사회과학을 위한 양적 텍스트 마이닝: 이주, 이민 키워드 논문 및 언론기사 분석 (Quantitative Text Mining for Social Science: Analysis of Immigrant in the Articles)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 20권 / 5호 / 118 ~ 127페이지
· 저자명 : 이수정, 최두영

초록

본 연구는 최근 사회과학에서 실시되고 있는 양적 텍스트 분석의 흐름과 분석을 실시함에 있어 주의해야 할 사례를 포함하여 기술 하였다. 특히, 2017년부터 2019년까지 3년간 학술지와 언론에서 사용된 “이주”, “이민” 키워드를 기반으로 사례연구를 실시하였다. 이를 위해 최근 사회과학분야에서 주목 받는 자연어 처리 기술 (NLP)를 이용한 양적 텍스트 분석 (Quantitate text analysis)을 사용하였다. 양적 텍스트 분석은 문서를 구조적 데이터로 변환하여, 가설의 발견 및 검증을 실시하는 데이터 과학의 영역으로, 데이터의 모델링 및 가시화 등이 가능하고, 특히 비구조화 된 데이터를 구조화할 수 있다는 점에서 사회과학 분야에 많이 도입하였다. 따라서 본 연구는 양적 텍스트 분석을 통해 “이주”, “이민”을 키워드로 한 연구 및 언론 기사에 대한 통계 분석을 실시하고 도출된 결론에 대한 해석을 실시하였다.

영어초록

The paper introduces trends and methodological challenges of quantitative Korean text analysis by using the case studies of academic and news media articles on “migration” and “immigration” within the periods of 2017-2019. The quantitative text analysis based on natural language processing technology (NLP) and this became an essential tool for social science. It is a part of data science that converts documents into structured data and performs hypothesis discovery and verification as the data and visualize data. Furthermore, we examed the commonly applied social scientific statistical models of quantitative text analysis by using Natural Language Processing (NLP) with R programming and Quanteda.

참고자료

· 없음