소비자 집단 인터뷰에서 의미 네트워크 응집 구조의 이해

이동일 ( Dong Il Lee ),이혜준 ( Hye Jun Lee ) 한국소비자학회 2012 소비자학연구 Vol.23 No.2

기존의 정성적 연구는 응답자들의 발화 내용 중 특징적 반응들을 취합, 해석하는 방식으로 분석을 진행하여 연구 자의 주관에 의해 해석되는 오류가 발생할 우려가 있다. 이에 대한 대안으로 내용 분석이나 LIWC 를 활용하는 방 법 등이 제안되었으나 이들 분석 방법도 정성적 연구의 한계를 충분히 극복하지 못하고 있다. 본 연구는 기존의 정 성적 연구방법들에 대한 대안으로 의미 네트워크 분석을 제안한다. 의미 네트워크 분석은 인간의 인지구조 내의 개념이 기호화되어 표출되는 단어를 노드로 정의하고 이 단어들간의 관계를 분석함으로써 정성적 데이터에 대한 해석을 시도하는 방법론이다. 한 네트워크는 여러 개의 하위네트워크로 구성되며 이는 인간의 인지구조 내에서 유사한 개념끼리 범주화된 것이 표출되는 것으로 볼 수 있다. 또한 언어는 집단 내 구성원과의 상호작용을 통해 공유 가능한 공통의 의미를 갖게 되므로 집단 내에서 발화되는 언어는 집단 구성원의 의견을 대표할 수 있을 것이다. 따라서 집단 내 발화 내용에 대한 하위네트워크는 하나의 주제와 관련된 발화에서 사용된 단어들의 집합으로 볼 수 있으며 이에 대한 해석을 통해 전체 네트워크, 즉 전체 발화 내용에 대 한 이해를 도모할 수 있을 것이다. 의미 네트워크 분석은 정성적 데이터 내에 의미있는 키워드를 추출하고, 추출된 키워드들이 한 문장 내에서 동시 에 출현한 빈도를 산출하여 이를 통해 네트워크 분석을 실시하는 과정을 거친다. 따라서 의미 네트워크 분석은 정 성적 데이터가 내포하고 있는 여러 주제에 대해 구조적으로 접근할 수 있으며 이 과정에서 연구자의 주관이 개입할 우려가 상대적으로 적다는 장점이 있다. 또한 대규모 정성적 데이터에 대한 분석시에도 유용한 툴이 될 것으로 기 대한다. 본 연구에서는 의미 네트워크 분석의 접근 방법에 대해 이론적으로 검토하고 분석 과정에 대해 구체적으로 소개 하였으며 이에 따른 분석의 적용 사례를 제시하였다 Researchers have performed the qualitative studies utilizing consumer group interviews to reveal consumers`s responses in depth. In general, most of the qualitative studies have analyzed by researchers` examination every aspect of participants` opinions and interpretation of the distinctive responses. There is concern in this approach that the results may have validity issues, because it is difficult for researcher to keep objective viewpoint. Some studies suggest an alternative methodology like content analysis and LIWC, but these approaches still remain unsolved subjectivity issues. First, content analysis has some disadvantages. Coders encode the qualitative data so the researcher could analyze in the further analysis in a rather quantitative ways. But it is possible that the encoded data may contain the coders` subjectivity according to the coders` understanding of coding schemes. And sometimes the coding scheme implies the researcher`s hypothesis implicitly. Second, LIWC is a kind of text analysis software program which is designed to calculate the degree people use different categories of words across a wide array of texts. It categorizes about 3,000 words into 72 categories. LIWC helps researchers understand the qualitative data more objectively in some degree. Nevertheless it has limit to interpret the words beyond the pre-defined ones designated in the categories. This research proposes a semantic network analysis as an alternative method for the existing qualitative methodologies. The purpose of network analysis is to investigate the relation between linked nodes. If it is applied to the relationship between shared meanings in linguistic communications, then it represents semantic network. In this case, a word becomes a node and a cooccurrance of two words in a sentence becomes a link. Linked nodes are the basic element of semantic network. Semantic network analysis uses words which are included in a qualitative data, and does not exclude any of them by the subjective judgement basis. Thus it can overcome validity issues previously associated with content analysis and LIWC. Semantic network analysis is relatively less likely to be reflected the subjective viewpoint of the researcher and gives us a chance to find out inherent contents structure of qualitative data. Semantic network analysis produces several network indexes which reflect the characteristics of network or node of interest such as density and degree centrality. Network density is calculated the number of connected links in a network compared to the number of possible links. High density implies that people are very interested in the topic in the qualitative data, because very dense network is resulted from highly related topics and keywords in the context of the semantic network. Degree centrality is the number of nodes directly connected to an individual node. A word with a high degree centrality is able to activate many other words, thus it functions as a keyword within the semantic cluster. In this study, we try to make the theoretical background of semantic network analysis base on the existing theories of cognitive linguistics, cognitive psychology, and sociolinguistics. A word which conveys a concept in individual cognitive structure is represented as a node in a semantic network analysis, and researchers may interpret the relation between linked words. One semantic network is composed of several subnetworks which imply the cohesive group of similar concepts within cognitive structure. Moreover language has common meaning between individuals who are belonging to the same social groups through interaction of group members. Therefore we can interpret the subnetwork of semantic network in the group interview as the clique of words which are about one topic. As a result, we can understand the entire semantic network contents structure through interpreting subnetworks. Subnetwork also can be represented by the indices such as density and degree centrality. The process of semantic network analysis is as follows. First, meaningful keywords are extracted from an entire qualitative data. Second, cooccurrance frequency of keywords within one sentence is calculated. Finally, the network analysis is performed, then subnetwork and the network indexes of each subnetwork like density and degree centrality are extracted. The exemplary analysis is shown using consumer group interview data regarding the internet shopping values. The managerial implication and the future research directions are discussed.

경영·무역 학술논문의 의미 네트워크 분석법 도입에 관한 연구

홍의,전호진,김영민 한국경영컨설팅학회 2024 경영컨설팅연구 Vol.24 No.1

본 연구의 목적은 의미 네트워크 분석 방법의 방법론의 시각에서 기본 체계를 파악하는 것이다. 이를 위하여 6가지 유형의 지표를 범주로 활용하여 내용분석을 수행하였다. 의미 네트워크 분석의 활용 실태를 파악하기 위하여 이 분석법을 사용하는 국내 무역학 및 경영학 분야의 학술논문 46편을 대상으로 위의 6가지 범주에 따라 분석하였다. 분석 결과, 분석 대상이 되는 연구들은 학술논문과 학회 발표논문을 키워드 추출의 텍스트로 삼고 있고, 텍스트의 본문으로부터 추출된 단어들은 정제작업을 거친 후 단어의 출현빈도를 기준으로 키워드로 선정되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 키워드 사이의 관계를 파악하기 위해 공출현 빈도를 주로 사용하며, 공출현 단어 간의 관계를 행렬로 제시하기도 한다는 것을 확인할 수 있었다. 의미 네트워크 분석은 복수의 네트워크를 구성하여 비교하는 경우가 많았고, 분석을 수행하기 위한 프로그램으로는 UCINET과 NetDraw의 결합과 NetMiner가 가장 선호되는 것으로 나타났다. 네트워크 분석의 지표로는 밀도분석, 연결 중심성분석, 근접 중심성 분석, 클러스터 분석 등이 사용되었다. 본 연구의 결과는 의미 네트워크 분석방법의 사용을 활성화 시키는 동시에, 경영학과 무역학계의 연구성과르 체계적으로 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. The purpose of this study is to understand the fundamental structure from the perspective of the semantic network analysis methodology. For this, content analysis was performed using six different indicators as analysis categories. In order to realize the actual utilization of semantic network analysis in studies, 46 research papers in the field of International trade and business administration adopting this analysis method were selected and analyzed according to the provided six categories. As a result of the analyses, the articles included in the study are adopting papers from academic journals and conference proceedings as the text content from which they extract keywords, and it was confirmed that words extracted from the text were cleaned and selected as keywords subject to the frequency of its occurrence. Also, it was verified that the degree of co-occurrence is mainly used to examine the relationship between keywords, and the ties between the co-occurring words are also presented as a matrix. The constructed networks are often compared by configuring multiple networks, and the combination of UCINET and NetDraw and NetMiner were found to be the most preferred programs for performing the semantic network analysis. As major indexes of network analysis, density, degree centrality, closeness centrality, and cluster analysis were adopted. The findings from this study are expected to revitalize performing semantic network analysis methods and contribute to systematically grasping the achievements in the research area of business administration and international trade.

국내 무형식학습 연구의 의미구조와 상호관계성 고찰: 의미연결망 분석을 중심으로

곽용성,김동우,문지혜,이상희,김태성 한국기업교육학회 2022 기업교육과인재연구 Vol.24 No.1

본 연구의 목적은 국내 무형식학습의 연구에서 저자의 깊은 사유와 메시지가 담긴 결론에 대한 의미연결망 분석을 통해 무형식학습의 주요개념과 상호관계성을 고찰하는 것이다. 이러한 연구목적에 도달하기 위하여, 먼저 무형식학습과 연계된 주요개념을 네트워크 구조로 파악하였고, 다음으로 단어들의 군집을 통해 하위구조의 의미를 분석하였다. 이를 위해, 2004년부터 2021년까지 KCI등재 및 등재후보 학술지 41종에 게재된 국내 무형식학습 논문 104편의 결론을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 개별단어를 정제하고, 최종 67개의 단어를 선정하여 중심성 분석, 콘커 분석과 하위 네트워크 분석을 실시하였다. 중심성 분석결과, ‘네트워크’, ‘성찰’, ‘경험’, ‘경력’, ‘조직문화’, ‘혁신행동’, ‘조직지원’, ‘경력태도’, ‘형식학습’ 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. UCINET6를 활용한 콘커 분석에서는 8개의군집을 도출하였고, 하위 네트워크 분석을 통해 ‘네트워크’, ‘성찰’, ‘임파워먼트’, ‘조직사회화’, ‘경험’, ‘조직지원’, ‘경력’, ‘심리적안정감’을 중심으로 연결강도에 따른 의미를 분석하였다. 본 연구는 비정형데이터인 텍스트를 계량적으로 분석하고, 결과를 시각화하는 의미연결망 분석을 사용하여 무형식학습 연구의 결론에 제시된 결과와 저자들의 메시지를 통합하여 고찰하였다는 데 의의가 있다. 연구 결과를 토대로 논의 및 시사점, 후속연구를 위한 제안을 하였다. This research aims to examine the main concepts of informal learning and their relationship through a semantic network analysis of concluding texts in the published research on informal learning, which contain the in-depth interpretation and messages by the researchers. For the present study, the main concepts related to informal learning were formulated into a network structure, and the word clusters were examined for the significance of substructure. Individual words were extracted using text mining from the conclusion parts in 104 articles about informal learning, published between 2004 and 2021 in journals that are listed or waiting to be listed on KCI. A total of 67 words were selected eventually for centrality analysis, CONCOR analysis, and sub-network analysis. The centrality analysis showed the following words frequently appeared, in the order of frequency: “network,” “contemplate,” “experience,” “career,” “organizational culture,” “innovative behavior,” “organizational support,” “career attitude,” and “formal learning.” The CONCOR analysis using UCINET6 drew eight clusters and using sub-network analysis, examined the meanings based on the node strength relative to the words “network,” “contemplate,” “empowerment,” “organizational socialization,” “experience,” “organizational support,” “career,” and “psychological comfort.” The present research is significant in its quantitative analysis of texts as unstructured data, the use of semantic network analysis to visualize the result, and its comprehensive examination of conclusions and messages by researchers on the topic of informal learning. This study offers analysis, suggestions, and proposals for future studies based on the research.

사회과학 방법론으로서의 연결망 분석기법 적용의 의의와 연구과제 -의미의 연결망 분석(semantic network analysis)을 중심으로-

한관종 ( Han Kwanjong ) 한국사회교과교육학회 2003 사회과교육연구 Vol.10 No.2

본 연구의 목적은 최근 유망한 방법론으로 대두하고 있는 연결망 분석 기법을 방법론의 시각을 중심으로 소개하되 사회문화 분야 연구에의 접목 가능성이 특히 높은 의미의 연결망 분석의 적용 의의와 앞으로의 연구 과제를 제시하는 것이다. 연결망 분석은 철학적으로 볼 때 실체론이나 환원론과 대비되는 관계론에 입각한 방법론으로, 속성변수가 아닌 관계적 자료를 그 분석의 대상으로 한다. 특히, 의미의 연결망 분석은 관계의 ‘형태’에 주목하는 기존의 연결망 분석에서 한 걸음 더 나아가 관계의 형태 속에서 송수신되는 메시지의 ‘내용’까지도 분석할 수 있다는 점에서 의미 구조를 찾는 유력한 방법론의 하나로 주목받고 있다. 이런 의미의 연결망 분석은 특히 텍스트 분석의 한 방법으로서 적용될 수 있기 때문에 사회문화 교과 연구에 있어서 다음과 같은 유용성을 갖는다. 첫째, 기존의 내용 분석에서 주로 행해졌던 개념 자체의 독립성에 근거한 분석을 넘어서 개념 사이의 관계에 대해서도 분석할 수 있게 되었다는 점이다. 둘째, 기존의 내용 분석이 갖는 주관적 해석의 한계를 극복하였다는 점이다. 셋째, 다양한 연결망 지표 분석은 물론 집락 분석, 판별 분석과 같은 다른 통계적 분석 방법과 결합해 사용 가능하기 때문에 다양한 분석이 가능하다는 장점이 있다. 앞으로 사회문화 연구 방법론으로서 의미의 연결망 분석이 가진 장점을 십분 활용하여 연구할 수 있을 것으로 기대되지만, 의미의 연결망 분석뿐만 아니라 연결망 분석 자체를 가지고 사회문화 교과와 연관되는 주제에 대한 연구를 할 필요성이 있으며, 나아가 연결망 분석 자체로 분석을 끝내기 보다는 다른 통계적 방법들과 같이 사용함으로써 보다 분석의 폭을 넓힐 수 있어야 할 것이다. 아울러 의미의 연결망 분석 그 자체는 어떤 새로운 ‘숨은 구조’의 발견에 불과하고, 그 발견에서 시작하여 의미를 해석하는 것은 연구자 본인이라는 사실을 명확히 인식하여 연결망 분석 결과를 이론 틀에 맞춰 해석하려는 적극적 노력을 경주해야 한다. In this article, network analysis is introduced by theoretical and methodological perspective. Theoretically it is under theory of relation and methodologically it deals with relational data. Especially, 'semantic network analysis' which deals with not only forms of relation but also contents of relation is deeply discussed with examples because it's more useful for socio-cultural text studies: 1) traditional content analysis can analyze only substantial and independent words, but semantic network analysis can deal relations of words, 2) semantic network analysis can overcome researcher's valuing problem because its data is gathered through mechanically, 3) semantic network analysis can analyze with other statistical method such as cluster analysis or discriminant analysis. For further studies and development, 1) area of research had better be enlarged, 2) usual network analysis is also a good methodology to study socio-cultural themes such as juvenile problem, 3) other statistical method can be used together, 4) semantic network needs more theoretical discussion.

의미연결망 분석을 이용한 웹툰의 연구 동향 분석

정위,최동혁 한국만화애니메이션학회 2020 만화애니메이션연구 Vol.- No.59

This study analyzed the research trends of webtoons through semantic network analysis. Webtoons have received a lot of public, practical and academic attention over the past 15 years. However, the research results have not been comprehensively compiled yet. In response, 271 related papers were selected for analysis in order to identify research trends in core research and detailed research areas in the webtoon field, and a total of 726 keywords were extracted from these papers and a semantic network analysis was conducted on 99 keywords. The semantic network analysis provides a summary of the overall research performance in network form, based on the interrelationships between the detailed concepts used in a particular research field, as well as deriving the areas of study among the detailed concepts. In this study, a detailed technique of semantic network analysis was performed: keyword frequency analysis, centrality analysis, and cohesive group analysis by CONCOR. Key research concepts of webtoon research can be derived through frequency analysis and centrality degree analysis and can capture sub-research areas of webtoons based on the structural equivalence of the terminology index. The concept of core research in the field of webtoon research was identified through frequency analysis and centrality degree analysis through semantic network analysis. Keywords for narrative, storytelling, business model, cartoon and media conversion showed high frequency, followed by narrative, storytelling, business model, cartoon, content, platform, media conversion and brand webtoon. Overall, keywords such as narratives, storytelling, business models, and cartoons appear more frequently and are more centrality degree so it was understood that they are the main concept of the webtoon research. After checking the detailed research areas of the webtoon research field, it was confirmed that there were seven detailed research areas. [Group 1] Commercial use of webtoons, [Group 2] participation of webtoon users, [Group 3] production of webtoons, [Group 4] webtoons and Internet culture, [Group 5] webtoons education, [Group 6] media OSMU, and [Group 7] webtoons copyright. Based on the above analysis results, this study presented suggestions on the trend of webtoon research and methodology, and suggested research tasks and directions that should be solved in future research. 웹툰은 지난 15년 동안 대중적으로, 실무적으로, 또 학술적으로 많은 관심을 받아 온 주제이다. 그런데 아직 그 연구 내용과 결과가 종합적으 로 정리된 바 없다. 이에 본 연구는 의미연결망 분석을 통해 웹툰 연구를 분석하여 웹툰 분야의 핵심연구 및 세부연구영역 등의 연구 동향을 포착 하였다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 빈도분석과 연결 중심성 분석을 통해 웹툰 연구의 핵심 연구개념을 도출할 수 있다. 구조적 등위성 분석 을 통해서는 웹툰의 하위연구 영역을 포착할 수 있다. 본 연구에서는 웹툰 관련 논문 271편을 분석대상으로 선정했으며, 이들 논문에서 총 726개의 키워드를 추출하여 그중 99개의 키워드를 대 상으로 의미연결망 분석을 하였다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 키워 드 빈도분석, 연결 중심성 분석 및 구조적 등위성 분석을 하였다. 서사, 스토리텔링, 비즈니스 모델, 만화, 매체전환의 키워드가 높은 출현빈도를 보였으며, 서사, 스토리텔링, 비즈니스 모델, 만화, 콘텐츠, 플랫폼, 매체 전환, 브랜드 웹툰의 순으로 연결 중심성이 높게 나타났다. 서사, 스토리 텔링, 비즈니스모델, 만화와 같은 키워드들이 출현빈도도 높고 연결 중심 성도 높은 편이어서 웹툰 연구에서 주목하는 중점 개념임을 파악하였다. 웹툰 연구 분야의 세부 연구영역을 확인한 결과 7개의 세부 연구영역이 있는 것으로 확인되었다. [그룹 1] 웹툰의 상업적 활용, [그룹2] 웹툰 사 용자 참여, [그룹3] 웹툰 연출, [그룹4] 웹툰과 인터넷문화, [그룹5] 웹 툰 교육, [그룹6] 매체전환, [그룹7] 웹툰 저작권으로 그룹의 특성을 제 시하였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 본 연구는 웹툰 연구 동향 및 방 법론에 대한 시사점을 제시하였으며, 향후 연구에서 해결해야 할 연구 과 제와 방향을 제언하였다

시멘틱 네트워크 분석을 활용한 생태관광 활성화 방안에 관한 연구

지윤호,한장헌 대한관광경영학회 2019 觀光硏究 Vol.34 No.7

The purpose of study was to generate at the tourist’s perception of ecotourism by social big data. Data were gathered from Naver, Daum and Goggle as analysis social big data channels. This study used semantic network analysis methods. The 3,851 words were gathered related in keyword of ‘ecotourism’ for big data research through social network analysis. The search period was limited to three years from Jan. 1, 2016 to Dec. 31, 2018. Keywords for social network analysis were drawn by NodeXL through data mining for programs such as textom. As results, first, various keywords related in ecotourism such as ‘nature’, ‘trip’, ‘environment’, region‘’, ‘program’, ‘experience’, ‘composition’, ‘jeju’, host‘’, ‘tourist’, ‘taehwa river’, siheung‘’, tourist attraction‘’, ‘gimpo’, ‘event,‘ ’culture‘ were extracted. Second, as a result of cluster analysis, total three groups were formed. Confidently, this study discussed the implications of a marketing strategy for ecotourism as a result of the semantic network analysis study. Therefore, the activation of ecotourism, which is a typical tourism form of sustainable tourism, is expected to be an alternative to the Korean tourism industry, which is suffering from overtourism such as Jeju Island and Bukchon Hanok Village in Seoul. 본 연구는 빅데이터 분석 중 시멘틱 네트워크 분석(semantic network analysis)을 통하여 주요 포털사이트나 SNS상에서 나타난 생태관광에 관한 텍스트 간의 연결망을 통해 텍스트의 의미와 키워드를 구조적으로 파악하고자 한다. 본 연구에서는 네이버, 다음, 구글에서 나타난 생태관광과 관련한 키워드를 추출하여 관련 인식과 행태에 대해 통찰하고 미래 생태관광의 방향성과 발전 가능성을 논의하고자 한다. 이러한 생태관광에 대한 광범위한 자료를 분석함으로써 지속가능한 생태관광 정책의 수립 및 마케팅 프로그램 활용을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 연구결과, 생태관광 동반한 키워드는 ‘자연’, ‘여행’, ‘환경’, ‘지역’, ‘프로그램’, ‘체험’, ‘조성’, ‘제주’, ‘개최’, ‘관광객’, ‘진행’의 순으로 나타났다. 그리고, 클러스터 분석 결과, ‘제주 에코파티’, ‘생태관광 페스티벌’, ‘바라지 생태관광’ 등 생태관광의 주요 축제 및 이벤트로서 이와 관련된 키워드들이 중심적으로 3개의 군집으로 형성되었다. 결국 지속 가능한 관광의 대표적인 관광형태인 생태관광의 활성화는 현재 제주도, 서울 북촌한옥마을 등 오버투어리즘으로 몸살을 앓고 있는 한국 관광산업의 대안이 될 것으로 판단된다.

언어네트워크분석을 활용한 대학부설 과학영재교육원 교육프로그램의 학습목표 특성 분석

박경진,류춘렬,최진수 韓國英才學會 2017 영재교육연구 Vol.27 No.1

이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표 분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 ‘기억하다’, ‘이해하다’, ‘창안하다’의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제 실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석 방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다. The purpose of this study is to analyze the learning objectives characteristics of educational programs of centers for the university affiliated science-gifted education using semantic network analysis, we examined the applicability of semantic network analysis in analyzing learning objectives by comparing the results of analysis with Bloom’s revised taxonomy. For this purpose, 702 learning objectives presented in 169 science subjects were selected as subjects to be analyzed. After classifying and coding the learning objectives according to Bloom’s revised taxonomy, we conducted a semantic network analysis to investigate the relationship between learning objectives. The results of the analysis are as follows. First, we looked at the number of learning objectives used for each subject, and about 3 elementary school levels and about 6 middle school levels were used. Second, the knowledge dimension such as ‘factual and conceptual knowledge’ and cognitive process dimension such as ‘remember’, ‘understand’, and ‘create’ was high regardless of the research method and school level. Third, the results of analysis based on the weighting through the semantic network analysis method, the elementary school level emphasize activities th be applied to the actual experimental process through learning about scientific facts, while the middle school level emphasize the understanding of scientific facts and concepts themselves. As a result, it can be seen that the semantic network analysis can analyze characteristics of various learning objectives rather than the conventional simple statistical analysis.

언어네트워크분석을 이용한 통계법 내용분석

장정우,최경호 통계청 2012 통계연구 Vol.17 No.2

Semantic network analysis is a research method which is being done in some studies, especially in the mass media study, and the study on the Disaster Safety Management Basic Act by Ryu Sang-il et al.(2011) and the study on the President's speech by Lee Chang-gil(2010) are the studies conducted by Semantic network analysis. But there have so far been few studies which make a quantitative approach to Statistics Act. So this study deals with the content analysis on the Statistics Act through Semantic network analysis. The present Statistics Act (Enforcement Date 1. Jul, 2010. Act No.10196. 31. Mar, 2010, Partial Amendment) is consist of 7 chapters and 41 articles and addenda. Consequently, it was found that the director of the Statistical Information Service holds a key position in Chapter 1, 2 and 4 analyzed here. So the role of the director of the Statistical Information Service is the most important in such country as Korea that adopts decentralized statistical system, and the cooperation with the director of the Statistical Information Service at the center is needed for the National Statistics to work effectively. This study is characterized by the visualization of the text material through quantitative analysis, and the analysis of Statistics Act in technical-statistical aspect rather than in legal aspect will provide the basis for the comparative study on Statistics Acts between the countries. 언어네트워크분석은 최근 국내 언론매체 연구를 중심으로 소수연구들에서 실시되고 있는 연구방법론으로, 재난안전관리기본법을 대상으로 한 류상일 등(2011)과 대통령의 연설문을 대상으로 한 이창길(2010)의 연구 등이 언어네트워크분석을 사용한 연구에 해당된다. 그러나 아직까지 통계법에 대하여 계량적인 접근을 시도한 연구는 드물다. 이에 본 연구에서는 언어네트워크분석을 이용하여 통계법에 대한 내용분석을 수행해 보았다. 현재 통계법은 법률 제10196호로 2010년 3월 31일 일부 개정되고 2010년 7월 1일부터 시행되고 있는 7장 41조와 부칙으로 구성되어 있다. 그 결과 분석대상으로 삼은 제1장과 제2장 그리고 제4장 등에서 모두 통계청장이 중요한 위치에 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 우리나라와 같은 분산형 통계제도를 운용하는 국가에 있어서는 통계청장의 역할이 무엇보다도 중요하며, 결국 통계청장을 중심으로 협력체제 구축이 되어야 효율적인 국가통계운용이 된다고 할 수 있겠다. 텍스트로 구성된 자료를 계량적으로 분석하여 시각적으로 확인해 보았다는 점에서 본 연구는 차별화 되었다고 할 수 있으며, 통계법을 법리적인 측면에서가 아닌 기술통계적인 측면에서 분석해 봄으로써 향후 다른 국가의 통계법 등과의 비교연구 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

언어 네트워크 분석을 활용한 대학 실시간 화상강의와 녹화강의에 대한 학습자 인식 분석

김현지 ( Hyun-ji Kim ),김명성 ( Myoung-Sung Kim ) 한국교육정보미디어학회 2021 교육정보미디어연구 Vol.27 No.3

본 연구의 목적은 언어 네트워크 분석을 활용하여 대학의 실시간 화상강의와 녹화강의, 두 가지 온라인 수업에 대한 학습자의 인식을 분석하고 온라인 수업의 개선을 위한 시사점을 도출하는 것이다. K대학의 55명의 대학생을 대상으로 실시간 화상강의와 녹화강의의 장, 단점에 대한 질적 자료를 수집하여 분석에 활용하였다. 먼저 질적 자료를 코딩하여 주요 단어를 도출하고, TEXTOM을 활용하여 주요 단어의 빈도 수와 공출현 매트릭스를 만들었다. 주요 단어의 빈도 수는 wordcloud를 활용하여 시각화하여 나타내었고, UCINET 6.715를 활용하여 주요 단어들 간의 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 실시간 화상강의와 녹화강의의 주요 단어 빈도 분석을 실시한 결과 실시간 화상강의는 단점인 ‘통신환경문제’, 장점인 ‘교수학습자간소통’, ‘즉각적질의응답’ 등 순으로 높게 나타났다. 녹화강의는 장점인 ‘다시보기가능’, 단점인 ‘집중도저하’, ‘질의응답어려움’ 등 순으로 나타났다. 이들 단어는 언어 네트워크 분석 결과 주요 단어들 중에서도 핵심적인 역할을 하는 단어로 다른 주요 단어들의 관계를 연결하는 매개 역할도 하고 있었다. 특히 ‘수업집중도저하’는 두 가지 수업 유형의 빈도 분석과 네트워크 분석에서 주요한 핵심단어로 나타났다. 대부분의 학생들이 대면 수업과 비교하여 온라인 수업에서 수업 집중도와 효과성이 떨어지는 것으로 인식하고 있었다. 본 연구는 양적, 질적 분석을 통합하여 실시간 화상강의 및 녹화강의의 온라인 수업에 대한 학습자의 인식을 심층적으로 분석하여 시사점을 도출하였다는 점에서 의의가 있다. The purpose of this study is to analyze learners' perceptions of two types of online classes, remote lectures and recorded lectures at universities, using semantic network analysis, and to draw implications for better online classes. Qualitative data of the pros and cons of remote lectures and recorded lectures were collected for 55 college students from K University and used for analysis. The key words were derived by coding the qualitative data, and the frequency and co-occurrence matrix of the key words were created using TEXTOM. The frequency of key words was visualized using wordcloud, and semantic network analysis was performed between key words using UCINET 6.715. The research results are as follows. As a result of analyzing the frequency of key words in remote lectures and recorded lectures, remote lectures showed the highest in the order of ‘communication environment problem’, which is a disadvantage, ‘communication between teachers and learners’, and ‘immediate Q&A’, which are advantages. Remote lectures were shown in the order of ‘reviewability’, which is an advantage, ‘decreased concentration’ and ‘difficulty in answering questions’, which are disadvantages. As a result of the semantic network analysis, these words played a key role among the key words, and were also playing a mediating role in connecting the relationships between other key words. In particular, ‘decreased concentration in class’ appeared as a major key word in the frequency analysis and network analysis of the two class types. Most of the students perceived that the concentration and effectiveness of online classes were lower in online classes compared to face-to-face classes. This study is significant in that it draws implications by in-depth analysis of learners' perceptions of remote lectures and recorded lectures online by integrating quantitative and qualitative analysis.

유아교육 연구에서의 텍스트 네트워크 분석 활용 실태

이효림 한국열린유아교육학회 2019 열린유아교육연구 Vol.24 No.1

The purpose of this study is to find out the systematic process and procedure of text network analysis method by analyzing the actual use of text network analysis in the field of early childhood education. The subjects of this study are 44 journals collected through RISS and KCI and the contents are analyzed according to the process of text network analysis. Results are as following. First, various types of texts of the field of early childhood education were collected and analyzed and the most frequently used text types were academic papers. Second, looking at the process of keyword preprocessing, keywords were selected through word extraction in most cases, and although the relationship between keywords was generally identified as co-occurrence, in some cases, the scope of the relationship was not provided. In addition, there were many cases in which a matrix composition tool for constructing a text network was not provided, and the number of networks and nodes presented in the paper were different for each research. Third, in order to analyze the characteristics of the text network, various pieces of software were used and in many cases, the indicators of social network analysis were also used. Based on the results, this study discusses the use of text network analysis in early childhood education research. 본 연구는 국내 유아교육 분야에서 텍스트 네트워크 분석을 활용 실태를 파악하여 텍스트 네트워크 분석 방법의 체계적 과정 및 절차를 모색하기 위해 수행되었다. 분석대상은 국내 학술논문 데이터베이스인 RISS와 KCI 검색을 통해 수집된 학술지 논문 44편이며, 텍스트 네트워크 분석 과정에 따라 내용분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교육 연구에서 다양한 유형의 텍스트가 수집되고 분석되었으며, 가장 많은 언어 텍스트 유형은 학술논문이었다. 둘째, 키워드 전처리 과정을 살펴보면, 단어 추출을 통해 키워드를 선정한 경우가 가장 많았으며, 대부분 동시출현관계로 키워드 간의 관계 파악하였으나 관계의 파악의 범위를 제시하지 않은 경우가 많았다. 또한 텍스트 네트워크를 구성을 위한 행렬 구성 도구를 제시하지 않은 경우가 많았으며, 논문에 제시된 네트워크의 수와 노드의 수는 각 연구물마다 차이가 있었다. 셋째, 텍스트 네트워크의 특성을 분석하기 위해 다양한 소프트웨어가 활용되고 있었으며, 사회 연결망 분석의 지표들을 활용하여 분석한 경우가 많았다. 이상의 결과를 토대로 유아교육연구에서의 텍스트 네트워크 분석 활용 방안에 대해 논의하였다.