키워드 네트워크 분석을 이용한 스티그마(Stigma) 연구동향 분석 (Analysis of Stigma Research Trends Using Keyword Network Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 서울대학교 교육연구소
· 수록지 정보 : 아시아교육연구 / 24권 / 3호 / 475 ~ 498페이지
· 저자명 : 손혜선, 설정희, 천성문

초록

본 연구는 키워드 네트워크를 통하여 스티그마에 대한 연구동향을 살펴보는 데 목적을 두었다. 이를 위해 2010년부터 2021년까지 게재된 연구논문들 중 ‘스티그마’, ‘낙인’과 관련된 연구 112편에서 논문의 키워드 1200개를 추출하였다. 수집된 데이터는 정제 과정을 거쳐 고빈도 단어를 기반으로 주요 단어 50개를 추출하였다. 자료 수집 및 분석을 위해 Textom과 UCINET 6로 키워드 간 구조를 심층적으로 분석하였다. 연구결과는 첫째, 낙인과 동시에 출현한 키워드 중 많이 등장한 키워드는 자아존중감, 스티그마, 사회적낙인, 질적연구 순이었다. 둘째, 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 가장 높은 키워드는 낙인으로 나타났다. 셋째, 자아존중감과 우울 키워드는 스티그마 전체네트워크에서 높은 밀도로 영향력이 있는 키워드로 나타났다. 넷째, 자기충족적, 보호요인, 조직적 스티그마, 연관성에 의한 스티그마적 요소들에 집중적으로 연결된 군집이 형성되었다. 이러한 연구의 분석결과와 논의를 바탕으로 향후 스티그마 연구에 대한 방향과 시사점을 제시하였다.

영어초록

The purpose of this study was to examine the research trends on stigma through the keyword network. To this end, 1,200 keywords of papers were extracted from 112 studies related to "stigma;" and "stain" among research papers published from 2010 to 2021. For the collected data, 50 major words were extracted based on the high frequency words. For data collection and analysis, the structure between keywords was analyzed in depth with Textom and UCINET 6. The results of the study were, first, self-esteem, stigma, social stigma, and qualitative research among the keywords that appeared at the same time as stigma. Second, the keywords with the highest connection centrality, mediation centrality, and proximity centrality were found to be stigma. Third, self-esteem and depression keywords were found to be influential keywords with high density in the entire Stigma network. Fourth, a cluster was formed that was intensively connected to stigmatic factors by self-fulfilling, protective factors, organizational stigma, and association. Based on the analysis results and discussions of these studies, directions and implications for future Stigma studies were presented.

참고자료

· 없음