유아교육재정에 대한 키워드 네트워크 분석: 빅데이터를 중심으로 = A keyword network analysis for early childhood education finance: Focus on big data

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 빅데이터를 통해 유아교육재정에 대한 사회적 인식을 탐색하고자 하였다. 본 연구목적을 위해 Textom에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 ‘유아 + 교육재정’을 키워드로 rawDATA를 마련하였다. 수집된 데이터는 1차·2차 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도분석 결과를 바탕으로 핵심 키워드 200개를 선정하였으며, 이를 1-mode matrix dataset을 작성하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 유아 교육재정에 대한 사회적 인식에서 ‘교육’, ‘유아’, ‘교육재정’이 핵심 키워드로 나타났 다. 또한 이해관계 집단 요인(유치원, 지방, 정부, 사립, 어린이집, 교육부, 대학), 이해 관계자 요인(유아, 교사, 교수), 정책 및 행정 요인(교육, 교육재정, 지원, 보육, 정책, 예산, 복지, 교부금, 무상, 공교육), 유관법령 요인(교육법, 법), 사회적 반응 요인(부 담, 문제, 필요)과 밀접한 관련이 있음을 보여주었다. 이는 실제적 데이터 네트워크 에서 드러난 유아교육재정에 관한 개념들 간의 관계를 살펴보는데 의의가 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 유아교육재정 정책에 대한 시사점을 제안하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to explore the social perception of early childhood education finance based on big data. For this purpose, data were collected by the keyword ‘young children + education finance’ with big data Textom. Based on the frequency of the words, 200 words were selected after the first and second filtering processes, which were converted to 1-mode matrix data. The results of this research were as follows: Concepts of early childhood education finance have a common relation to ‘education’, ‘young children’ and ‘education finance’. It also showed that early childhood education finance have closely related to ‘stakeholder group’, ‘stakeholder’, ‘policy & administration’, ‘laws’ and ‘social response’. This study is meaningful to examine the relationship between the concepts related to early childhood education finance exposed in actual data networks. Based on these analytical results, the researcher suggested ways to support early childhood education finance policy.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 연구방법 Ⅲ. 연구결과 Ⅳ. 논의 및 제언

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