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 통한 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지 연구 동향 분석

지미선 한국에니어그램학회 2018 에니어그램연구 Vol.15 No.2

본 연구는 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지에 대한 연구동향 분석으로 의미연결망분석 기법을 활용하여 분석하였다. 주된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심단어의 빈도를 살펴본 결과 “에니어 그램”이 가장 높았고, 다음으로는 “성격유형”, “연구”, “활용”, “분석”, “프로그램”, “효과”, “개발” 순 으로 빈도가 높았다. 둘째, 핵심 키워드 네트워크 중심성을 살펴보았을 때 연결중심성, 매개중심성, 위 세중심성의 상위에 “에니어그램”, “성격유형”, “연구”, “활용”, “프로그램” 등의 단어가 나타났다. 이는 관련 연구에서 추출된 키워드 중 상위 빈도 단어의 순서와 비슷하다. 의미네트워크 특성을 파악하기 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과 8가지 하위 집단으로 분류되었다. 1)‘에니어그램‘ 키워드와 함께 ‘한국형에니어그램’이 하나의 그룹으로 형성 되었고, 2) 성격 특성 및 차이에 대한 연구 3) 측정 주요 변수에 대한 연구 4) 사례연구 5) 캐릭터 분석, 6) ‘타당화 및 상관성’, 7) ‘에니어그램심리역동’, 8) ‘중심’ 등이 각각의 유사 그룹에 포함 되었다. 세부적인 특성을 살펴보기 위해 2가지 사례를 제시했는 데 힘의 중심(머리, 가슴, 장)에서 가슴중심이, 부모(어머니, 아버지)에서 어머니에 대한 연구가 많이 이루어지고 있었다. 이를 통해 에니어그램에 대한 다양한 사례 및 질적 연구가 필요하며, 각 유형별 세부접근과 다양한 계층에 대한 연구가 더 필요함을 알 수 있었다. 또한 이 연구는 빅데이터 분석방 법의 하나인 의미연결망 분석((Semantic Network Analysis)을 사용하여 에니어그램 관련된 국내 연구에서 다룬 주요개념과 개념들의 관계에 초점을 두고 관련 국내의 연구동향을 밝혔다는데 의의가 있다. This study uses semantic network analysis to examine research trends in enneagram keyword –focused Korean journal articles. The main research findings are as follows. First, with regard to keyword frequency, “enneagram” was the most frequently used, followed by “personality type,” “research,” “use,” “analysis,” “program,” “effectiveness,” and “development,” in that order. Second, with regard to the network centrality of the keywords, words such as “enneagram,” “personality type,” “research,” “use,” and “program” appeared in the upper ranks of degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. This order is similar to that of high-frequency words among keywords extracted in related studies. A CONCOR analysis, performed to identify the characteristics of the semantic network, identified eight lower-level groups: 1) the “enneagram” keyword and “Korean enneagram”; 2) research on personality characteristics and differences; 3) research on important variables measured; 4) case studies; 5) character analysis; 6) “validation and relationship”; and two groups, 7) and 8), comprising enneagram dynamic psychology and centrality. Two cases were presented to examine the specific characteristics. With regard to the centers of intelligence (heart, head, and gut), much research has been conducted on the heart, and with regard to parents (mother and father), much research has been conducted on mothers. The findings indicate that case studies and qualitative research are needed on enneagram and on specific approaches to each type and the various classes. The study is significant in that it uses semantic network analysis, a big data approach, to identify research trends in Korea with a focus on the relationship between the main concepts covered in domestic studies and concepts related to enneagram.

토론기계를 향하여: 유사도와 공동출현에 기초한 뉴스 문장 연결망 분석 알고리즘 제안

박대민(Daemin PARK) 한국HCI학회 2016 한국HCI학회 학술대회 Vol.2016 No.1

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망분석 방법을 제안한 뒤, 그에 따른 시행연구를 실시했다. 뉴스 문장연결망은 의미연결망의 하나로, 이 연구에서는 개인실명 직접인용문을 결점으로 하는 의미연결망을 뜻한다. 연결은 기사공동출현 여부와 유사도를 결합한 관련도에 의해 부여한다. 이 때 유사도는 명사를 기준으로 인용문 간 코사인 유사도로 계산한다. 관련도에 의한 인용문 행렬은 기사공동출현에 의한 인용문 행렬과 유사도에 의한 인용문 행렬의 합으로 나타난다. 이 때 두 행렬은 척도가 다르 시행연구로는 2011 년 8 개 중앙지의 분단관련 기사 405 개의 인용문 949 개를 대상으로 뉴스문장연결망 분석을 실시했다. 또한 주요구성집단의 지름 에 해당하는 주요경로 상에 있는 인용문의 내용을 살펴봤다. 뉴스는 다양한 주제에 대한 사회적 논쟁을 담고 있으며 한 기사는 하나의 주제를 중심으로 한 핵심주장이 인용문을 통해 간결하게 묶여있다. 따라서 이들 간의 연결망을 구성하면 일종의 토론기계를 위한 말뭉치를 대규모로 자동 구축할 수 있을 것으로 기대한다. This research suggests news sentence network analysis algorithm based on similarity and cooccurence. News contains abundant arguments with facts and quotes those are critical to represent agendas. News sentence network is a semantic network which consists of quotes as nodes. Connectivity is defined by relevance between quotes. Relevance matrix is the sum of similarity matrix calculated by cosine similarity algorithm and cooccurence matrix. This study analyzed 949 quotes from 405 news articles and visualized networks. The results verified that semantic paths were well defined to show the sequence of sub-agendas. News semantic network analysis algorithm can provide a methodology to automatically generate a massive corpus in a sentence level as a training set to develop a debating machine.

유사도, 기사 공동 출현, 정보원에 기초한 뉴스 문장연결망 분석 알고리즘 제안

박대민(Daemin PARK),서봉원(Bongwon Suh),김성현(Seonghyun Kim),유재연(Jaeyoun You),송정우(Jungwoo Song) 한국언론학회 2018 커뮤니케이션 이론 Vol.14 No.3

이 논문은 뉴스를 단어 중심의 의미연결망 분석을 통해 연구할 때 나타나는 한계를 지적하고, 문장 수준의 의미연결망 분석을 하는 방법으로서 뉴스 문장연결망 분석방법을 제안했다. 이 연구에서는 특히 뉴스 인용문 중심의 분석 프로그램인 쿼트넷을 만들어 시행연구를 실시했다. 인용문 중심 뉴스 문장연결망은 개인실명 직접인용문을 결점으로, 동일 정보원 발언 여부, 기사 공동 출현 여부, 자카드 유사도를 결합한 관련도를 연결로 하는 의미연결망을 뜻한다. 뉴스 문장연결망은 의미경로를 가지며, 이를 활용해 중심문장, 요약문장, 상술문장 등을 정의할 수 있다. 이 연구에서는 〈빅카인즈〉에서 1990년 1월 1일부터 2016년 4월 30일까지 ‘인공지능’으로 검색된 기사 2,337개의 인용문 5,046개에 대해 뉴스 문장연결망 분석을 실시했다. 분석 결과, 유사도 계수를 0.333으로 했을 때 고립자(isolated node)를 제외하고 3,742개 결점 6,708개의 연결로 이루어진 문장연결망이 도출됐으며 알파고와 인공지능의 충격, 인공지능을 활용하는 여러 기술들을 적절히 분류하고 요약했다. 유사도 절삭 기준을 0.333에서 0.450로 높이면 고립자를 제외한 결점은 3,697개, 연결은 6,383개였다. 연결이 줄고 고립자가 늘어나면서 내용이 지나치게 세분화되어 묶이는 경향을 보였다. 뉴스가 중요한 사회 전반의 쟁점들에 대해 대중적인 논증을 다년간 축적하고 있다는 점을 고려할 때 IBM 프로젝트 디베이터와 같은 컴퓨터 논증의 기초 기술로서 사회과학자가 쉽게 활용할 수 있는 컴퓨터 논증 프로그램을 설계하는데도 기여할 수 있을 것이다. In this paper, we point out the limitations of the research on word - based semantic network analysis and propose a news sentence network analysis method as a method of semantic network analysis at sentence level. In this study, we developed Quetnet as the prototype news quote analysis program, and conducted a pilot study. The news sentence network focusing on quotes is a semantic network that nodes are quotes, and edges are defined as the association of jacquard similarity, co-occurrence of articles, and whether the same sources uttered quotes within a short period of time. The news sentence network has a semantic path and can be used to define the one main sentences, summarizing sentences, and sentences in details. In this study, we conducted a news sentence network analysis on 5,046 quotations of 2,337 articles quoted as "artificial intelligence(AI)" from January 1, 1990 to April 30, 2016. Articles were collected from news big data system <BigKinds>. As a result of the analysis, it was found that 3,742 nodes and 6,708 edges were detected except for the isolated node when the similarity parameter was 0.333, and topics about AI technology and its soical shocks are classified and summarized better comparing with the analyis node when the similarity parameter was 0.450. Given that news is accumulating years of public debates of important social issues, it can also contribute to the design of computational argumentation such as the IBM Project Debater, espeically for the purpose of social sciences.

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

자기평가방법으로서의 의미 연결망의 활용가능성 탐색: 유아음악활동계획안 분석을 중심으로

임수진 ( Lim Soo-jin ),박진이 ( Park Jin-iee ) 한국유아교육학회 2017 유아교육연구 Vol.37 No.4

본 연구는 자기평가방법으로서 의미 연결망 분석을 활용할 수 있는 가능성을 탐구하고, 이 과정에서 음악활동계획안에 내포된 활동목표와 활동방법의 의미를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2016년 3월부터 2017년 2월까지 두 명의 담임교사가 작성한 음악활동계획안 126개를 수집하여 KrKwic 프로그램으로 빈도분석을 실시하고, UCINET을 활용하여 의미 연결망을 구축하였다. 분석결과를 바탕으로 연구에 참여한 두 명의 교사와 면담을 실시하여 수업분석의 의미를 도출하였다. 음악활동계획안에 내포된 개념을 살펴본 결과, 두 담임교사의 음악활동계획안의 활동목표와 활동방법에서는 공통적으로 노래, 부른다 와 같은 단어가 가장 많이 등장하여 노래부르기를 중심으로 기술되고 있음을 확인하였다. 또한 음악적 개념보다는 동일한 패턴의 활동방법 진술이 주로 작성되고 있음을 알 수 있었다. 분석결과를 기초로 두 교사와의 면담을 통해 자기평가 도구로서 연결망 분석 방법의 활용 가능성을 살펴본 결과, 시각적이고 객관적인 평가도구, 계획한 활동과 실행한 활동과의 간극, 음악적 개념을 반영한 수업과 즐거운 수업, 활동평가의 어려움이라는 주제를 도출하였다. 본 연구의 결과는 빅 데이터 분석이나 일반적인 데이터 분석과정에서 사용 되어온 의미 연결망 분석방법을 유치원 교육현장에서 반성적 자기평가 도구로서 활용할 수 있는지에 대한 가능성을 탐색한 점에서 수업분석과정에 제공하는 시사점이 있다. This study investigated the practicability of the semantic network as a mean of self-reflection tool as well as the meaning of educational objective and methods in music lessons plans. For this purpose, frequency analysis using KrKwic and semantic network using UCINET were performed with 126 music lesson plans which were written by two class teachers and collected from March 2016 to February 2017. In addition, interview with two classroom teachers was conducted using questionnaire list. First, words such as sing , songs were appeared most frequently in learning objectives and activities. Second, as a result of investigating on applicability of semantic network as a mean of self-reflection tool, visual and objective evaluation tool , difference between the planned and actual practice of music activities , music concept reflected lesson versus fun lesson , difficulty of activity evaluation were found. The results of this study have an implication of exploring the applicability of semantic network, which was used general analytic process of big data, as a mean of self-reflection tool.

의미연결망 분석을 통한 혁신행동 연구동향

김승곤,설현도 한국기업경영학회 2020 기업경영연구 Vol.27 No.6

본 연구는 의미연결망 분석을 통해 혁신행동 연구동향을 제시하였다. 국내에서 혁신행동은 지난 21년 동안 학술적으로 실무적으로 많은 관심을 받아 온 연구 주제이다. 그런데 아직 그 연구 내용과 결과가 종합적으로 정리된 바 없다. 혁신행동은 다의적이며, 다양한 학문 분야에서 접근하고 있다. 따라서 혁신행동이 어떠한 연구 개념들과 함께 연구되고 있는지 그 의미적 연관성을 이해할 때 혁신행동의 연구결과는 더 명확해질 수 있다. 1999년 1월부터 2019년 12월까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 혁신행동을 주제로 연구된 논문을 596편 수집 하였으며, 이중 연구목적에 부적합한 40편을 제외한 556편을 연구대상으로 선정했다. 키워드 정제를 하여 743 개의 키워드를 추출하였으며, 혁신행동을 제외한, 3회 이상 출현빈도를 보인 124개의 키워드를 최종 분석대상 으로 선정했다. 의미연결망 분석은 특정 연구 분야에서 사용된 세부 개념 간의 상호관계에 기초하여 전체 연구 성과를 네트워크 형태로 요약 제시해줄 뿐 아니라 키워드 간의 상호연관성에 기초한 세부 연구영역을 도출해준 다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 키워드 빈도분석, 연결중심성 분석 및 구조적 등위성에 의한 응집집단분석 을 시행하였다. 먼저 빈도분석 결과 조직몰입, 변혁적 리더십, 자기효능감, 직무열의, 셀프리더십의 순으로 빈도 가 높게 나타났다. 연결중심성 분석을 시행한 결과 조직몰입, 자기효능감, 조직지원인식, 셀프리더십의 순서로 연결중심성 지수가 높게 나타났다. 혁신행동 연구에서 중점 연구 개념은 조직몰입, 변혁적 리더십, 자기효능감 이라는 사실을 알 수 있었다. 콘커분석을 통해 8개 세부 연구영역을 도출하였으며 영역별 네트워크 분석을 실시하여 영역별 키워드 간 미시적 연결 관계를 바탕으로 세부적인 지식구조를 형성하고 있음을 발견하였다. 이상의 분석결과를 바탕으로 본 연구는 혁신행동 연구동향 및 방법론에 대한 시사점을 제시하였으며, 향후 연구에서 해결해야 할 연구 과제와 방향을 제언하였다. This study presented research trends in innovative work behavior through semantic network analysis. Innovation work behavior is a research topic that has received a lot of academic and practical attention over the past 21 years in Korea. However, the research contents and results have not been comprehensively organized yet. Innovative work behavior is multidisciplinary, and studied in various academic fields, so the results of the study on innovative behavior may become clearer when identifying its semantic association with which research concepts are being studied. The semantic network analysis not only summarizes the overall research performance in the form of a network but also derives subordinate research fields based on the interrelationships between keywords used in specific research areas. Keyword frequency analysis, centrality degree analysis, and CONCOR analysis, which are the detailed technique of semantic network analysis were performed. As a result of frequency analysis and centrality degree analysis, key research concepts of innovative work behavior research were derived as organizational commitment, transformational leadership, self- efficacy and so on. From CONCOR analysis were eight subordinate research fields drived. By conducting network analysis on keywords by subordinate research field, detailed knowledge structure was identified. innovative work behavior is not conceptual or abstract, unlike creativity. It is expressed through visible actions, and the success or failure is clear. Specific examples of innovative behavior, studies of how they are applied to tasks, or field-oriented research trends were presented to enhance innovative work behavior at organizational sites.

의미연결망분석을 통한 가상 환경 기반 대화 시뮬레이션에서의 학습경험 탐색

최동연 ( Dongyeon Choi ),김민정 ( Minjeong Km ) 한국교육공학회 2019 교육공학연구 Vol.35 No.2

본 연구는 의미연결망 분석을 통해 가상환경 기반의 대화 시뮬레이션에서 학습자의 경험을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해서 가상의 아바타와 대화를 하는 HMD(Head Mounted Display) 기반의 시뮬레이션을 구성하여 34명의 예비교사에게 대화 실습을 하도록 하였다. 대화 시뮬레이션학습 후 한국어 텍스트 분석 소프트웨어인 KrKwic(Korea Key Words in Context)과 사회연결망 분석 소프트웨어인 Ucinet의 넷드로(Netdraw) 기능을 활용하여 학습자들의 학습경험에 나타난 주제어들의 중심성(centrality)을 확인하였다. 중심성은 계량화된 측정지표인 연결정도중심성(degree centrality), 매개중심성(betweenness centrality), 근접중심성(closeness centrality)으로 나누어 살펴보았고, 의미연결망으로 시각화하여 분석하였다. 분석의 결과, 예비교사들이 인식하는 학습 측면에서의 효과는 비언어적인 행동 측면이 강조되었고, 일상적인 생활 대화를 적용하여 단시간에 즉각적인 피드백을 받을 수 있는 대화 시뮬레이션을 선호하고 있는 것으로 확인되었다. 이러한 연구의 결과는 가상환경에서의 학습경험을 객관적이며 양적으로 이해할 수 있는 분석 방법으로서 의미연결망 활용의 가능성을 보여준다. 의미연결망 분석은 상호관련성이 있는 부분들을 명확하게 제시하기 때문에 분석결과를 적용하여 가상환경 기반 학습환경을 보다 정교화하며, 실제적 맥락제공을 위한 가상환경 학습환경 설계를 위한 교육적 함의를 가질 것으로 기대된다. The propose of this study is to propose a method of analyzing learner's experience in conversation simulation for pre-service teacher based on virtual environment by applying semantic network analysis and explore the possibility of utilizing it. For this purpose, a HMD(Head Mounted Display) based simulation which provided communication with virtual avatar was constructed and 34 pre-service teachers were instructed to practice communication through it. After conducting conversation simulation learning, the centrality of the key-words was examined by utilizing both KrKwic (Korea Key Words in Context) and Ucinet's Netdraw function of the social network analysis software. Centrality is divided into degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality, which are quantified based on the measurement method and visualized as a semantic network. From the result of the analysis, it was confirmed that pre-service teachers perceived the learning effects of non-verbal behavioral aspect and preferred conversational simulation that could provide immediate feedback in relatively short period of time by applying daily life conversation. Based on the results of this study, the researchers confirm the necessity of using semantic network as an analytical method that can objectively and quantitatively understand learning experiences in virtual environment. The semantic network analysis is expected to elaborate the virtual environment based learning environment and to have educational implications for the instructional design of realistic contextualization.

소비물에 내재한 의미의 구조분석을 위한 연결망이론의 탐색적 적용

전미영(Jeon, Mi Young),김난도(Kim, Ran Do) 한국소비문화학회 2010 소비문화연구 Vol.13 No.3

본 연구는 소비물에 내재한 의미의 위계적인 구조를 파악하고자 시도했다. 특히 본 연구는 의미 구조의 분석 방법으로 연결망분석의 적용가능성에 대한 탐색적 연구로서, 여러 가지 소비물 중에서‘신발’을 선정해 실증적인 연구를 수행했다. 구체적인 분석절차를 살펴보면, 먼저 10대~20대 5명, 50~60대 5명을 대상으로 투사기법(projective techniques)을 적용한 심층면접을 실시해 신발의 내재적 의미를 파악하고, 다음으로 연결망분석(network analysis)을 적용해 연령집단별로 의미의 위계적 구조가 어떤 차이를 보이는지 규명했다. 주요연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자들이신발에대해가지고있는내재적의미로‘드러내기의수단’,‘ 미(美)의추구’,‘ 정체성의발현’,‘ 수집의대상’의4개의공통항목이발견되었다. 이러한내재적의미는비록청년층과노년층모두에서표출되기는 했지만, 의미가 발현되는 근원이나 의미의 심층적 수준 등은 두 집단에서 다르게 해석되었다. 이러한결과는 소비물에 내재한 의미의 구조적 관계가 연령집단에 따라 달라질 수 있음을 시사한다. 둘째, 신발에 내재된 의미 키워드의 구조를 살펴본 결과 10대에서 20대의 청년층과 50대에서 60대의 노년층 사이에 차이가 나타났다. 구체적으로 청년층에서는 구별짓기의 의미가 가장 저변에 깔려있으며, 다음으로‘질시, 과시, 사치’와‘동조, 수집, 보조, 조화’가 대비되는 형태로 나타났다. 질시와 과시는 다시 하나의 층으로 묶 여 구분되었다. 반면, 노년층에서는‘자기만족’이라는 키워드가 가장 근본적인 의미인 것으로 나타났다. 다음으로‘미(美)’의의미가분리되었고,‘ 유행에의동조’가‘질시, 조화, 수집, 보호, 과시’와분리되었다. 신발이라는 소비물을 중심으로, 소비물에 내재한 의미의 위계적 구조를 밝히기 위해 연결망분석을 탐색적으로 적용한 본 연구의 결과가 향후 소비물의‘본질의미’에 한 걸음 더 다가가려는 노력의 초석이 될 수 있기를 기대 한다. This study analyzes hierarchical meanings in consumer products, specifically shoes. Firstly, we conducted in-depth interviews mixed with projective techniques with teens to twenties and fifties to sixties consumers, each group consists of five. Next, structure equivalence analysis based on the network theory was carried out in order to understand the hierarchical structure of meanings in different age groups. The results of this study are as follows. First, the way people value shoes is grouped into four types of categories: the means of conspicuousness, the pursuit of aesthetic value, the expression of identities, and the collection. Although these meanings of categories are shown in both the elderly and the young, it is significantly different why they accept each meaning. Secondly, the way people value shoes is different in the hierarchical structure according to age. The young, for example, regard the differentiation as the most essential value in shoes, while the elderly do the self-satisfaction. The findings of this study suggest that the understanding of meanings in products provides the more understanding of why consumers buy things.

빅데이터 분석을 통한 아두이노 강의에 대한 사회적 인식

이은상 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.6

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이 를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 ‘아두이노+강의’를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍 스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 ‘교육’, ‘코딩’ 등이 상위 키워드임을 확인 하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 ‘아두이노 관련 교육’, ‘피지컬 컴퓨팅 관련 강 의’, ‘아두이노 특강’, ‘GUI 프로그래밍’ 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두 이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다. The purpose of this study is to analyze the social perception of Arduino lecture using big data analysis method. For this purpose, data from January 2012 to May 2021 were collected using the Textom website as a keyword searched for ‘arduino + lecture’ in blogs, cafes, and news channels of NAVER website. The collected data was refined using the Textom website, and text mining analysis and semantic network analysis were performed by opening the Textom website, Ucinet 6, and Netdraw programs. As a result of text mining analysis such as frequency analysis, TF-IDF analysis, and degree centrality it was confirmed that ‘education’ and ‘coding’ were the top keywords. As a result of CONCOR analysis for semantic network analysis, four clusters can be identified: 'Arduino-related education', 'Physical computing-related lecture', 'Arduino special lecture', and 'GUI programming'. Through this study, it was possible to confirm various meaningful social perceptions of the general public in relation to Arduino lecture on the Internet. The results of this study will be used as data that provides meaningful implications for instructors preparing for Arduino lectures, researchers studying the subject, and policy makers who establish software education or coding education and related policies.