동시출현단어 분석에 의한 임상심리학 분야 지적 구조에 관한 연구 = A Study on Mapping the Intellectual Structure of Clinical Psychology Using Co-Word Analysis

국문 초록 (Abstract)

동시출현단어 분석은 다양한 분야의 세부 주제 영역과 연구동향을 파악하고자 할 때 사용되는 분석기법이다. 본 연구는 계량서지학적 분석 방법 중 하나인 동시출현단어 분석을 이용하여 국내 임상심리학 분야의 지적 구조를 규명하고 다양한 세부 주제 영역을 파악하였다.
이 논문에서는 2001년부터 2013년 7월 사이의 ‘한국심리학회지 임상’ 저널에서 출간된 747건의 논문을 대상으로 네트워크 분석과 군집분석을 실시하고 군집분석의 결과를 MDS 지도에 표현하여 네트워크 분석을 통해 산출된 결과와 비교하였다.
먼저 네트워크 분석을 통해 산출된 결과는 다음과 같다.
첫째, 패스파인더 네트워크와 병렬 최근접 이웃 클러스터링 기법을 통해 키워드 간의 관계를 시각화하고 군집화한 결과 총 22개의 군집으로 구성되었다.
둘째, 중심성 분석 결과 임상심리학 분야에서 전역, 지역, 매개중심성이 모두 높은 키워드는 우울, 불안, 정서, 스트레스로 이들은 임상심리학 분야 전반에서 사용되며 해당 군집 내에서도 중심적인 역할을 담당하고 서로 상이한 주제 분야를 잘 매개하는 키워드들임을 알 수 있었다.
다음으로 군집분석을 실시하고 MDS 지도에 시각화하여 산출된 결과는 다음과 같다.
첫째, 군집분석 결과 총 7개의 군집으로 구분되었으며 형성된 군집은 제 1군집 ‘강박장애’, 제 2군집 ‘아동․노인장애’, 제 3군집 ‘성격장애’, 제 4군집 ‘스트레스’, 제 5군집 ‘우울․불안장애’, 제 6군집 ‘청소년장애’, 제 7군집 ‘정서장애’이다. 이들은 임상심리학 분야의 세부 주제 영역을 나타낸다.
둘째, 군집분석 결과를 MDS 지도에 시각화하여 해석한 결과 제 1군집 ‘강박장애’는 하단, 제 2군집 ‘아동․노인장애’는 좌측, 제 3군집 ‘성격장애’는 상단에 위치하였다. 반면 지도의 중심부에는 제 4군집 ‘스트레스’, 제 5군집 ‘우울․불안장애’, 제 7군집 ‘정서장애’가 위치하고 있으며 서로 많은 부분이 겹치는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 제 4, 5, 7군집의 주제 분야가 다른 분야와 연관성이 높고 임상심리학 분야의 핵심이 되는 영역으로 해석하였다.
마지막으로 네트워크 분석을 통해 산출된 지적 구조와 군집분석을 통해 산출된 결과를 MDS 지도로 시각화하여 나타난 지적 구조를 비교한 결과 네트워크 분석에서 전역중심성과 매개중심성이 높은 키워드들이 포함된 군집들은 MDS 지도에서 중심부에 위치하였고 이는 두 가지 방법으로 산출된 각각의 지적 구조가 많은 부분 일치한다고 해석할 수 있다.
본 연구는 동시출현단어 분석 기법을 사용하여 국내 임상심리학 분야의 지적 구조를 규명하였다. 지금까지 국내 임상심리학 분야를 대상으로 지적 구조를 규명한 연구는 이루어지지 않았으며 이를 바탕으로 이 연구를 수행하였다는 점에서 의의를 가진다. 이 연구는 국내 임상심리학 분야의 연구 방향을 모색하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이며 심리학의 다른 세부 분야마다 이와 같은 연구를 수행하여 연구 방향을 모색할 때 유용한 지침서가 될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Co-word analysis is an analysis technique employed to examine detailed topic areas and research trends in various fields. The aim of this study was to understand the intellectual structure of clinical psychology in the nation and identify a variety of detailed topic areas by using co-word analysis.
We conducted network and cluster analysis of 747 papers published in the Korean Journal of Clinical Psychology between 2001 and July of 2013. We marked the results of cluster analysis on an MDS map and compared these results to the results generated by using network analysis.
The network analysis results were as follows:
Firstly, keywords were visualized by connecting lines to each of them and by clustering using the pathfinder network and parallel nearest neighbor clustering techniques. As a result, a total of 22 clusters were identified.
Secondly, for the field of clinical psychology, the centrality analysis method showed that depression, anxiety, emotion, and stress were the keywords associated with high global, local, and betweenness. These keywords were used across the field of clinical psychology. They play a central role in the clusters, and are well-mediated between different topic areas.
The cluster analysis results were visualized on an MDS map. The findings were as follows:
First, the cluster analysis results indicated a total of seven individual clusters: Cluster 1 - "obsessive-compulsive disorder," Cluster 2 - "child and elderly disorder," Cluster 3 - "personality disorder," Cluster 4 - "stress," Cluster 5 - "depression and anxiety disorder," Cluster 6 - "adolescent disorder," and Cluster 7 - "affective disorder." Each represented the detailed topic areas of clinical psychology.
Secondly, the cluster analysis results were visualized on an MDS map. As a results, the MDS map displayed the following: Cluster 1 was formed at the lower end; Cluster 2 was formed on the left side; Cluster 3 was formed at the upper end; and Cluster 4, Cluster 5, and Cluster 7 were formed in the center. These results indicated that many parts of the clusters overlap each other. The results indicated that the topicality of Clusters 4, 5 and 7 were highly connected to other fields and held a central position in the field of clinical psychology.
Finally, intellectual structure which was generated by network analysis and cluster analysis was visualized on the MDS map. The result of comparing clusters showed that some clusters showed global centrality and betweenness centrality. The result showed that clusters, which contained high-frequency keywords, were placed in the center of the MDS map. Also, many parts of intellectual structures, which were generated using both network analysis and cluster analysis, match each other.
The importance of this research is that we examined the intellectual structures of clinical psychology. Since they have not previously been researched in South Korea, the findings could be beneficial for developing research directions in the field of clinical psychology. Also, this research could be useful for guiding research directions for different sub-areas within the field of clinical psychology.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구배경 및 목적 1
• 2. 연구방법 및 범위 2
• 3. 선행 연구 3
• 3.1. 동시출현단어 분석 관련 연구 3
• 3.2. 임상심리학 관련 연구 6
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 1. 동시출현단어 분석 7
• 1.1. 동시출현단어 분석의 개념 7
• 1.2. 동시출현단어 분석과정 8
• 1.2.1. 데이터 수집 8
• 1.2.2. 유사도 행렬 작성 9
• 1.2.3. 데이터 매핑 10
• 2. 네트워크 분석 11
• 2.1. 네트워크 분석의 개념과 중심성 11
• 2.2. 패스파인더 네트워크 13
• 3. 임상심리학 14
• 3.1. 임상심리학의 정의 14
• 3.2. 정신장애의 진단분류체계 15
• Ⅲ. 임상심리학 분야 지적 구조 분석과정 17
• 1. 데이터 수집 17
• 2. 키워드 선정 18
• 3. 동시출현행렬 작성 20
• Ⅳ. 임상심리학 분야 지적 구조 23
• 1. 네트워크 분석을 통한 지적 구조 23
• 1.1. 네트워크 기반 주제영역 분석 23
• 1.2. 네트워크 중심성 분석 27
• 2. 군집분석을 통한 지적 구조 47
• 3. 다차원척도법을 통한 지적 구조 56
• Ⅴ. 결론 및 제언 59
• 참고문헌 63
• <부록 1> 동시출현단어 빈도 행렬 71
• <부록 2> 동시출현단어 코사인 유사도 행렬 73
• <부록 3> 동시출현단어 피어슨 상관계수 행렬 75
• 영문초록 77
• 국문초록 81