 중 하나인 degree centrality 개념을 대중교통 네트워크에 적합하게 수정하였다. 노선의 연계강도와 그 노선이 서비스하는 정류장의 degree centrality를 접목하여 정류장의 연계정도를 나타내는 지수를 개발하였다. 이를 토대로 복합수단 대중교통 네트워크 내의 노선 및 지역의 연계성 지수도 도출하였다. 또한 정류장의 연계성 지수와 이용자수용비율 함수를 이용하여 환승센터의 연계성을 평가하는 방법도 제시하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 개발된 연계성 평가 모형은 복합수단 대중교통 네트워크의 특성을 제대로 반영하고 있으며, 대중교통 네트워크 내의 정류장, 노선, 지역의 연계성을 적절하게 평가할 수 있고, 또한 환승센터의 서비스수준 산정에 활용될 수 있음을 확인하였다.
축산시설 사이의 차량이동은 국내에서 가축전염병 확산의 주요 원인이다. 이 같은 상황에서 본 연구는 축산시설의 차량이동 네트워크에서 주요한 위치를 차지하는 허브시설을 도출하고, 그 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 연구는 농림축산검역본부의 KAHIS(Korea Animal Health Intergrated System)에서 제공하는 축산시설의 차량 진출입자료를 활용하였다. 허브시설의 도출에는 사회연결망 분석의 대표적인 중심성 지표인 연결정도 중심성과 매개 중심성 지표를 활용하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 축산시설의 차량이동 네트워크에는 다른 시설에 비하여 매우 높은 중심성 지표 값을 가지는 소수의 허브 시설이 존재한다. 둘째, 연결정도 중심성 기준의 허브시설은 사료공장, 집유장, 도축장, 도계장, 가축시장이다. 셋째, 매개 중심성 기준의 허브시설은 가축시장, 사료공장, 도축장이다. 넷째. 연결정도 중심성에 기반한 허브시설은 특정지역에 집중되어 입지하고 있으나, 매개 중심성에 따른 허브시설을 상대적으로 고르게 분포하고 있다. 다섯째, 중심성 지표에 따른 허브시설은 시간이 지나도 상당히 안정적으로 유지된다. 본 연구는 축산시설 사이의 차량 이동이 가축 전염병 전파의 주요 원인으로 지목되는 상황에서, 방대한 진출입 자료를 활용하여, 허브시설을 도출하였다는 점에서 그 의의가 있다.
현재 노인 문제가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 노인의 재활과 운동 문제를 ICT와 헬스케어 관점에서 해결하고자 하는 노력의 일환으로 이 분야에 대한 세계 연구자들의 노력을 키워드를 기반으로 하여 그래프 기반의 계량 정보 분석 수행한다. 이를 위해 먼저 키워드 연계관계 분석을 수행하고 이를 기반으로 네트워크의 차수 분포 분석한 후 매개 중심성, 근접 중심성, 조화 중심성을 기반으로 한 네트워크의 중심성 분석을 수행한다. 이를 통하여 ICT와 헬스케어 분야에서의 핵심 키워드를 통한 지금까지의 연구 동향과 미래의 연구 진행 방향을 알아본다.
This study aims to examine research trends on the Internet of Things and smart city based on papers from the United States, Japan, and Korea. We collected 7113 papers related to the Internet of Things and smart city published from 2016 to 2021 in Elsevier's Scopus. Keyword frequency and centrality analysis were performed based on the abstracts of the collected papers. We found keywords with high frequency of appearance by calculating keyword frequency and identified central research keywords through the centrality analysis by country. As a result of the analysis, research on security, machine learning, and edge computing related to the Internet of Things and smart city were the most central and highly mediating research conducted in each country. As an implication, studies related to deep learning, cybersecurity, and edge computing in Korea have lower degree centrality and betweenness centrality compared to the United States and Japan. To solve the problem it is necessary to combine these studies with various fields. The future research direction is to analyze research trends on the Internet of Things and smart city in various regions such as Europe and China.
This study aims to analyze Latin America and the Caribbean papers published in Korea during the past 2000-2020 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's Latin America and the Caribbean area. As the research mythologies, this study uses the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analyses, and topic analysis. After analyzing the empirical results, there has been a tendency to change the key words and centrality coefficients between 2000-2010 and 2011-2020 years. During 2011-2020 years, the most frequent keywords were changed from Neoliberalism and culture to policy education, and economy related words. The degree and closeness centrality analyses appeared the higher frequency key words. However, the eigenvector centrality appeared very different from the order of frequency key words. The topic analysis shows that the culture, language, and Neoliberalism were the most important keywords during 2000-2010 years but economy, labor trade, industry, development became the most important keywords during 2011-2020 years in topics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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