텍스트 마이닝을 이용한 청소년의 희망 관련 연구 동향 분석 (Analysis of Hope Related Research Trends of Adolescents Using Text Mining)

서지정보

· 발행기관 : 한국홀리스틱융합교육학회
· 수록지 정보 : 홀리스틱융합교육연구 / 27권 / 4호 / 113 ~ 138페이지
· 저자명 : 김영은, 조한익

초록

본 연구는 텍스트 마이닝을 적용하여 희망과 관련된 연구 동향을 분석하는 데 목적이 있다. 분석대상은 2001년부터 2022년까지 KCI에 등재된 청소년의 희망과 관련된 72편의 논문초록에 나타난 텍스트이다. 키워드 빈도(TF), 키워드 가중치(TF-IDF) 분석 결과 각각 ‘학업’과 ‘강점’이 가장 높은 수치를 나타냈으며, 키워드에 대한 중심성 분석에서 연결중심성과 근접중심성은 ‘심리’, 매개중심성에서는 ‘스트레스’가 가장 높은 값으로 분석되었다. 또한 토픽모델링 분석을 통해 적응 영역, 관계성 영역, 효과성 영역, 진로 영역, 학업 영역의 5개 토픽으로 분류하여 희망관련 연구의 범주를 확인하였다. 토픽들의 시기별 변화 분석을 위해 1기(2001년∼2010년), 2기(2011년∼2015년), 3기(2016년∼2022년)로 시기를 구분하였다. 분석결과 효과성 영역이 2기에 등장하여 3기로 갈수록 비중이 증가하였으며, 1기에서 3기로 갈수록 적응 영역과 학업 영역의 비중이 감소하고 관계성 영역의 비중이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 희망과 관련한 연구들을 대상으로 하여 텍스트 마이닝 분석을 함으로써 희망관련 연구 동향을 파악하고 앞으로의 연구 방향을 모색하였다는 데 의의가 있다고 본다.

영어초록

This study analyzes research trends related to hope by applying text-mining analysis. The subjects of this study were journals related to hope-related research on adolescents, including upper elementary school students registered in KCI from 2001 to 2022. According to the analysis of keyword frequency (TF) and keyword weight (TF-IDF), "academic" and "strength" showed the highest values. In the centrality analysis of keywords, "psychology" was the highest value, and "stress" was the highest value in mediation centrality. Applying topic modeling analysis classified it into five topics: (1) adaptation-related area, (2) relationship area, (3) effectiveness area, (4) career-related area, and (5) academic-related area. The periods were divided into the first period (2001-2010), the second period (2011-2015), and the third period (2016-2022). As a result of the analysis, the effectiveness area appeared in the second period. The proportion increased toward the third period, and the proportion of the adaptation and academic areas decreased. The proportion of the relationship area increased from the first to the third period. This study is meaningful because it examined the research trends related to hope by journals using text mining analysis.

참고자료

· 없음