빅데이터를 활용한 지방교육재정에 대한 네트워크 분석 = Network Analysis of Local Education Finance using Big Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 빅데이터를 활용하여 지방교육재정에 대한 사회적 인식을 살펴보는데 목적을 두었다. 본 연구목적을 규명하기 위해 Textom, Ucinet6, Netdraw를 활용하여 지방교육재정을 키워드로 빅데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 1ㆍ2차 데이터 정제를 실시하였고, 이후 공출현 빈도를 중심으로 핵심 키워드를 50개 선정하였으며, 이에 대해 공출현 빈도분석, 거시적 네트워크 유의성, 중심성 분석, 에고 네트워크 분석, k-core 분석을 실시하였다. 도출된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 지방교육재정에 대한 사회적 인식의 키워드 네트워크는 응집력이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 공통적으로 지원, 정부, 학교, 학생, 교육부, 문제, 예산의 키워드들이 연결중심성, 인접중심성, 매개중심성이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 지원과 정부 키워드는 여타 키워드와 높은 밀도로 연결되어 있는 것으로 나타났다. 넷째, k-core 분석결과 핵심키워드 50개는 이해관계 키워드집단, 현집중정책 키워드집단, 개혁과제 키워드집단으로 분류되었다. 도출한 연구결과를 통하여 지방교육재정의 사회적 인식과 그 각각의 키워드가 함양하는 의미를 도출하여 지방교육재정에 대한 방향성에 기초자료가 되길 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study is to examine the social perception of local education finance through big data. For this research purpose, Textom, Ucinet6, and Netdraw were used to collect data using local education finance as keywords and conduct network analysis. The collected data was subjected to data purification. After that, 50 key keywords were selected based on the frequency of co-occurence, and network analysis was conducted. First, The social network of local education finance is highly concentrated. Second, the keywords of support, government, school, student, education, problem, and budget were found to be high in degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality. Third, the keyword of support and government was found to be connected with other keywords in high density. Fourth, 50 key keywords were classified into interest keyword groups, current concentration keyword groups, and reform task keyword groups. From this research results, the social recognition of the local education finance will be the basic data for the direction of the local education finance policy.

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