Earticle

초록

영어

This study uses text mining and generative AI to analyze entrepreneurship research trends since the 2000s to identify research trends, topics, and future research topics in entrepreneurship. Topic modeling is an unsupervised learning method that discovers hidden topics in a set of documents, analyzes word patterns in documents to infer topics, and identifies words that represent each topic. Generative AI is an AI model that generates new data by learning from existing data and generates various types of data such as images, text, and music. The results of topic modeling showed that entrepreneurship, entrepreneurs, social, business, and research are important topics. Keyword analysis using generative AI revealed the following key research themes: events, welfare, gender roles, virtual, startup, education, social media, and female entrepreneurship. The results of this study can be used can provide a basis for recognizing the importance of entrepreneurship not only for entrepreneurs but also for the general public.

한국어

본 연구는 텍스트 마이닝과 생성형 인공지능을 활용해 2000년대 이후 기업가정신 연구 동향을 분석하여 기업가정신 분야의 연구 동향과 주제, 향후 연구 주제를 파악하고자 한다. 토픽 모델링은 문서 집합에서 숨겨진 토픽을 발견하고, 문서 내 단어 패턴을 분석해 토픽을 추론하며, 각 토픽을 대표하는 단어를 식별하는 비지도 학습 방식이며, 생성형 AI는 기존 데이터 를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 AI 모델로 이미지, 텍스트, 음악 등 다양한 유형의 데이터를 생성한다. 토픽 모델링 결 과 기업가정신, 기업가, 소셜, 비즈니스, 연구 등이 중요한 토픽으로 나타났다. 생성형 AI를 활용한 키워드 분석 결과 이벤트, 복지, 성 역할, 가상, 스타트업, 교육, 소셜 미디어, 여성 기업가정신이 주요 연구 테마로 나타났다. 본 연구결과는 기업가뿐만 아니라 일반 대중에게도 기업가정신의 중요성을 인식할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것으로 보인다.

목차

Abstract
요약　
1. Introduction
2. Theoretical background
2.1 Entrepreneurship
2.2 Big data analysis
2.3 Generative AI
3. Research Methods and Procedures
3.1 Research Procedure
3.2 Data collection and data refinement
4. Analysis Results
4.1 Trend Analysis
4.2 LDA Topic Modeling Results
4.3 Generative AI Results
4.4 Discussion
5. Conclusion
REFERENCES

키워드

저자

• Eun-Mi Park [ 박은미 | Professor, Business Management Strategy Headquarters, KASOM ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338