Earticle

초록

영어

This study aimed to identify the knowledge structure of researches on ‘untact’ and derived implications for directions for the studies using text mining. The study included network analysis and topic modelling of keywords and abstracts from 171 thesis published until October 2020. Centrality analysis showed that ‘untact’ studies had been focused on service, usage, consumption, technology and online. From the topic modelling, 6 topics such as ‘COVID-19 and socio-technological change’, ‘needs and utilization of education contents’, ‘technology and service for user convenience’, ‘product marketing and sales’, ‘service design of the company’, ‘influence factors of usage and consumption’ were extracted. Keywords that connect each topic were technology, service, usage, consumption, needs and factor. Exploratory analysis of ‘untact’ researches using text mining provides useful results for development of ‘untact’ studies.

한국어

본 연구는 텍스트 마이닝을 이용하여 언택트 연구의 지식구조를 파악하고 연구 방향 정립을 위한 함의를 찾고 자 하였다. 2019년부터 2020년 10월까지 발표된 연구 문헌 171편의 서지정보를 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 사용, 분석하였다. 사용, 서비스, 소비, 영향, 기술 키워드 등의 등장 빈도가 높았고, 등장논문의 수는 코로나19, 기술, 사용, 서비스의 순서였다. 중심성과 구조적 공백 분석 결과 서비스, 사용, 소비, 기술, 온라인 등의 키워드를 중심으로 연구가 이루어졌고, 더 연구가 필요함을 확인하였다. 토픽 모델링으로 코로나19와 사회기술변화, 교육콘텐츠 필요성 및 활용, 사용자 편의 기술 및 서비스, 제품 마케팅 및 판매, 기업의 서비스 디자인, 사용과 소비 영향요인 등 6개 토 픽을 추출하였고 토픽을 잇는 키워드는 기술, 서비스, 사용, 소비, 필요, 요인 등이었다. 지식구조 분석은 언택트 연구 와 정책 제안에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구의 탐색적 성격을 넘어 양적 축적과 질적 다변화가 필요하다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 언택트
2. 지식구조
3. 텍스트 마이닝
Ⅲ. 분석자료
1. 자료 수집
2. 키워드 빈도자료
Ⅳ. 텍스트 마이닝 분석
1. 네트워크 분석
2. 토픽 모델링
3. 소결
Ⅴ. 결론
References

키워드

언택트 코로나19 네트워크 분석 토픽 모델링 텍스트 마이닝 지식구조 Untact COVID-19 Network analysis Topic modelling Text mining Knowledge structure

저자

• 김성묵 [ SeongMook Kim | 정회원, 고려대학교 기술경영전문대학원 박사과정 ] 제1저자
• 차현희 [ HyunHee Cha | 정회원, 정화예술대학교 영상미디어학부 교수 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

간행물