네트워크 텍스트 분석결과 해석에 관한 소고

김준현(Kim Jun hyun) 부경대학교 인문사회과학연구소 2015 인문사회과학연구 Vol.16 No.4

사회네트워크 분석방법을 내용연구에 적용한 방법으로, 텍스트에 출현하는 단어와 단어 사이의 관계를 네트워크로 파악해 메시지를 해석하는 분석기법인 네트워크 텍스트 분석은 통계 자료 중심의 계량적 연구방법에 적합한 주제에 편향되어 있는 행정학 분야에 중요한 질적 연구방법으로 관심을 받고 있다. 하지만 여전히 내용분석 연구는 행정학 분야에서 그 가능성과 잠재력을 충분히 발휘하고 있지 못하고 있는 바, 이러한 한계를 넘어서기 위해서는 네트워크 텍스트 분석방법의 내용과 그 분석결과에 대한 해석방법에 대한 이해를 심화시키는 것이 필요하다. 이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구에서는 네트워크 텍스트 분석이 행정학 분야에서 보다 유용한 내용분석방법으로 자리 잡고, 그 잠재성을 행정학 분야에서 충분히 활용하는데 필요한 개선점을 제안하고자 2010년부터 2015년 사이에 학술지에 게재된 네트워크 텍스트 분석이 사용된 행정학 분야의 연구 18편을 검토하여 이들 연구에서 사용된 주요한 접근방법과 지표 및 그에 대한 해석을 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 행정학 분야에서 네트워크 텍스트 분석을 활용한 연구가 그 가치를 발휘하는데 도움이 되는 제안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 연구목적과 분석대상 텍스트에 부합하는 적절한 네트워크 접근방법과 분석방법을 선별하여 단계적으로 사용해야 한다. 둘째, 보다 풍부하고 설득력 있는 설명과 해석을 제시하기 위해서 네트워크 텍스트 분석에 있어서 대표적인 3가지 접근방법별로 복수의 분석방법과 지표들을 비교하려는 시도가 필요하다. 셋째, 연구자가 사용한 분석방법과 분석단위, 코딩 방식 등에 대해 정확히 소개하는 것이 필요하다. 넷째, 텍스트의 메시지를 보다 풍부하게 해석하기 위해, 현재까지 사용된 네트워크 텍스트 분석방법 혹은 지표 외에 보다 다양한 사회 네트워크 분석방법·지표를 새롭게 활용해 보려는 시도가 필요하다. The network text analysis, a kind of social network analysis applied to the studies of content analysis, is known as the method which interprets the messages by analyzing the relationship between words that appear in the text. Recently network text analysis grasps the attention of the researchers in Public Administration as a promising qualitative research methods. But still the number of researches used the network text analysis is small in Public Administration Sector, In order to exceed these limits, it is necessary to deepen the understanding of the technique of the network text analysis and of the interpretation of the results. So we review the 18 network text analysis studies in Public Administration which have been published in journals from 2010 to 2015 in Korea. Based on this, Some suggestions to help achieve that value in the Administration field of the studies are showed as follows: Firstly, after screening the appropriate network approaches and analysis method to meet the research goal, the selected approaches and analysis methods should be used step by step. Second, in order to provide the interpretation and analysis about the messages of the text, there is a need for an attempt to compare methods and indicators of three approaches in network analysis. Third, it is necessary for the researchers to correctly introduce analysis methods, analysis unit and coding scheme. Fourth, in order to enrich the interpretation of the message of the text, we should try to take advantage of a wider variety of social network analysis methods or indicators.

A Study on Convergence of Text Analysis Techniques for Social Science Research in the Age of Big Data

김근형 한국인터넷전자상거래학회 2023 인터넷전자상거래연구 Vol.23 No.2

In this paper, we do not only propose appropriate application methods of the semantic network analysis technique, topic modeling technique and text clustering technique, which are techniques that can analyze text document sets but also the convergence application methods between each techniques. Appropriate application methods for the text analysis techniques were presented by dividing exploratory analysis process and modeling process for analyzing the text document set. Semantic network analysis would be not only suitable for exploratory analysis of the entire text document set, but also applicable to performance improvement of topic modeling and text clustering. The meaning of the topic could be interpreted more clearly by applying semantic network analysis secondarily to the document set of each topic derived by topic modeling. It can be used for text cluster interpretation by applying semantic network analysis to the document set of each cluster, which is the result of text cluster analysis. When deriving an appropriate number of topics, a more accurate number of topics could be derived by adding a silhouette analysis along with the degree of perplexity and coherence. New social science research can be expected to be revitalized by enabling more accurate analysis of online text documents using the method proposed in this paper.

유아교육 연구에서의 텍스트 네트워크 분석 활용 실태

이효림 한국열린유아교육학회 2019 열린유아교육연구 Vol.24 No.1

The purpose of this study is to find out the systematic process and procedure of text network analysis method by analyzing the actual use of text network analysis in the field of early childhood education. The subjects of this study are 44 journals collected through RISS and KCI and the contents are analyzed according to the process of text network analysis. Results are as following. First, various types of texts of the field of early childhood education were collected and analyzed and the most frequently used text types were academic papers. Second, looking at the process of keyword preprocessing, keywords were selected through word extraction in most cases, and although the relationship between keywords was generally identified as co-occurrence, in some cases, the scope of the relationship was not provided. In addition, there were many cases in which a matrix composition tool for constructing a text network was not provided, and the number of networks and nodes presented in the paper were different for each research. Third, in order to analyze the characteristics of the text network, various pieces of software were used and in many cases, the indicators of social network analysis were also used. Based on the results, this study discusses the use of text network analysis in early childhood education research. 본 연구는 국내 유아교육 분야에서 텍스트 네트워크 분석을 활용 실태를 파악하여 텍스트 네트워크 분석 방법의 체계적 과정 및 절차를 모색하기 위해 수행되었다. 분석대상은 국내 학술논문 데이터베이스인 RISS와 KCI 검색을 통해 수집된 학술지 논문 44편이며, 텍스트 네트워크 분석 과정에 따라 내용분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교육 연구에서 다양한 유형의 텍스트가 수집되고 분석되었으며, 가장 많은 언어 텍스트 유형은 학술논문이었다. 둘째, 키워드 전처리 과정을 살펴보면, 단어 추출을 통해 키워드를 선정한 경우가 가장 많았으며, 대부분 동시출현관계로 키워드 간의 관계 파악하였으나 관계의 파악의 범위를 제시하지 않은 경우가 많았다. 또한 텍스트 네트워크를 구성을 위한 행렬 구성 도구를 제시하지 않은 경우가 많았으며, 논문에 제시된 네트워크의 수와 노드의 수는 각 연구물마다 차이가 있었다. 셋째, 텍스트 네트워크의 특성을 분석하기 위해 다양한 소프트웨어가 활용되고 있었으며, 사회 연결망 분석의 지표들을 활용하여 분석한 경우가 많았다. 이상의 결과를 토대로 유아교육연구에서의 텍스트 네트워크 분석 활용 방안에 대해 논의하였다.

언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석

이수상 한국정보관리학회 2014 정보관리학회지 Vol.31 No.4

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method. 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.

내용분석(Content Analysis) 및 네트워크 텍스트 분석(Network Text Analysis)을 활용한 국내 서번트 리더십 연구동향 분석

최석봉(Suk Bong Choi) 대한경영학회 2020 大韓經營學會誌 Vol.33 No.10

빅데이터 토픽모델링 및 네트워크 분석을 통한문화콘텐츠학 지식구조 연구

오정심 한국문화관광연구원 2020 문화정책논총 Vol.34 No.2

This paper aims to analyze academic big data in the field of cultural contents studies using topic modeling and text network analysis and explore the research trends and knowledge system. To achieve concrete results, the research was conducted with following goals: first, to determine the important central theme in the research of cultural contents studies; second, to outline the major topics in the field of cultural contents studies; third, to explain how major topics and subjects have changed in the field of cultural contents studies and what their characteristics are; and fourth, how the result of the analysis is visualized on a network map and what its characteristics are. The research followed four steps—data collection, data refinement, data analysis, and integrating and interpretation. The data were collected between 2000, when the very first paper on cultural contents was published in South Korea, and 2020 from 3,685 academic papers. The collected unstructured data were refined for computer-aided analysis. First, nominal morphemes were extracted using a Korean morpheme analyzer; then, various controlling and TF-IDF analyses were applied. 18,027 words from academic papers have undergone topic modeling and text network analysis with a NetMiner program. Topic modeling is a probabilistic algorithm discovering subjects and topics hidden in a large set of documents, which extracts and classifies documents according to the topic. Text network analysis applies the network theories and analysis methods that developed out of sociology to literature analysis, analyzing the structure of connected words in the text and showing the result in the form of a network map. Recent big data analyses are evolving toward utilizing various optimized analytical techniques to enhance the reliability of the analysis result. Thus, this paper used topic modeling and network analysis to draw a result that is optimal for the purpose of our research. This paper contributes to relevant studies as it uses topic modeling and text network analysis to analyze the big data that have accumulated in the field of cultural contents studies. In addition, it makes a significant contribution as it provides a visualized knowledge map to reveal the relationship of keywords and main topics in the field of cultural contents studies, which leads to the intuitive understanding of abstract contents. 문화콘텐츠학은 2000년대 초반에 등장한 신생학문임에도 빠르게 성장해 왔다. 문화콘텐츠 관련 학술논문 수가 2000년에 100편에 불과했지만, 2020년에 누적 논문 수가 24,935편을 넘어섰다. 하지만 이러한 발전에도 불구하고, ‘문화콘텐츠를 독자적인 학문으로 인정할 수 있는가’라는 문제에 대해 논란이 계속되고 있다. 이러한 논란에 대해 선행연구에서는 문화콘텐츠학의 고유한 연구대상과 연구방법을 확립하지 못했기 때문에 계속되고 있는 것이라고 지적했다. 이러한 배경 아래 본 논문에서는 빅데이터 분석방법을 이용해 문화콘텐츠학의 연구대상 및 지식구조, 연구동향 등을 연구하였다. 2000년부터 2020년 최근까지 약 20년 동안 발간된 KCI학술지 논문 중에서 “문화콘텐츠”로 검색되는 논문 3,685편의 초록 및 서지정보 등을 텍스트네트워크분석과 토픽모델링을 이용해 분석했다. 텍스트네트워크분석을 통해 문화콘텐츠학의 주요 연구대상, 연구분야, 연구체계 등을 도출했으며, 토픽모델링을 통해 3,685편의 논문내용을 40개 토픽으로 요약, 분류하였다. 그리고 분석결과를 종합해 문화콘텐츠학의 주요 연구분야와 주제 분류안을 제시하였다. 주요 연구분야는 크게 ‘문화콘텐츠 활용’, ‘문화콘텐츠 산업’, ‘한국사회와 문화콘텐츠’, ‘문화콘텐츠 장르’, ‘문화콘텐츠 기술’, ‘문화콘텐츠 이론 및 체계’ 등 6개로 구분하였고, 40개 토픽을 각 분야에 맞게 분류하였다. 그리고 분석결과를 바탕으로 ‘문화콘텐츠 활용방법’을 문화콘텐츠학의 주요 연구방법론으로 제시하였다. 문화콘텐츠 활용방법에는 스토리텔링, 문학작품의 창작 소재화, 지역문화관광자원 활용, 정보콘텐츠 활용, 교육과 콘텐츠 활용 등이 있다. 이밖에도 문화콘텐츠 연구동향, 연구자 공동연구협력체계 등을 분석하였다. 본 논문에서 약 20년 동안 문화콘텐츠 분야에 축적되어 있었던 학술 빅데이터를 분석하여 문화콘텐츠학의 주요 연구대상 및 연구방법, 지식구조 등을 도출함으로써 문화콘텐츠의 학문적 체계와 위상을 정립하는 일의 토대를 제공했다는 점에서 연구의의를 찾을 수 있다.

연구논문 : 네트워크 텍스트 분석법을 활용한 STEAM 교육의 연구 논문 분석

김방희 ( Bang Hee Kim ),김진수 ( Jin Soo Kim ) 한국초등과학교육학회 2014 초등과학교육 Vol.33 No.4

This study aims to analyze STEAM-related articles and to look into the trend of research to present implications for research directions in the future. To achieve the research purpose, the researcher searched by key words, ‘STEAM’ and ‘Convergence Education’ through the RISS. Subjects of analysis were titles of 181 articles in journal articles and conference papers published from 2011 through 2013. Through an analysis of the frequency of the texts that appeared in the titles of the papers, key words were selected, the co-occurrence matrix of the key words was established, and using network maps, degree centrality and betweenness centrality, and structural equivalence, a network text analysis was carried out. For the analysis, KrKwic, KrTitle, UCINET and NetMiner Program were used, and the results were as follows: in the result of the text frequency analysis, the key words appeared in order of ‘program’, ‘development’, ‘base’ and ‘application’. Through the network among the texts, a network built up with core hubs such as ‘program’, ‘development’, ‘elementary’ and ‘application’ was found, and in the degree centrality analysis, ‘program’, ‘elementary’, ‘development’ and ‘science’ comprised key issues at a relatively high value, which constituted the pivot of the network. As a result of the structural equivalence analysis, regarding the types of their respective relations, it was analyzed that there was a similarity in four clusters such as the development of a program (1), analysis of effects (2) and the establishment of a theoretical base (1).

네트워크 텍스트 분석(network text analysis)을 통한 국내 수행공학의 연구동향 탐색

김연경 ( Kim Yeonkyoung ),신선애 ( Shin Sunae ),송해덕 ( Song Hae-deok ) 한국인력개발학회 2017 HRD연구 Vol.19 No.1

본 연구는 네트워크 텍스트 분석(network text analysis)을 활용하여 국내 수행공학(HPT)의 연구동향을 탐색하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2000년부터 2016년 사이에 국내 학술지에 발표된 수행공학 관련 124편의 논문에서 369개의 핵심어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 294개의 노드(node)와 1368개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 전체 네트워크 분석결과 `직무수행`이 가장 높은 연결중심성(degree centrality)을 보이는 노드(node)였으며, 다음으로`직무수행능력`, `수행능력`,`간호사`,`역량`, `HRD전문가`순으로 중심성이 높은 노드로 확인되었다. 둘째, 에고 네트워크(ego network) 분석결과 4개 영역(수행공학의 과정, 수행공학의 이론적가정, HRD 관점 주제, 기업환경 변화)의 6개 범주를 중심으로 수행공학의 하위 주제 연구동향을 규명하였다. 본 연구는 기존 연구와 달리 국내 수행공학의 연구동향을 관계론적 차원에서 설명할 수 있었으며, 하위 범주 연구동향을 조망함으로써 수행공학 분야의 발전을 위해 후속 연구가 요구되는 의제를 제안하였다. The purpose of this study is to explore human performance technology(HPT) research trends in Korea through network text analysis. For this, 124 research papers published in academic journals in Korea from 2000 to 2016 were selected, and the 369 key words of the research were collected. The key words were transformed to 294 nodes and 1368 links by 7 criteria which researchers have constructed, and finally were used for network text analysis. The results were follows. The whole network consisted of 11 components. The degree centrality of `job performance` was the highest and then `job performance ability`, performance ability`, `nurse`, `competency`, `HRD professional`were followed. Additionally, 6 ego networks about four categories(HPT process, HPT fundamental, HRD perspectives topic, changing organizational environments) were analyzed and the characteristics of ego networks were described. This research could explain HPT research trends in Korea by the relational perspective and suggest research trends of the 4 categories through the ego networks. Some implications to current status and future directions in the field of HPT for researchers and practitioners were suggested in the discussion section.

Corporate Role in Developing Positive Network Marketing Discourse: A Case Study of Atomy

박한길,김홍기,박상도 한국유통경영학회 2019 유통경영학회지 Vol.22 No.6

Purpose: Network marketing generally has a negative social image; however, in Korea, specific companies have made efforts to change their image, and this has played an important role in formulating their positive social discourse. Discourse analysis surrounding network marketing is important, as it identifies the cooperative role of companies and constantly communicates with the public for continuous development of network marketing. Additionally, revealing the role of the entity in the discourse will help establish a pro-consumer, prosocial management strategy for the enterprise. Research design, data, and methodology: In this study, we explore network marketing image conversion keywords and the role of Atomy on the basis of the network marketing discourse analysis. We conducted text mining (TF-IDF/Centrality) by collecting textual data about network marketing found in the Internet news and blogs during 2009–2018. Through text mining, we identify important words in network marketing discourse and identify keywords in the center of the connection. In addition, we construct a correlation matrix of co-occurrence frequency of words and use it as a data set for network analysis. Further, through network analysis method we analyzed and classified discourses. Results: As a result of data mining, the discourse surrounding network marketing is gradually altering negative keywords, such as early pyramid distribution and illegality, into positive words, such as success, opportunity, and familiarity. As a result of the network analysis, the role of Atomy in the discourse is clustered with keywords such as success, recognition, and business. Thus, Atomy has played a positive and cooperative role in the social awareness change of network marketing. In particular, Atomy's CSR activities and social proliferation of management values played a major role in converting negative awareness of network marketing into positive awareness. Conclusions: As an innovative distributor, Atomy is considered to have contributed positively to the network marketing image transition in the process of enhancing its image. In particular, the image and role of Atomy in the network marketing discourse suggests that future network marketing firms need strategic promotion to combine various social activities/donation cultures/service activities, beginning with a friendly image formation that allows them to communicate with consumers.

텍스트 마이닝 분석을 통한 산학협력 교육프로그램 분석 연구 : LINC사업을 중심으로

권선희(Sun-Hee Kwon) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.24

목적 본 연구는 대학에서 수행하고 있는 대학과 기업의 산학협력 교육 프로그램의 수행활동을 텍스트마이닝 분석을 통해 탐색적으로 연구하는 데에 연구 목적이 있다. 방법 본 연구는 첫째, 정부지원 산학연계 교육프로그램인 LINC사업으로 수행된 대학 산학협력 교육활동을 블로그, 동영상, SNS등과 같은 웹미디어 텍스트 자료의 분석을 통해 어떤 활동 양상을 갖는가를 분석한다. 둘째, 본 연구는 LINC 교육활동의 하위 요소는 무엇이며 어떤 요소가 주요 역할을 하고 있는 가를 검토할 것이다. 연구 목적을 위해 비정형 데이터 분석방법인 키워드 네트워크 분석과 CONCOR 분석 기법이 이용되었다. 결과 키워드 네트워크 분석 결과, ‘협력’, ‘대학’, ‘산학’, ‘사업’, 등이 키워드 빈도 상위 어휘로 나타나 기업과 대학이 교육프로그램을 공동으로 설계하고 운영하는 데에 중점을 둔 LINC사업의 특성이 빈도 분석에도 잘 나타나는 것으로 드러났다. 키워드 연결중심성와 매개중심성 결과는 ‘교육’, ‘대학’, ‘기업’, ‘학생’이 키워드의 중심에 있음을 보여주었다. 텍스트 유형별 분석은 블로그, 동영상, SNS 유형이 각각 다른 키워드 빈도 및 중심성이 있음을 보여주었고 이는 텍스트 생성 주체와 텍스트가 게재된 미디어 매체가 영향을 준 것으로 추론되었다. 결론 키워드 네트워크 구조분석을 위한 CONCOR분석 결과, 네 가지 하위영역, 즉 산학/지역, 교육/융합, 현장/실습 및 경진/홍보 영역에서 활동이 주로 수행됨을 알 수 있었다. 산학/지역 이슈와 교육/융합이슈의 연결선이 많고 강한 것으로 나타나 LINC사업은 기업, 지역, 사회, 대학이 학생 교육을 통한 인재 양성이라는 목표를 중심으로 산학협력의 관계를 맺고 있는 것으로 해석되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 대학 산학협력 교육프로그램에 대한 시사점이 제시된다. Objectives The purpose of this study is to explore the activities of industry-academic cooperation programs through text mining analysis. Methods This study analyzed one of the government-supported industry-academic cooperation programs, a LINC project, using web media text materials from blogs, videos, and SNS. Keyword network analysis and CONCOR analysis, which are unstructured data analysis methods, were used to examine what educational activities were performed, what roles they played, and which activities/areas were related together in the LINC project. Results As a result of keyword network analysis, ‘cooperation’, ‘university’, ‘industry’, and ‘business’ were found to be the top frequent keywords, showing the characteristics of LINC project that corporates and universities focus on jointly designing and operating educational programs. The results of keyword centrality analysis showed that ‘education’, ‘university’, ‘company’, and ‘student’ are at the center of the keywords. Analysis by text type showed that the frequency and centrality of keywords differed by the text types, such as blogs, videos, and SNS, respectively. It was inferred that who generated the texts, and what media type were used had an impact on such as result. Conclusions As a result of CONCOR analysis to derive keyword clusters, it was found that activities were mainly performed in four sub-areas: industry/region, education/convergence, field/practice, and competition/promotion. As there were many and strong links between the industry-academic/regional issue and the education/convergence issue, it was inferred that corporate, region, society, and university centered and played major roles of the LINC project. Based on the results, educational implications were suggested.