• 제목/요약/키워드: Qualitative Text Analysis

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수학교육에서의 질적연구법 활용에 대한 분석: 연구결과의 타당성 증진 방안을 중심으로 (An Analysis on Qualitative Research in Mathematics Education in Korea: Focusing on increasing validity in qualitative research)

  • 나장함
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제35권2호
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    • pp.137-152
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    • 2021
  • 본 연구는 수학교육 관련 연구에서 질적 접근을 적용한 논문들의 질적 접근 활용양상을 탐색하고, 질적 접근의 타당도와 신실성 향상 방안을 논의하고, 수학교육 분야에서 질적 접근 활용에 대한 시사점과 제언을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 2019년부터 2020년까지 한국수학교육학회지 시리즈E <수학교육논문집>에 게재된 13편의 논문에 대한 기초분석을 실시하여 전반적인 경향성을 진단하였다. 질적연구 적용 양상에 대한 경향성은, 적극적 질적연구 6편, 반(semi) 질적연구 3편, 혼합연구 3편, 문헌연구와 질적연구의 혼입 1편 등으로 나타났다. 기초분석 결과를 토대로, 13편의 논문 중 질적 접근을 적극 활용하여 풍부한 논의를 가능하게 할 수 있는 6편의 논문에 대한 질적 분석을 실행하였다. 6편의 논문의 방법론에 대한 세밀한 질적 분석 결과는 질적연구의 타당도와 신실성(trustworthiness)과 관련된 이슈들을 해당 연구의 맥락에서 상세하게 논의하고 있다. 아울러, 이러한 질적 분석의 결과에 기초하여, 향후 수학교육 분야에서 질적연구를 활용할 때 유념해야 할 사항들을 제시하고 있다.

빅데이터 기반의 정성 정보를 활용한 부도 예측 모형 구축 (Bankruptcy Prediction Modeling Using Qualitative Information Based on Big Data Analytics)

  • 조남옥;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.33-56
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    • 2016
  • 대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

Is Text Mining on Trade Claim Studies Applicable? Focused on Chinese Cases of Arbitration and Litigation Applying the CISG

  • Yu, Cheon;Choi, DongOh;Hwang, Yun-Seop
    • Journal of Korea Trade
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    • 제24권8호
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    • pp.171-188
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    • 2020
  • Purpose - This is an exploratory study that aims to apply text mining techniques, which computationally extracts words from the large-scale text data, to legal documents to quantify trade claim contents and enables statistical analysis. Design/methodology - This is designed to verify the validity of the application of text mining techniques as a quantitative methodology for trade claim studies, that have relied mainly on a qualitative approach. The subjects are 81 cases of arbitration and court judgments from China published on the website of the UNCITRAL where the CISG was applied. Validation is performed by comparing the manually analyzed result with the automatically analyzed result. The manual analysis result is the cluster analysis wherein the researcher reads and codes the case. The automatic analysis result is an analysis applying text mining techniques to the result of the cluster analysis. Topic modeling and semantic network analysis are applied for the statistical approach. Findings - Results show that the results of cluster analysis and text mining results are consistent with each other and the internal validity is confirmed. And the degree centrality of words that play a key role in the topic is high as the between centrality of words that are useful for grasping the topic and the eigenvector centrality of the important words in the topic is high. This indicates that text mining techniques can be applied to research on content analysis of trade claims for statistical analysis. Originality/value - Firstly, the validity of the text mining technique in the study of trade claim cases is confirmed. Prior studies on trade claims have relied on traditional approach. Secondly, this study has an originality in that it is an attempt to quantitatively study the trade claim cases, whereas prior trade claim cases were mainly studied via qualitative methods. Lastly, this study shows that the use of the text mining can lower the barrier for acquiring information from a large amount of digitalized text.

동시적 텍스트 기반 매체를 이용한 집단의사결정에 관한 질적 연구 (Qualitative Study on Group Decision Making with Synchronous Text Communication Medium)

  • 박상혁;조남재
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제11권4호
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    • pp.1-23
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    • 2004
  • This study identifies communication patterns of groups using synchronous text communication medium for their group decision-making, and examines how these patterns are associated with creative solutions to problems. Our research suggests that certain communication behavior of groups, when appropriately organized, can be of help in enhancing creative production of outcomes. A qualitative study was conducted on communication patterns based on an analysis of text-based electronic conversation protocols. Specifically this research tried to overcome existing studies on electronic groups by focusing on interactive process of communication among participants. The major study conclusion; are: (1) The production of creative outcome may depend on the process or sequence of discussion among group members with synchronous text communication medium. That is, proper interactive responses and appropriate control of the discussion process are essential to obtain a high level of performance. (2) It is importantto make discuss rules based on meta-cognitive and interactive protocols in the early stage. Explicit rules relating to internal group processes as well as communication medium use are even more important to groups with electronic communication medium than face-to-face groups.

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텍스트마이닝을 활용한 건설분야 트랜드 분석 (Analysis of trend in construction using textmining method)

  • 정철우;김재준
    • 한국디지털건축인테리어학회논문집
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    • 제12권2호
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    • pp.53-60
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    • 2012
  • In this paper, we present new methods for identifying keywords for foresight topics that utilize the internet and textmining techniques to draw objective and quantified information that support experts' qualitative opinions and evaluations in foresight. Furthermore, by applying this fabricated procedure, we have derived keywords to analyze priorities in architectural engineering. Not much difference between qualitative methods of experts and quantitative methods such as text mining has been observed from comparison between technologies derived via qualitative method from "The Science Technology Vision" (control group). Therefore, as a quantitative tool useful for drawing keywords for foresight, textmining can supplement quantitative analysis by experts. In addition, depending on the level and type of raw data, text mining can bring better results in deriving foresight keywords. For this reason, research activities accommodating Internet search results and the development of textmining methods for analyzing current trends are in demand.

특허 키워드 시계열 분석을 통한 부상 기술 예측 (Time Series Analysis of Patent Keywords for Forecasting Emerging Technology)

  • 김종찬;이준혁;김갑조;박상성;장동식
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권9호
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    • pp.355-360
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    • 2014
  • 오늘날 국가와 기업의 연구 개발 투자 및 경영 정책 전략 수립에서 미래 부상 기술 예측은 매우 중요한 역할을 한다. 기술 예측을 위한 다양한 방법들이 사용되고 있으며 특허를 이용한 기술 예측 또한 활발히 진행되고 있다. 특허를 이용한 기술 예측에는 전문가들의 평가와 견해를 통한 정성적인 방법이 주로 사용되어 왔다. 정성적인 방법은 분석 결과의 객관성을 보장하지 못하고 분석에 많은 비용 및 시간이 요구된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 마이닝을 이용한 특허 데이터의 정량적인 분석이 이루어지고 있다. 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 특허 문서의 통계적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝과 ARIMA 분석을 이용한 기술 예측 방법을 제안한다.

An Analysis of Collaborative Visualization Processing of Text Information for Developing e-Learning Contents

  • SUNG, Eunmo
    • Educational Technology International
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    • 제10권1호
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    • pp.25-40
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    • 2009
  • The purpose of this study was to explore procedures and modalities on collaborative visualization processing of text information for developing e-Learning contents. In order to investigate, two research questions were explored: 1) what are procedures on collaborative visualization processing of text information, 2) what kinds of patterns and modalities can be found in each procedure of collaborative visualization of text information. This research method was employed a qualitative research approaches by means of grounded theory. As a result of this research, collaborative visualization processing of text information were emerged six steps: identifying text, analyzing text, exploring visual clues, creating visuals, discussing visuals, elaborating visuals, and creating visuals. Collaborative visualization processing of text information came out the characteristic of systemic and systematic system like spiral sequencing. Also, another result of this study, modalities in collaborative visualization processing of text information was divided two dimensions: individual processing by internal representation, social processing by external representation. This case study suggested that collaborative visualization strategy has full possibility of providing ideal methods for sharing cognitive system or thinking system as using human visual intelligence.

Analysis of Business Performance of Local SMEs Based on Various Alternative Information and Corporate SCORE Index

  • HWANG, Sun Hee;KIM, Hee Jae;KWAK, Dong Chul
    • 융합경영연구
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    • 제10권3호
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    • pp.21-36
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    • 2022
  • Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the enterprise's score index calculated from atypical data and corrected data. Research design, data, and methodology: In this study, news articles which are non-financial information but qualitative data were collected from 2,432 SMEs that has been extracted "square proportional stratification" out of 18,910 enterprises with fixed data and compared/analyzed each enterprise's score index through text mining analysis methodology. Result: The analysis showed that qualitative data can be quantitatively evaluated by region, industry and period by collecting news from SMEs, and that there are concerns that it could be an element of alternative credit evaluation. Conclusion: News data cannot be collected even if one of the small businesses is self-employed or small businesses has little or no news coverage. Data normalization or standardization should be considered to overcome the difference in scores due to the amount of reference. Furthermore, since keyword sentiment analysis may have different results depending on the researcher's point of view, it is also necessary to consider deep learning sentiment analysis, which is conducted by sentence.

Perspectives of Frontline Nurses Working in South Korea during the COVID-19 Pandemic: A Combined Method of Text Network Analysis and Summative Content Analysis

  • Lee, SangA;Lee, Tae Wha;Lee, Seung Eun
    • 대한간호학회지
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    • 제53권6호
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    • pp.584-596
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    • 2023
  • Purpose: This study aimed to explore the perspectives of frontline nurses working during the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods: An online qualitative study was conducted using a pragmatic approach. The data were collected in August 2021. Registered Korean nurses who provided direct nursing care to patients with confirmed COVID-19 were eligible for this study. An online survey was used to gather free-text data, which were then analyzed using machine-based network analysis and summative content analysis. Results: The analysis examined the responses of 126 participants and led to the identification of six prominent themes. These themes were further classified into three distinct levels: personal, task, and organizational. The identified themes are as follows: "collapse of personal life," "being overwhelmed by the numerous roles required," "personal protective equipment was sufficiently provided, but that is not enough," "changes in interprofessional collaboration," "inappropriate workforce management," and "diverted allocation of healthcare services and resources." Conclusion: Our findings highlight areas for improvement in resources, systems, and policies to enhance preparedness for future pandemics.

국내 전자정부 연구동향에 대한 정량적 분석: 텍스트 마이닝과 네트워크 분석 기법을 중심으로 (Quantitative Analysis of Research Trends in Korean E-Government Using Text Mining and Network Analysis Methods)

  • 이수인;신신애;강동석;김상현
    • 정보화정책
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    • 제25권4호
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    • pp.84-107
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    • 2018
  • 기존에 수행된 국내 전자정부 동향연구는 정성적 연구방법에만 의존하는 약점을 지니고 있다. 이에 본 연구는 2018년 9월 현재 시점에서 1996~2017년까지의 데이터를 기반으로 정량적 분석을 수행하였다. 텍스트 마이닝을 통해 도출된 연구주제는 총 7가지였으며, 그중에서도 프레임워크와 공공정책 효과의 네트워크 중심성이 높은 것으로 식별되었다. 본 연구결과는 전자정부의 발전을 위해 필요한 학술적/정책적 시사점을 제공하였다. 시사점 중의 하나는 기존 연구가 주로 수행하던 방식인 정성적 분석방법 대신에 정량적 분석방법을 활용하여, 상대적으로 객관성 및 학문의 다양성 확보에 이바지한다는 점이다.