본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 저자 동시인용 데이터를 이용하여 커뮤니케이션 분야의 학자들간의 네트워크를 연구하였다. 저자 동시인용 분석이란 두 저자가 제 3의 다른 저자에 의해 동시에 인용되는 경우를 말하는데, 본 연구에서는 International Communication Association의 가장 대표적인 학술지인 Journal of Communication의 편집위원회를 그 대상으로 하였다. 저자동시인용 데이터는 좌우대칭의 매트릭스에 입력되고, 그 행렬에서 얻어지는 저자들의 위치도(network map)를 통해 각 저자들의 전문분야들이 위치도 안에서 어떻게 구분되는지, 또한 네트워크 상에서 어떤 저자들이 다른 저자들에 비해 중심적인 지 보여주는 데 이용된다. 기본적인 저자동시인용분석 외에도 두 매트릭스의 연관성을 비교하는 QAP 분석을 통해 어떠한 요인들이 커뮤니케이션 분야의 지식구조에 영향을 미치는 지 조사하였는데, 저자들의 교육적 배경이나 현재 소속된 기관보다는 각자의 전문분야가 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 저자동시인용분석에 필요한 데이터는 Social Science Citation Index (SSCI) 데이터베이스를 통해 수집되었고, 저자들의 네트워크 지도는 UCInet이라는 프로그램을 이용하여 만들어졌다.
이 연구는 교육과정 분야의 연구에서 중요하게 다루어지는 키워드와 그들의 관계를 살펴보기 위해 실시되었다. 연구를 위해 2002년부터 2019년까지 게재된 644편의 교육과정 논문에서 1,935개의 키워드를 추출하여 분석하였다. 자료 분석 단계에서는 KrKwic와 KrTitle 프로그램을 통해 키워드를 추출한 후 1-mode network matrix를 작성하였고, UCINET 6과 NetDraw 프로그램을 활용하여 네트워크 분석과 시각화 작업을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 키워드 출현 빈도 분석 결과, 교육과정이 가장 많이 출현하였으며, 다음은 교육과정 개발, 국가 교육과정, 역량기반 교육과정, 2015 개정 교육과정, 교육과정 실행, 이해중심 교육과정, 교사 교육, 학교 교육과정, IBDP 등의 순으로 나타났다. 둘째, 연결 중심성 분석 결과에 따르면, 교육과정 개발이 가장 높게 나타났다. 이와 함께 교육과정, 역량기반 교육과정, 국가 교육과정, 2015 개정 교육과정, 이해중심 교육과정, 역량, 핵심 역량, 고등학교 교육과정, 교과서, 교육과정 실행, 교사 교육, IBDP 등의 순서로 높게 나타났다.
본 연구의 목적은 사회연결망 분석을 축구경기에 적용하여 가장 영향력 있는 선수를 파악하는데 목적이 있다. 연구대상은 2014 브라질월드컵에 참가한 독일 축구 국가대표팀과 대한민국 축구 국가대표팀이며, FIFA에서 제공한 선수별 패스 데이터를 수집하고 Ucinet 6 프로그램을 사용하여 사회연결망분석과 패스 성공률을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 패스를 많이 주고받은 선수는 패스 연결 네트워크에서 연결 중심성이 높았고, 선수들과의 근접 중심성도 높게 나왔다. 둘째, 독일은 LAHM과 KROOS가 주요 선수로 나타났으며, 대한민국은 KI.S.Y 선수가 주요 선수로 나타났다. 셋째, 근접 중심성과 패스 성공률의 정량적 지표는 독일이 대한민국에 비하여 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석에 사용되는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 블록체인의 산업 활용 분야로 언론 및 정부 발표에서 언급되고 있는 '금융', '에너지', '물류'를 언급한 기사들을 비교 분석하였다. 블록체인 적용이 언급된 산업 분야별로 기사의 내용 및 키워드의 차이를 파악하고 비교 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2017년 1월부터 2018년 7월까지 언론에서 보도한 총 43,093건의 기사를 Python BeautifulSoup을 이용하여 네이버 뉴스에서 수집하였고, 세 용어의 상호 중복을 제거하기 위한 정제 작업을 수행하였다. 이후 키워드 간 네트워크 분석을 위해 텍스톰(Textom)과 UCINET을 이용하여 세 용어에 대한 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 진행하였다. 분석 결과, 세 용어는 모두 '기술' 측면에서는 유사한 단어들이 있었으나, '정부 정책'이나 '산업'측면의 이슈 등에서 내용적 차이가 있었다. 또한 빈도 및 중심성에 있어서도 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한국영화산업 안에서 가장 많은 영향력을 끼치고 있는 것으로 여겨지는 '감독'과 '배우' 중 안정적인 관객 동원력을 가진 영화인들을 선출하고, 그 결과를 바탕으로 네트워크 분석을 통하여 가장 중심적 역할을 하는 감독을 찾고자 한다. 이를 위해 1998년에서 2007년까지 10년간 상영되어진 한국영화 약 700여개 작품 중 각각의 년도마다 상위 20위 안에 2번 이상 이름을 올린, 가장 안정적인 스타파워를 가진 ‘스타급 감독과 주연 배우’를 선출하였다. 또한 이를 바탕으로 UCINET 사회 연결망 분석 프로그램을 사용하여 다양한 중앙성 분석을 실시하였다. 결과적으로 감독 50인, 배우 103인을 선출되었다. 그 중 ‘김상진’ 감독이 장기간 가장 안정적인 관객동원력과 네트워크 관리능력을 성공적으로 결합하면서, 결과적으로 불확실성을 줄여주는 ‘스타’로서 존재하였다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 및 CONCOR 분석을 활용해 국내 환자안전문화 연구주제를 분석하는 것이다. 연구방법은 자료수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝과 사회연결망 분석, CONCOR 분석 단계로 진행하였으며, 2021년 9월1일 기준으로 '환자안전문화'의 주제어를 검색하여 중복된 논문과 본 연구 목적에 부합되지 않는 논문을 제외한 총 136편을 분석하였다. 자료 분석은 텍스톰(Textom)과 UCINET 프로그램을 이용하였다. 본 연구의 결과 환자안전문화 관련 연구의 TF(빈도)는 환자안전(patient safety), TF-IDF(문서상의 중요도)는 간호(nursing) 가 가장 높게 나타났다. CONCOR 분석결과 환자안전문화를 구성하는 지식 및 태도, 커뮤니케이션, 의료서비스, 팀, 작업환경, 구조, 조직 및 경영의 총 7개의 클러스터가 도출되었다. 추후 환자안전문화 구축과 환자결과와의 연관성에 대한 연구가 진행되어야 할 필요가 있다.
본 연구는 지난 20년(2001~2020)간 국내 산림생태 분야에 관한 전반적인 연구동향과 주요 연구 주제 분석을 통해 향후 연구의 방향성을 파악하고자 수행되었다. 이를 위해 한국교육학술정보원으로부터 국내 산림생태 관련 총 1015편의 논문 제목 및 키워드 데이터를 수집하여 빅데이터 분석프로그램 Textom과 UCINET을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 산림생태 관련 연구 논문수는 2006~2010년과 2011~2015년 사이에 증가율 137.6%를 나타내어 2011년 이후 급격히 증가한 것으로 나타났다. 단어빈도, N-gram 분석결과 지난 20년간 산림생태 분야의 주요 연구주제는 종다양성이었으며 2011년 이후 기후변화도 주요 연구주제로 출현하였다. CONCOR 분석결과 산림생태 분야의 주요 연구영역은 종다양성, 환경정책, 기후변화, 운영 관리, 식물분류, 서식지 적합성, 관속식물, 휴양복지로 구분되었다. 특히, 종다양성과 기후변화는 관련 정책 추진 현황을 고려할 때 향후에도 중요 연구주제로 다루어질 것이라 판단되며, 국외 사례를 참고하여 국내 실정에 맞는 연구주제의 다양화 및 범위 확대 등을 고려할 필요가 있다고 본다.
본 연구는 학교 현장에서 빈번하게 일어나지만 체계적인 기준 없이 이루어지는 교사의 자리 배치와 그에 따른 교우관계 형성의 관계성을 밝히려는 목적이 있다. 이런 목적을 달성하기 위하여, 2016년에 일반계 고등학교 3학년 문과반 학생 28명을 대상으로 2차에 걸쳐 교우관계에 관한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 네트워크 분석을 실시하여 하위네트워크, 구조적 공백, 친밀도가 가장 낮은 학생을 확인할 수 있었으며, 물리적 자리배치를 인접행렬로 변환하여 학생간 친밀도와의 차이검정을 실시하였다. 사회 네트워크 분석을 위하여 Ucinet 6.0 프로그램을 사용하였으며, 차이검정 통계를 위하여 SPSS Ver. 20.0을 사용하였다. 연구결과 학급 내 자연스럽게 형성된 하위네트워크가 4개가 존재하였고, 친밀도가 가장 낮은 학생 1명을 확인할 수 있었다. 그 학생을 구조적공백을 가진 학생 주변에 위치시켰을 때 긍정적인 교우관계가 형성되었음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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