키워드 네트워크 분석을 활용한 학생선수 관련 연구동향 분석

강유정,오현정,이병준 한국코칭능력개발원 2023 코칭능력개발지 Vol.25 No.5

이 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 활용하여 학생선수 관련 국내 논문들의 연구동향을 분석하는 데 있다. 자료수집은 국내 데이터베이스를 이용하여 2000년부터 2023년 3월까지 국내 등재지에 게재된 학생선수 관련 논문 912편을 수집하였다. 자료 분석은 텍스톰과 유시넷을 활용하여 키워드 빈도분석, N-gram 분석, 네트워크 중심성 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체기간 키워드 네트워크 분석 결과, 가장 많이 출연한 키워드는 학교운동부, 운동선수, 경기력, 진로, 지도자로 확인되었다. 이들 키워드는 중심성 분석 결과에서도 연결 강도가 높을 뿐만 아니라 다른 키워드 사이에 위치하여 매개 역할을 하는 주요 키워드임을 알 수 있었다. N-gram 분석 결과를 통해 학생선수와 학교운동부가 결합하여 가장 많이 등장하는 것으로 확인되었다. CONCOR 분석 결과에서는 비슷한 특성을 가진 키워드를 중심으로 지도자, 학교운동부 정책, 운동수행능력, 진로라는 총 4개의 군집이도출되었다. 둘째, 시기별 키워드 네트워크 분석 결과, 제1시기를 제외하고 제2, 3, 4시기에 가장 많이 출현한 키워드는 학교운동부, 운동선수, 진로, 경기력, 지도자임을 확인하였다. 시기별 연결 중심성의 경우 제1시기부터 제4시기까지 학교운동부와 지도자가 가장영향력이 있는 키워드로 나타났으며, 매개 중심성의 경우 제1시기를 제외하고 나머지 시기에는 학교운동부와 경기력이 다른 키워드사이에 위치하여 중개자 역할을 하는 주요 키워드로 확인되었다. 본 연구의 결과에 근거하여 학생선수와 학교운동부, 학생선수와 지도자, 학생선수의 경기력과 진로 교육의 주제로 연구의 시사점을 논의하였으며, 향후 연구되어야 할 주제와 방향성을 제언했다. The purpose of this study was to analyze the research trends of domestic papers related to student-athletes through keyword network analysis. For data collection, we collected 912 papers related to student athletes published in domestic registration journals from 2000 to March 2023 using domestic databases. Textom and Ucinet were used for conducting data analysis, including keyword frequency analysis, N-gram analysis, network centrality analysis, and CONCOR analysis. The results of the study were as follows. First, as a result of keyword network analysis during the entire period, the keywords that appeared the most were identified as school sports team, athlete, athletic performance, career path, and leader. In the result of centrality analysis, it was found that these keywords not only had high connection strength, but were also major keywords that play a mediating role by being located between other keywords. The results of the N-gram analysis confirmed that the combination of student-athletes and school sports teams appeared most frequently. In a total of four clusters were derived in the result of the CONCOR analysis, which were centered on keywords with similar characteristics: leader, school sports team policy, exercise performance ability, and career path. Second, as a result of keyword network analysis by period, it was confirmed that the keywords that appeared most frequently in the 2nd, 3rd, and 4th periods excluding the 1st period were school sports team, athlete, career path, athlete performance, and leader. In the case of degree centrality by period, from the 1st period to the 4th period, school sports team and leaders appeared as the most influential keywords, In the case of betweenness centrality, except for the first period, in the remaining periods, school sports team and athlete performance were identified as the main keywords acting as mediators as they were located between other keywords. Based on the results of this study, we discussed the implications of research on the subject of student-athletes, school sports teams, student-athletes and leaders, student-athletes performance and career education, and suggested themes and directions to be studied in the future.

내러티브 관련 연구논문에 대한 주제어 분석:KCI 등재 논문을 중심으로

전호재 한국내러티브교육학회 2014 내러티브와 교육연구 Vol.2 No.3

본 연구에서는 KCI 등재 논문 중 내러티브 관련 논문 521편을 대상으로 연구 동향을 분석하였다. 사전 주제어 정련 과정을 통해서 474개의 주제어에 대한 기초 자료 분석을 하고 주제어간 비교 분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 기초 통계 분석을 통하여 연도별, 학회지별 내러티브 관련 연구 동향과 주제어 동향을 확인하였다. 시각화한 네트워크 분석을 통하여 주제어간 연결 강도와 연결중앙성이 높은 주제어를 제시하였다. 또한 주제어간 군집성 확인을 통하여 주제어 간의 관계를 확인하였다. The purpose of this study is to analyze the research trend by research papers related to ‘narrative’. To attain this purpose, I analyze ‘Narrative’ papers and the keyword of these papers by basic analysis, comparison analysis and network analysis. 521 ‘Narrative’ papers that was registered in KCI and 474 keywords that were refined by the cleansing process were analyzed. In the basic analysis, analyzing the ‘Narrative’ papers are done per year, journal and researcher. And review of ‘Narrative’ papers in education field are done. As a result of basic analysis, it was noticed that not only ‘Narrative’ papers but also ‘Narrative’ papers in education field are steadily increasing every year. The percentage of the ‘Narrative’ papers in education field is 46.44%. The journal that has the most ‘Narrative’ papers is ‘The Korean Society for the Study of Anthropology of Education’ and The researcher who has the most ‘Narrative’ papers is ‘Kang Hyeon-suk’. In the comparison analysis, the analysis handles the 474 keywords of ‘Narrative’ papers. As a result of the comparison analysis, the top 3 keywords are ‘narrative’, ‘narrative inquiry’ and ‘teacher’. If analyzed by year, there are ‘narrative’, ‘narrative inquiry’, ‘teacher’ and ‘experience’ as major keywords. It has the semblance of the result of the whole keyword analysis. But if analyzed by journal, each major journal has various keywords, depending on the perspective of each journal. In the network analysis, 474 keywords and 2490 connection relations between keywords are studied. By using the Gephi, 474 keywords and 2490 connection relations are visualized. The keywords that have the high degree of centrality are ‘narrative’, ‘narrative inquiry’, ‘story’, ‘narrative thinking’ and ‘teacher’. Compared to the list of keywords per a frequency of appearance and the list of keywords per degree of centrality, ‘narrative curriculum’ and ‘fictional narrative’ are new keywords that have the high degree of centrality. As a result of cluster analysis, keywords have 25 clusters that are 6 isolated clusters and 19 linked clusters.

지적구조 규명을 위한 키워드서지결합분석 기법에 관한 연구

이재윤,정은경 한국정보관리학회 2022 정보관리학회지 Vol.39 No.1

Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling. 학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

키워드 네트워크 분석을 활용한 과학기술동향 분석

박주섭(Ju Seop Park),김나랑(Na Rang Kim),한은정(Eun Jung Han) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.2

학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미 국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다. Academia and research institutes mainly use qualitative methods that rely on expert judgments to understand and predict research trends and science and technology trends. Since such a technique has the disadvantage of requiring much time and money, in this study, science and technology trends were predicted using keyword network analysis. To that end, 13,618 AI (Artificial Intelligence) patent abstracts were analyzed using keyword network analysis in three separate lots based on the period of the submission of each abstract: analysis period 1(January 1, 2002 — December 31, 2006), analysis period 2 (January 1, 2007 — December 31, 2011), and analysis period 3 (January 1, 2012 — December 31, 2016). According to the results of frequency analyses, keywords related to methods in the field of AI application appeared more frequently as time passed from analysis period 1 to analysis period 3. In keyword network analyses, the connectivity between keywords related to methods in the field of AI application and other keywords increased over time. In addition, when the connected keywords that showed increasing or decreasing trends during the entire analysis period were analyzed, it could be seen that the connectivity to methods and management in the field of AI application was strengthened while the connectivity to the field of basic science and technology was weakened. According to analysis of keyword connection centrality, the centrality value of the field of AI application increased over time. According to analysis of keyword mediation centrality during analysis period 3, keywords related to methodologies in the field of AI application showed the highest mediation value. Therefore, it is expected that methods in the field of AI application will play the role of powerful intermediaries in AI hereafter. The technique presented in this paper can be employed in the excavation of tasks related to regional innovation or in fields such as social issue visualization.

Patent keyword network analysis for improving technology development efficiency

Choi, J.,Hwang, Y.S. American Elsevier 2014 TECHNOLOGICAL FORECASTING AND SOCIAL CHANGE Vol.83 No.-

The methods of patent analysis are largely divided into network-based patent analysis and keyword-based morphological patent analysis. Both methods have their shortcomings: internal patent information composed of natural languages cannot be analyzed in the network-based patent analysis method, and the correlation between patents cannot be analyzed in the keyword-based morphological patent analysis method. In this research, we analyze the patents of Light Emitting Diode (LED) and wireless broadband fields via a method that incorporates both the network-based patent analysis and the keyword-based patent analysis methods. And by using network indices, we identify the characteristics of the patent keyword network, and also perform a trend analysis to discover how keywords play a significant role in network changes over time. The analysis results indicate that the patent keyword network is sporadic but clustered and shows a clear power law distribution. Further, the inflow keywords are highly likely to tie new connections with other keywords in the existing associated communities. Also, we confirm the fact that, as time passes, the top core keywords of a particular technology field continue to play an important role in the network and that also the rate of technological changes in wireless broadband field is faster than that of LED. Through the proposed analysis, researchers can easily grasp what technology keywords are important in the specific technology field and identify the relations between the essential technology elements; furthermore, this information can be utilized for developing new technologies by combining these technology elements extracted from community analysis.

키워드 네트워크 분석을 통한 청각장애 관련 연구동향 분석 : 2007~2016

박희정 한국언어치료학회 2018 言語治療硏究 Vol.27 No.4

Purpose : The purpose of this study aimed to investigate the research trends of hearing impairment papers by using a keyword network analysis. Methods : For the analysis, we collected 1372 keywords from 659 research papers published in the domestic journals from 2007 to 2016. For the purpose, frequency analysis, keyword network structural property analysis based on co-keyword network modeling, and keyword network centrality analysis were used. The keyword network analysis was used by UCINET 6.0 program and NetDraw program was then utilized to show the image of some networks. Results : First, the most common keywords were: hearing impairment, cochlear implants, deaf, and student. Second, over the 10-year period, the keyword network of hearing impairment research has a small-world and scale-free network in which a small number of keywords have a tendency to monopolize. As a result of keyword network centrality analysis, keywords with a high degree of centrality, betweenness centrality and closeness centrality were: hearing impairment, cochlear implants, deaf, student, communication, child, university student, sign language, language, program, and inclusive education. The keyword ‘hearing impairment’ was related with all keywords directly. ‘cochlear implants’ was the highest tie-strength keywords. The main keywords were identified as hearing impairment, cochlear implants and deaf. The keyword hearing impairment was related with all keywords directly. However, there were difference between cochlear implants and deaf. Conclusions : This study contributed in understanding the trends of research related with the field of hearing impairment and discussed the prediction of the future research directions. 목적: 본 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석을 이용하여 최근 10년(2007~2016) 간 청각장애 관련분야의 연구동향을 살펴보는데 있다. 방법 : 학술연구정보서비스 사이트의 데이터베이스를 활용하여청각장애 관련 논문은 총 659편을 선정하여, 논문에서 제시한 주제어 1372개를 추출하였다. KrKwic 프로그램을 이용하여 10회 이상 출현한 주요키워드의 1 모드 네트워크 행렬을 만들었다. 연구경향을파악하기 위해, 키워드 빈도분석 및 키워드 네트워크의 지적 구조 분석과 중심성 분석을 실시하였다. 키워드 네트워크 분석은 UCINET 6.0을 활용하고, Netdraw 프로그램으로 시각화하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 결과: 첫째, 키워드 빈도 분석 결과, 10회 이상 출현한 키워드는 41개 중청각장애, 인공와우이식, 농, 학생이 높은 빈도를 나타내었다. 둘째, 청각장애와 관련된 연구는 지난10년 동안 소수의 키워드가 다수의 키워드와 연결된 멱함수 법칙을 따르고 있는 네트워크 구조를보여준다. 중심성 분석 결과, 청각장애, 인공와우이식, 농, 학생, 수어, 아동, 의사소통, 대학생, 난청, 통합교육, 보청기, 프로그램의 연결중심성, 사이중심성, 인접중심성이 모두 높게 나타났다. 청각장애는모든 키워드와 직접적인 연결관계가 있었다. 인공와우는 아동, 보청기, 말지각, 언어, 청능훈련, 심도, 농‘과 연결정도가 높았고, 농은 수어, 중복장애, 농 문화, 한국수어, 인공와우이식, 난청과 높은연결정도를 보여주었다. 결론 : 본 연구를 통해 청각장애 분야 연구의 지적 구조와 최근 동향을전반적으로 살펴볼 수 있었다. 이 결과를 중심으로 청각장애 분야 연구에 있어 부족한 영역을 탐색하고, 향후 새로운 연구 주제 및 방향성에 대해 논의하였다.

통계적 분석방법을 이용한 주제어 기반 특허동향분석 : 장갑기술(Armor technology)을 중심으로

최정섭 한국지식재산연구원 2013 지식재산연구 Vol.8 No.1

The field of technology having a long history of research and development warrants the amount of patent applications, but it is not easy to explore new areas of research. Technology related to the defense sector, whereas the public through a patent application is very limited. For these reasons, the case of national defense science and technology,tend to neglect the patent analysis in the pre-planning of the research and development. In this study, collected and analyzed patents related with armor technology to identify the technological trend and get the clues for new research and development area. The analysis method is divided into the basic analysis and keyword-based analysis. In the basic analysis was performed the quantitative analysis for the patent application trend,applicant, type of technology. In the keyword-based analysis, as the existing classification methods based on the keywords in terms of materials and structures classified and examined the chronological changes in technology. Also want to explore a new technology, how to classify the cluster analysis was attempted. Clusters through cluster analysis based on the frequency of keywords emergence grasp the technical characteristics. Particularly reflected the difference in the number of patents in the process of clustering analysis, explored a new field of research for deriving using the suggested index, technology emphasis. Armor technology has a long history but overall increasing patents application trends. The United States holds overwhelmingly many patents, the applicant usually the government and state-owned enterprises. Keyword-based analysis, armor technology of the existing classification methods, structure-related and material-related were separated. The classification is ambiguous, however, the presence of a number of keywords, there was a need to explore new classification scheme. For this, attempts to classify the advent of cluster analysis based on the frequency of keywords. Specifically to take advantage of the Technology Emphasis Index, suggest the possibility that novel research field of navigation. 연구개발의 역사가 긴 분야일수록 출원된 특허의 양이 대체로 방대하며, 새로운 연구 영역 탐색이 쉽지 않다. 국방과학기술은 특허출원을 통한 기술공개가 매우 제한적일 것으로 여겨지는데, 이는 연구개발의 사전 기획과정에서 필수인 특허동향분석을 소홀히 하는 원인으로 작용한다. 본 연구에서는 특허문서의 제목과 초록에 장갑을 포함하고 있는 특허를 수집하여 분석하였다. 분석방법은 크게 기본분석과 주제어 기반 분석으로 구분하였다. 기본분석에서는 연도별 특허출원 추이분석, 출원인 분석, 기술유형분석 등을 수행하였다. 주제어 기반 분석에서는 장갑기술의 기존 분류방식에 따른 연대별 기술변화를 살펴보았다. 또한 주제어 출현 빈도수를 기반으로 한 군집분석을 통하여 군집별 기술적 특성을 파악해 보았다. 특히 참신한 연구 영역 탐색을 위해 군집별 특허수의 차이를 반영한 분석지표를 제안하였다. 장갑기술은 역사가 오래되었음에도 불구하고 특허출원은 전반적으로 증가추세를 보이고 있다. 미국이 압도적으로 많은 특허를 보유하고 있고, 출원인은 정부와국영기업이 다수를 차지하고 있다. 주제어 분석을 통해 장갑기술은 기존 분류 방식인 구조기술과 재료기술로 구분이 가능함을 확인할 수 있었지만, 분류가 모호한주제어들도 상당수 존재하여 새로운 분류 방식이 필요함을 확인하였다. 주제어 출현 빈도를 기준으로 한 군집분석을 수행하여 그 가능성을 확인해 보았다. 또한 기술집중도 지표를 활용하여 참신한 기술의 탐색 가능성을 확인하였다.

텍스트 마이닝을 이용한 국내외 평생교육 연구의 주제어 분석

박로사,윤창국 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.16

Objectives The purpose of this study is to analyze keywords of articles about lifelong education and to compare trends of study between Korea and Western society through Text Mining techniques. Methods For this purpose, this study collected keywords of articles about lifelong education in Korea and abroad from 2000 to 2020. After that, this study performed the central keyword analysis and the keyword network analysis. Results First, following the analysis of the central keywords, in the case of Korea, the keywords lifelong education (154) and lifelong learning (77) appeared most frequently over the past 20 years and had been forming essential themes and meanings. Meanwhile, in the case of abroad, the keywords adult education (163) and lifelong learning (132) appeared most continually over the same periods, forming momentous themes and meanings. However, comparing the degree of centrality, significantly since 2016, overseas cases have expanded the semantic structure by creating various and complex connections centered on adult education (20) and lifelong learning (22). In contrast, the Korean case has made limited links pivot on lifelong education (10) and lifelong learning (4), showing a quantitative gap. Comparing the keywords that appeared for the first time, particularly after 2016, in overseas cases, new keywords have been created, such as sustainable development goal, digital inclusion, and sociomateriality, and semantic structures are organized in response to changes in context and practice of human learning. On the other hand, the Korean case couldn't develop new themes and meanings, and it showed a pattern of materializing the semantic structure centering on the keywords lifelong education and lifelong learning. Second, due to the keyword network analysis, mainly since 2016, abroad has made various keywords connect with 46 nodes and 42 pairs, systematizing semantic structures. Whereas Korea has been limited in appearing keywords interaction and a semantic structure expansion with only 13 nodes and 10 pairs, confirming the quantitative gap once again. Conclusions Integrating the analysis results, research on lifelong education abroad has reorganized components constantly and actively adapting in response to shifts in the context and practice of human learning. In contrast, the Korean lifelong education research has limitation of connections between the components and restriction of extending semantic structure with time. Therefore, this study suggested presenting a topic that lacked connection or emergence in the Korean lifelong education discourse system compared to other countries and would be proposing a more adaptive discussion expansion. 목적 이 연구는 국내와 국외의 평생교육 담론을 구성하고 있는 주제어들에 대한 비교와 분석을 통하여 평생교육 담론 계의 성장과자기 조직화를 위한 시사점을 제시해 보고자 하였다. 방법 이를 위해 연구자들은 텍스트 마이닝이라는 연구 방법을 이용하여 2000년 이후 20여 년간 국내와 국외의 평생교육 담론을구성하고 있는 최소 단위의 주제어들을 파악한 후, 주제어들에 수학적 연산 과정을 적용시켜 중심 주제어 분석 및 주제어 의미망 분석을 수행해 보고자 하였다. 결과 첫째, 중심 주제어 분석 결과, 먼저 국내의 경우 지난 20여 년간 ‘평생교육’(154) 및 ‘평생학습’(77)이라는 주제어가 가장 자주출현하여 중요한 주제와 의미를 구성해 가고 있었다. 한편 국외의 경우, 지난 20년간 ‘adult education’(163) 및 ‘lifelong learning’(132)이라는 주제어가 가장 자주 출현하여 중요한 주제와 의미를 구성해 가고 있었다. 그러나 주제어들의 연결 중심성을 비교해보면, 특히 2016년 이후, 국외의 경우 ‘adult education’(20) 및 ‘lifelong learning’(22)을 중심으로 다양하고 복잡한 연결을 만들어 내며 의미 구조를 확장해 가는 반면, 국내의 경우 ‘평생교육’(10) 및 ‘평생학습’(4)을 중심으로 비교적 제한적인 연결을 만들어 내고있어, 평생교육 담론 계의 양적인 격차를 포착할 수 있었다. 이와 더불어 최초 출현한 주제어들을 비교해 보면, 특히 2016년 이후, 국외의 경우 학습의 맥락과 실천 현상의 변화에 대응하여 ‘sustainable development goal’, ‘digital inclusion, sociomateriality’ 같은 새로운 주제어를 창발해 내며 의미 구조를 조직화해 가는 반면, 국내의 경우 새로운 주제어를 만들어 내지 못하고‘평생교육’이나 ‘평생학습’이라는 주제어를 중심으로 의미 구조를 구체화해 가는 양상을 보여주고 있었다. 둘째, 주제어 의미망 분석결과, 특히 2016년 이후, 국외의 경우 3회 이상 동시에 출현한 주제어들의 노드가 46개, 페어가 42쌍으로 다양한 주제어들이 상호간에 연결을 만들어 내며 의미 구조를 확장해 가는 반면, 국내의 경우 3회 이상 동시에 출현한 주제어들의 노드가 13개, 페어가 10쌍으로 비교적 제한적인 연결을 만들어 내고 있어, 다시 한번 양적인 격차를 확인할 수 있었다. 결론 분석 결과를 종합해 볼 때, 국외의 평생교육 담론 계는 학습의 맥락과 실천 현상의 변화에 대응하여 끊임없이 구성 요소들을재조직하며 능동적으로 적응해 가는 반면, 국내의 평생교육 담론 계는 구성 요소들의 연결이나 의미 구조의 확장이 비교적 제한적으로 나타나고 있다고 볼 수 있다. 이에 이 연구는 국외와 비교하여 국내의 평생교육 담론 계에서 연결이나 창발이 부족했던 주제 영역을 제시하고 보다 적응성 있는 논의의 확장을 제언해 보고자 하였다.

키워드 네트워크 분석을 활용한 양육기 결혼만족도 연구 분석

이도경(Lee, Do Kyung),김형빈(Kim, Hyung Bin) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.9

목적 학술연구정보서비스를 통한 국내 학술지를 중심으로 청소년, 자녀, 양육, 유아, 부모 역할, 취업모, 출생 등의 키워드가 같이 포함되어 있는 결혼만족도에 관한 연구들의 주제어를 추출하여 분석하고 양육기의 결혼만족도에 관한 여러 키워드를 도출하여 양육기 결혼만족도에 관한 연구를 분석하고자 하였다. 주요 키워드의 빈도 분석과 TF-IDF를 통해 어떤 주제가 많이 연구되었는지를 분석하고 키워드의 연결중심성을 확인하여 다른 주제어와 많이 연결되어 있는 키워드를 살펴봄으로써 향후 연구에 시사점을 제공하고자 하였다. 방법 국내에서 출판된 학술지에 발표된 논문 중 ‘양육과 관련된 결혼만족도’를 주제어로 하는 논문 132편을 수집하고 270개의 키워드를 도출하였다. 이후 NOTEPAD++를 사용하여 키워드를 1차 정제한 후 텍스톰 프로그램을 활용하여 단어 재정제하였다. 이후 정제된 키워드를 바탕으로 빈도분석과 Textom 프로그램의 TF, TF-IDF, N-gram을 통해 분석하고 이를 시각화하였다. 결과 첫째, 2000년대 이후 매년 이루어져 오던 연구가 2010년 이후부터는 큰 폭으로 증가하였다. 둘째, 양육과 관련된 결혼만족도 연구는 52개의 학술지에 총 132편의 논문이 게재되었다. 한국가족복지학회지, 대한가정학회지, 한국가족관계학회지, 아동학회지, 한국영유아보육학회지 등 가족관계 및 아동, 영유아를 연구하는 학술지에서 주로 활발하게 연구가 되었음을 확인하였다. 셋째, 양육과 관련된 결혼만족도의 주요 키워드의 출현 빈도는 ‘결혼만족도’, ‘양육스트레스’, ‘아버지’, ‘어머니’, ‘양육참여’, ‘자녀’, ‘부부갈등’, ‘양육효능감’, ‘문제행동’, ‘우울’ 순으로 나타났다. 넷째, TF-IDF 가중치를 분석한 결과는 출현 빈도 순위와 거의 유사하나 ‘결혼만족도’는 상위 키워드 안에 들지 못한 것이 확인되었다. 가중치가 높은 키워드는 ‘어머니’, ‘아버지’, ‘양육스트레스’, ‘양육참여’, ‘자녀’, ‘부부갈등’, ‘문제행동’ 등으로 확인되었다. 다섯째, N-gram 분석에서는 주요 키워드 간의 연관성을 확인하였다. 결혼만족도와 연관성이 높은 키워드 순으로 나열하면 ‘자녀’, ‘우울’, ‘아버지’, ‘양육태도’ 등이 각각 출현하는 것으로 확인되었다. 가장 가중치가 높은 키워드는 ‘아버지’와 ‘양육참여’로 ‘결혼만족도’에는 ‘아버지’와 ‘양육참여’가 같이 많이 연관되어 언급됨을 확인할 수 있었다. 여섯째, 네트워크로 표현한 연결정도 중심성은 ‘결혼만족도’, ‘양육스트레스’를 중심으로 연결되어 있었다. 결론 양육과 관련된 결혼 만족도에 관한 연구가 증가하고 있었음을 확인할 수 있었다. 키워드 네트워크 분석을 더욱 정교히 하여 다양한 후속 연구에 대한 제안을 하였다. Objectives Focusing on domestic academic journals through the academic research information service, we extracted and analyzed the keywords of studies on marital satisfaction that contain keywords such as youth, children, parenting, infants, parental roles, working mothers, and births. By deriving several keywords about The purpose of this study was to provide implications for future research by analyzing the frequency of major keywords and TF-IDF, which topics were studied the most, and by confirming the centrality of the keywords to identify keywords that are highly connected to other keywords. Methods Among the papers published in academic journals published in Korea, 132 papers with the theme of ‘marital satisfaction related to parenting’ were collected and 270 keywords were derived. After that, the main word was first refined using NOTEPAD++, and then the word was re-refined using the textom program. Afterwards, based on the refined keywords, frequency analysis and TF, TF-IDF, and N-gram of the Textom program were analyzed and visualized. Results First, research that has been conducted every year since the 2000s has significantly increased from 2010 onwards. Second, a total of 132 papers were published in 52 academic journals regarding the study of marital satisfaction related to child rearing. It was confirmed that the research was mainly conducted in academic journals that study family relationships, children, and infants, such as the Journal of the Korean Society for Family Welfare, the Journal of the Korean Family Society, the Journal of the Korean Society of Family Relations, the Journal of the Children s Society, and the Journal of the Korean Society for Infant Care. Third, as a result of examining the frequency of occurrence of major keywords of marital satisfaction related to child rearing, ‘marriage satisfaction’, ‘parenting stress’, ‘father’, ‘mother’, ‘parenting participation’, ‘children’, ‘marital conflict’, ‘Parenting efficacy’, ‘problematic behavior’, and ‘depression’ appeared in the order. Fourth, as a result of TF-IDF weight analysis, it was found that it was derived almost similar to the order of appearance frequency, but ‘marital satisfaction’ did not enter the top keywords. Keywords with high weight were identified as ‘mother’, ‘father’, ‘parenting stress’, ‘parenting participation’, ‘child’, ‘marital conflict’, and ‘problematic behavior’. fifth, the association between major keywords was confirmed in the N-gram analysis. When the keywords that are highly related to marital satisfaction are listed in order, it was confirmed that ‘children’, ‘depression’, ‘father’, and ‘parenting attitude’ appeared respectively. The keywords with the highest weight were ‘father’ and ‘participation in child rearing’, and it was confirmed that ‘father’ and ‘participation in child rearing’ were mentioned a lot in ‘marital satisfaction’. Sixth, the centrality of the degree of connection expressed through the network was connected centered on ‘marriage satisfaction’, ‘parenting stress’. Conclusions It can be confirmed that studies on marital satisfaction related to child rearing are increasing. The keyword network analysis was further elaborated and suggestions for various follow-up studies were made.

키워드 네트워크를 활용한 국내 집단상담 연구 동향 분석(2008∼2022)

권경인,김민향 한국상담학회 2024 상담학연구 Vol.25 No.1

이 연구는 키워드 네트워크 분석을 통해 지난 15년간 집단상담 연구의 동향을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2008년부터 2022년까지 KCI 등재 학술지에 발표된 집단상담 연구 682편에서 463개의 키워드를 추출하였다. 이를 대상으로 Excel 2019와 NetMiner 4.0을 활용해 중심성 분석과 에고 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과는 1기(2008∼2012)와 2기(2013∼2017), 3기(2018∼2022)로 나누어 시기별 연구의 특징과 흐름을 분석하였다. 그 결과, 첫째, 지난 15년간 중심성이 가장 높은 키워드는 자아개념, 청소년, 대학생, 대인관계, 초등학생 순이었다. 이들 키워드는 시기별로 약간의 순위 변동은 있었으나, 모든 시기에서 중심성이 높은 핵심 키워드였다. 둘째, 시기별 특징을 보기 위해 해당 시기에만 중심성 상위순위에 오른 키워드를 따로 확인하였다. 그 결과, 1기에는 적응 및 대인관계 관련 키워드가 많았고, 2기에는 범죄행위자, 공격성 등의 특정 문제나 위기 상황이, 3기에는 비대면화상과 함께 집단원경험, 상담자교육 등 집단상담 당사자들의 경험에 관한 키워드들이 두드러졌다. 마지막으로 연구주제 관련 키워드 3개를 선정하여, 에고 네트워크 분석을 하였다. 그 결과, 시기에 따라 각각의 키워드에 연결된 키워드와 네트워크에 차이가 있어, 동일한 키워드일지라도 시기에 따라 다른 의미구조를 가짐을 확인하였다. 이 연구는 이상의 분석결과와 논의를 바탕으로 향후 집단상담 연구에 주는 시사점을 기술하였다. This research aims to identify trends in group counseling studies over the past 15 years through keyword network analysis. To accomplish this, 463 articles were extracted from 682 group counseling studies published in KCI-listed journals from 2008 to 2022. Centralization analysis and ego network analysis were conducted using Excel 2019 and NetMiner 4.0. The results were analyzed in three periods to examine the characteristics and trends of research over time (1st phase (2008-2012), 2nd phase (2013-2017), and 3rd phase (2018-2022). The results are as follows; firstly, over the past 15 years, keywords with the highest centrality included self-concept, adolescents, university students, interpersonal relationships, and schoolchild. Although there were slight variations in rankings across periods, these keywords consistently held high centrality in all periods, indicating their significance. Secondly, to explore period-specific features, keywords that ranked high in centrality exclusively during a particular period were identified. In the 1st phase, adaptation and interpersonal relationship-related keywords were prominent. In the 2nd phase, specific issues such as offenders, aggression were highlighted, while the 3rd phase emphasized keywords related to online/virtual settings and the experiences of group members, and of those involved in group counseling including counselor education. Finally, an ego network analysis was conducted on three selected keywords related to research topics. As a result, it was confirmed that even the same keyword could have different semantic structures depending on the time frame due to the differences in the keywords and networks connected to each keyword depending on the period. Based on the analysis results and discussions, implications for future group counseling research were provided.