소비자 집단 인터뷰에서 의미 네트워크 응집 구조의 이해 = Understanding the Semantic Network Structure in the Consumer Group Interview with the Subnetwork Analysis

국문 초록 (Abstract)

기존의 정성적 연구는 응답자들의 발화 내용 중 특징적 반응들을 취합, 해석하는 방식으로 분석을 진행하여 연구자의 주관에 의해 해석되는 오류가 발생할 우려가 있다. 이에 대한 대안으로 내용 분석이나 LIWC 를 활용하는 방법 등이 제안되었으나 이들 분석 방법도 정성적 연구의 한계를 충분히 극복하지 못하고 있다. 본 연구는 기존의 정성적 연구방법들에 대한 대안으로 의미 네트워크 분석을 제안한다.
의미 네트워크 분석은 인간의 인지구조 내의 개념이 기호화되어 표출되는 단어를 노드로 정의하고 이 단어들간의관계를 분석함으로써 정성적 데이터에 대한 해석을 시도하는 방법론이다. 한 네트워크는 여러 개의 하위네트워크로구성되며 이는 인간의 인지구조 내에서 유사한 개념끼리 범주화된 것이 표출되는 것으로 볼 수 있다. 또한 언어는집단 내 구성원과의 상호작용을 통해 공유 가능한 공통의 의미를 갖게 되므로 집단 내에서 발화되는 언어는 집단구성원의 의견을 대표할 수 있을 것이다. 따라서 집단 내 발화 내용에 대한 하위네트워크는 하나의 주제와 관련된발화에서 사용된 단어들의 집합으로 볼 수 있으며 이에 대한 해석을 통해 전체 네트워크, 즉 전체 발화 내용에 대한 이해를 도모할 수 있을 것이다.
의미 네트워크 분석은 정성적 데이터 내에 의미있는 키워드를 추출하고, 추출된 키워드들이 한 문장 내에서 동시에 출현한 빈도를 산출하여 이를 통해 네트워크 분석을 실시하는 과정을 거친다. 따라서 의미 네트워크 분석은 정성적 데이터가 내포하고 있는 여러 주제에 대해 구조적으로 접근할 수 있으며 이 과정에서 연구자의 주관이 개입할우려가 상대적으로 적다는 장점이 있다. 또한 대규모 정성적 데이터에 대한 분석시에도 유용한 툴이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 의미 네트워크 분석의 접근 방법에 대해 이론적으로 검토하고 분석 과정에 대해 구체적으로 소개하였으며 이에 따른 분석의 적용 사례를 제시하였다

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