텍스트 마이닝 기법을 활용한 한국 문화정책 연구 경향 분석 = Trend Analysis of Korean Cultural Policy Studies Using Text Mining

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to analyze the research trends of cultural policy research in Korea since 1989 through text mining techniques. Text mining techniques, which are actively used in the field of information engineering, are known with the techniques of classification, clustering, concept extraction, sentiment analysis, and document summarization through statistical pattern learning. The analysis target of this study were limited to 283 papers related to cultural policy including the multicultural policy published in 12 journals in the field of public administration from 1989 to 2016. According to the results of the analysis, the follow-up generations of Korean cultural policy research have not been revealed at least based on the academic journals that were the subjects of this study. In addition, it has been found that the study of subdivisions of cultural policy extracted from the analysis also tends to decrease. Of course, in terms of diversification of researchers and research themes, the trends can be interpreted positively. Nevertheless, it is also necessary to consider the fact that academic research has developed through accumulation and deepening processes and the accumulation should be the base of positive effects of diversification. Text mining techniques are known to increase the objectivity of contents analysis through the discovery of statistical patterns. Therefore, It is expected that those can be applied to the analysis of research trends in the field of broader range such as administration and policy for the future research. Also, it shows that there are various research areas for the practical development of effective policies. Due to one of the technical limitations of the paper, the contents of some papers could not be extracted as text data. Therefore, the results of this analysis should be interpreted more carefully.

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 1989년 이후 한국에서 이루어진 문화정책 연구의 연구 경향을 분석하고자 하였다. 최근 정보 공학 분야에서 적극적으로 활용되고 있는 텍스트 마이닝 기법은 통계적인 패턴의 학습을 통해 텍스트의 분류와 군집화, 개념의 추출, 감성분석, 문서 요약 등의 결과를 도출해내는 것으로 평가되고 있다. 분석의 대상이 된 연구 성과물은 1989년부터 2016년까지 행정학 분야의 학술지 12군데에 게재된 다문화정책을 포함한 문화정책 관련 논문 283편으로 국한하였다. 분석의 결과를 종합한다면 한국의 문화정책 연구는 적어도 이 연구의 대상이 된 학술지를 기준으로는 후속연구세대가 뚜렷하게 드러나지 않고 있었다. 또한 문화정책의 세부 주제와 관련해서도 분석을 통해 추출된 세부 영역의 연구는 감소되는 경향이 발견되기도 하였다. 물론 연구자나 연구 주제의 다양화라는 측면에서 이러한 결과는 긍정적으로 볼 수 있는 여지가 없지 않다. 그럼에도 불구하고 학문의 연구가 축적과 심화라는 과정을 통해서 발전하고 이를 바탕으로 다양화의 긍정적인 효과를 기대할 수 있는 속성을 지니고 있다는 점도 고려할 필요가 있다고 여겨진다. 이 연구에서 활용된 텍스트 마이닝 기법은 통계적 패턴의 발견을 통해 내용 분석의 객관성을 높일 수 있어 이후에도 꾸준히 이어질 행정학 혹은 정책학 분야의 연구경향 분석에도 적용될 수 있을 것으로 기대한다. 또한 실무적인 차원에서 유효한 정책 제언을 위해 앞으로 개발하여야 할 다양한 연구의 영역이 존재하고 있음을 확인시켜주고 있다. 그러나 일부 논문의 경우에는 기술적인 한계로 인해 본문 전체를 텍스트 자료로 추출하지 못하였다. 따라서 이 연구가 정리한 분석의 결과는 좀 더 조심스럽게 해석되어야 할 것이다.

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