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빅데이터 분석 기반 문화콘텐츠 학위논문 연구 동향 (2004년∼2020년) (An Analysis of Research Trends in Theses on Cultural Contents using Big Data from 2004-2020)

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최초등록일 2025.03.28 최종저작일 2021.12
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빅데이터 분석 기반 문화콘텐츠 학위논문 연구 동향 (2004년∼2020년)
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국문화관광연구원
    · 수록지 정보 : 문화정책논총 / 35권 / 3호 / 185 ~ 218페이지
    · 저자명 : 오정심

    초록

    이 논문은 빅데이터 분석 방법을 통해 2004년부터 2020년까지 문화콘텐츠학 전공자들의 석·박사 학위논문 1,812편의 국문초록과 서지정보를 분석하여 문화콘텐츠 학위논문의 주요 연구 영역, 연구 주제, 연구 흐름을 연구한 결과물이다.
    본 연구를 통해 얻은 결과를 요약하면 첫째, 문화콘텐츠 학위논문의 연구 영역은 크게 ‘사회와 문화’, ‘문화콘텐츠 활용’, ‘문화콘텐츠 장르’, ‘문화콘텐츠 산업’, ‘문화콘텐츠 제작 기술’ 5개로 구분된다. 이중에서 활용은 인문학 등 다른 학문과 구별되는 독특한 영역으로 내세울 수 있다.
    둘째, 5개 영역별로 논문 비율을 검토한 결과, 문화콘텐츠학 전공자들은 사회와 문화와 같은 인문․사회과학 기반의 연구(9.1%)보다 자원 활용, 콘텐츠 제작과 같이 실용성을 목적으로 하는 연구(90.1%)를 압도적으로 많이 했던 것으로 나타났다.
    셋째, 문화콘텐츠 학위논문의 연구 영역은 박사학위논문이 본격적으로 발표되기 시작한 2008년부터 2012년까지 사이에 인문․사회과학 기반의 ‘문화’ 영역과 실용성 목적의 ‘콘텐츠’ 영역을 중심으로 형성됐다. 2013년부터 2016년까지 사이에 ‘활용’ 영역이 추가됐고 2016년부터 2020년까지 사이에 ‘사회’, ‘문화’, ‘활용’, ‘콘텐츠’ 4개 연구 영역으로 확대 발전되어 오늘날의 연구 지형도가 완성됐다.
    본 논문의 가치는 지금까지 쌓여 있기만 했던 문화콘텐츠 학위논문의 데이터를 분석하여 연구 영역, 연구 주제, 연구 흐름을 도출했다는 것과 이를 통해 학문으로서 문화콘텐츠의 특징을 밝히는 일에 기초를 제공했다는 것이다.

    영어초록

    This study aims to collect data on theses related to cultural contents published from 2004 through 2020, and analyze the main research subjects, topics, and research trends, using big data analysis. Furthermore, this study will establish the academic system in the field of cultural contents research.
    For data collection, this study gathered and analyzed abstracts and bibliographical information of 1,812 theses from 2004 to 2020, using the keyword “cultural contents” in the department information search engine. This study was conducted broadly in four steps, including “data collection,” “data pre-processing,” “data analysis,” and “synthesis and interpretation.” Big data analyses were conducted using NetMiner.
    The results of the study can be summarized as follows, focusing on the research questions presented in Chapter 1. First, due to the co-occurrence frequency analysis, “culture” had the highest frequency, followed by “utilization,” “contents,” “Korea,” “society,” “value,” etc. These words were commonly used when the authors prepared theses.
    Second, this study identified and examined the words that had high co-occurrence frequency, degree centrality, and eigenvector centrality. The words that had high values of the three indices can be the main research subjects in the field of studies of cultural contents or the keywords that influence the preparation of related texts. The examination revealed that “culture,” “society,” “Korea,” “people,” “value,” “utilization,” “contents” etc, were keywords or the main research subjects.
    Third, keyword network analysis of data was conducted by classifying the timeline into Period 1 (2004-2007), Period 2 (2008-2012), Period 3 (2013-2016), and Period 4 (2017-2020), to examine the change and flow of research in the field of theses on cultural contents, and the result was compared. According to the co-occurrence frequency and centrality analysis, the value of utilization was high in all periods. The analysis showed that utilization was an important research subject in theses on cultural contents throughout the periods.
    The significance of this paper was that it enabled us to understand research subjects, the result of big data analysis, and the change and flow in the studies of cultural contents by collecting and analyzing academic data accumulated to date in the cultural contents research field. Additionally, the contents of the abstracts were intuitively comprehensible because the research results were presented in the form of knowledge maps.

    참고자료

    · 없음
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