키워드 네트워크 분석을 통한 기업상담 연구동향 분석 = Analyzing research trends in Corporate Counseling using keyword network analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 기업상담 연구 논문들에서 사용된 주요 단어들을 기반으로 키워드 네트워크 분석 기법과 텍스트 마이닝 기법들을 활용하여 국내 기업상담 관련 연구들의 지적 구조와 연구 동향을 거시적인 차원에서 분석하고자 하였다. 이를 바탕으로 하여 기존의 연구 대비 새로운 방향성을 제시하는 데 그 목적이 있다.
이를 위해 국내 기업에 기업상담이 도입되기 시작한 1990년대부터 2025년에 이르기까지 한국학술지인용색인인 KCI(Korea Citation Index)에 등재된 학술지 논문의 데이터를 데이터수집기를 통해 수집하였으며, 상담심리전공 교수 및 인사업무 경력 10년 이상의 상담심리 전공 대학원생으로 이루어진 전문가팀의 검토를 거쳐 최종 선정된 65편의 논문을 분석 대상으로 삼았다. 데이터 분석을 위해 한국어 분석에 특화된 ㈜사이람의 NetMiner 5 프로그램과 Biblio Data Collector을 사용하였다. 이를 통해 해당 논문들의 연도별 출현 빈도 분석, 학술지별 등재 빈도 분석, 키워드 빈도 분석 및 TF-IDF 분석, 연결, 근접, 매개, 고유벡터 등의 중심성 분석, 그리고 클러스터링 분석 및 토픽 모델링 분석을 수행하였다.
본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내의 기업상담 연구는 2000년대 중반 이후 꾸준히 성장하여 2016년에서 2020년 시기에 가장 활발하게 수행되었다. 하지만 2021년 이후 코로나19 펜데믹 등의 영향으로 발행 건수가 다소 감소하거나 정체되는 모습을 보였다. 학술지의 경우 ‘상담학연구’가 절반을 넘을 정도로 활발한 연구 결과의 등재를 확인할 수 있었다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과 ‘개발’, ‘조직’, ‘프로그램’, ‘직무’ 등의 키워드가 높은 연결중심성 및 매개중심성을 나타내 기업상담 연구동향 분석에 있어서 중요한 키워드임을 확인할 수 있었다. 이는 국내 기업상담 연구가 이론적 탐색을 포함하여, 기업 현장의 독특한 특성을 반영한 프로그램 개발과 직무 적응을 위한 실용적이고도 실천적인 주제를 중심으로 연구되어 오고 있었음을 시사한다. 셋째, 클러스터링 분석과 토픽 모델링 분석의 교차 검증을 통해 연구의 주요 주제들을 도출할 수 있었다. 주요 주제로는 ‘직원 정신건강 증진 및 체계적 관리’, ‘개인 역량 개발 및 예방적 대처 교육’, ‘조직 지원 인식과 긍정적 직무 성과’, ‘기업상담실 운영 및 윤리적 쟁점’, ‘직무 관련 척도 개발 및 타당화 연구’의 5가지로 구분할 수 있었다.
이상의 연구 결과를 종합해 볼 때 기존 기업상담 연구는 대기업 정규직 중심의 개인 스트레스와 적응 문제에 편중되어 연구가 수행되었다는 한계점을 안고 있었다. 이에 본 연구는 향후 기업상담 연구가 중소기업, 소규모 직장, 비정규직, 현장 근로자 등 보다 다양한 직장인 계층으로 대상이 확대되어야 함을 제언하였다. 또한 개인 차원을 넘어 조직 문화와 기업 차제의 독특한 문화 등 시스템에 대한 개입으로 연구 영역을 확장해야 함을 제언하였다. 마지막으로 기업상담만의 특수성을 반영한 윤리적 가이드라인의 구체화, 그리고 한국 기업의 특성에 맞는 성과 측정 도구의 개발, 비대면 업무 및 디지털 업무 환경 저변 확대에 따른 새로운 상담 주제에 대한 추가 탐색이 필요함을 이야기하였다. 주요어 : 기업상담, 키워드 네트워크 분석, 텍스트 마이닝, 연구동향

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to conduct a macro-level analysis of the intellectual structure and research trends in domestic corporate counseling-related studies by utilizing Keyword Network Analysis (KNA) and Text Mining techniques based on the major keywords found in academic papers. The ultimate goal is to propose a new research direction compared to existing literature.
To this end, we collected data from academic journal articles listed in the Korea Citation Index (KCI) from the 1990s, when corporate counseling was first introduced in Korea, until 2025. The initial data was collected using a data collection tool, and a final set of 65 papers was selected for analysis after a rigorous review by an expert team composed of counseling psychology professors and counseling psychology graduate students with over 10 years of experience in human resources management. For data analysis, we used NetMiner 5, a program specialized for Korean language analysis by Sairam Inc., along with the Biblio Data Collector. The analysis performed included time-series frequency analysis (by year), frequency analysis by academic journal, Keyword Frequency and TF-IDF analysis, centrality analysis (including Degree, Betweenness, Closeness, and Eigenvector centralities), clustering analysis, and Topic Modeling.
The main findings of this research are as follows. First, domestic corporate counseling research has steadily grown since the mid-2000s, reaching its peak activity between 2016 and 2020. However, the number of publications showed a slight decrease or stagnation after 2021, influenced by factors such as the COVID-19 pandemic. Regarding academic journals, 'Korean Counseling Association' registered research results covering more than half of the analyzed papers, indicating its high contribution to the field. Second, the KNA results revealed that keywords such as 'development,' 'organization,' 'program,' and 'job' exhibited high Degree Centrality and Betweenness Centrality, confirming their central role in the corporate counseling research landscape. This suggests that domestic research has focused on practical and implementation-oriented topics, including program development and job adaptation, reflecting unique corporate field characteristics along with theoretical exploration. Third, five major research topics were derived through the cross-verification of clustering and topic modeling analyses: 'Promotion of Employee Mental Health and Systematic Management,' 'Individual Competency Development and Preventive Coping Education,' 'Organizational Support Perception and Positive Job Performance,' 'Corporate Counseling Center Operation and Ethical Issues,' and 'Job-Related Scale Development and Validation Research.'
In conclusion, the existing corporate counseling research suffered from a limitation: it was disproportionately focused on individual stress and adjustment issues, primarily concerning regular employees in large corporations. Accordingly, this study recommends that future corporate counseling research should expand its scope to include a wider range of occupational groups, such as SMEs, small-scale workplaces, non-regular workers, and field workers. Furthermore, it is suggested that the research domain must expand beyond the individual level to include systemic interventions targeting organizational culture and specific corporate structures. Finally, the study emphasizes the need for further exploration of new counseling topics arising from the expansion of non-face-to-face and digital work environments, the development of ethical guidelines that reflect the specificity of corporate counseling, and the development of performance measurement tools tailored to the characteristics of Korean corporations.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 4
• II. 이론적 배경 6
• 1. 기업상담 6
• 1) 기업상담의 유래 6
• 2) 기업상담의 개념 7
• 3) 기업상담의 서비스 법제화 9
• 4) 기업상담에 대한 연구 10
• 5) 기업상담의 성과에 대한 연구 12
• 6) 기업상담의 연구동향에 대한 연구 13
• 2. 기업상담 연구동향 분석을 위한 텍스트 분석 14
• 1) 텍스트 마이닝 15
• (1) 텍스트 전처리 15
• (2) 텍스트 구조화 15
• (3) 정보 추출 16
• 2) 네트워크 분석 16
• (1) 네트워크의 구성 17
• (2) 주요 분석 지표 17
• 3) 텍스트 분석을 위한 프로그램 NetMiner 5 19
• (1) NetMiner 5 선정 이유 19
• (2) NetMiner 5 이용해 분석할 수 있는 결과들 20
• III. 연구 방법 21
• 1. 연구 설계 21
• 2. 연구대상 및 데이터 수집 22
• 3. 데이터 정제 25
• 4. 데이터 분석 방법 27
• 1) 빈도 분석 28
• 2) 키워드 네트워크 분석 29
• IV. 연구 결과 31
• 1. 빈도 분석 결과 31
• 1) 연도별 빈도 분석 31
• 2) 학술지별 빈도 분석 34
• 3) 키워드 빈도 분석 35
• 4) TF-IDF 분석 40
• 2. 키워드 네트워크 분석 결과 43
• 1) 중심성 분석 44
• (1) 연결중심성 44
• (2) 근접중심성 46
• (3) 매개중심성 48
• (4) 고유벡터중심성 50
• 2) 클러스터링 분석 52
• 3) 토픽 모델링 56
• V. 논의 및 결론 59
• 1. 논의 및 시사점 59
• 2. 한계점 63
• 3. 제언 66