Earticle

본 연구는 ‘사회복지시설 안전관리 매뉴얼’의 텍스트를 언어네트워크 분석(Semantic Network Analysis) 기법을 통해 방대한 텍스트에 나타난 핵심 개념(키워드)들의 구성 관계에 대한 분석을 실시하였다. 매뉴얼에 나타난 하위 및 상위 SOP(Standard Operating Procedure)의 연결망 관계와 핵심 키워드의 연결망 관계의 중심성 분석을 시도하여 그 특성들과 개선점을 발견하는 것을 목적으로 한다. 연구결과 첫째, 사회복지시설 안전관리 매뉴얼은 SOP700에서 다루고 있는 자연재난 안전관리를 중심으로 하여 기술되어 있었다. 둘째, 사회복지시설 안전관리의 주요 행위자로 소방기관, 이용자, 관리자라는 키워드가 높은 중심성을 보이며 매뉴얼의 주요한 위치에 등장했다. 셋째, 예방과 대비라는 키워드가 중심성이 높아 재난 발생 전 단계와 관련한 절차에 강조점을 두고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 사회복지시설 안전관리 매뉴얼은 이용자의 취약한 특성을 포함하여 제작되었음을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 사회복지시설의 안전관리 강화를 위한 매뉴얼의 개선점을 발견하여 논의하였다.

This study has an aim of analyzing Social Welfare Facility Safety Management Manuals published by the Ministry of Health and Social Welfare in Korea using a semantic network analysis in order to identify the attributes of and relationships among keywords in SOP (Standard Operating Procedure) manuals. Firstly, natural disasters and fire had highest centrality in the manuals. Secondly, the main performers described in the manual were found to be fire station, clients and workers of the welfare facilities. Thirdly, regarding their ascribed duties, prevention and preparedness were at the center of the whole network, which means that the manual focuses on preventing remedies. Overall, the manual is believed to take into consideration the traits of clients and be written from their perspectives. A few discussions are presented based on these findings.

테마 호텔의 급속한 발전은 호텔산업의 치열한 경쟁으로 이루어진 산물이며 테마호 텔은 대개 그들의 고객에게 다양하고 특별한 경험과 이미지를 제공하고자 한다. 본 연 구는 테마 호텔 특히, 디즈니랜드호텔에 대한 고객의 인식과 선호도를 조사하고자 수 행되었다. 이를 위해, 디즈니랜드 호텔에 대한 리뷰를 구글 트래블 웹사이트를 통해 수 집하였으며, 13,374 리뷰데이터 분석이 이뤄졌다. 리뷰에서 중요 키워드의 연결관계를 이해하고 구조를 파악하기 위해 중심성 분석(프리만 중심성 및 고유 벡터 중심성)과 CONCOR 분석을 실시하였다. 그 결과 빈도가 높은 단어가 74개 추출되었으며, 네트워 크에서의 연결 중심성과 영향 중심성이 도출되었고, CONCOR 분석에 의한 군집분석에 서는 4개의 클러스터가 생성되어 ‘Staff Service’, ‘Dining’, ‘Core Product’, 그리고 ‘Value & Family’ 라고 명명하였다. 이 연구의 결과는 테마 호텔 및 온라인 리뷰와 관 련된 향후 연구에 기초 자료가 될 수 있으며, 관련 실무자에게도 전략적 방안을 마련 하는데 도움이 되리라 기대된다.

The emerging and rapid expansion of theme hotel is the outcome of fierce competition in lodging industry and theme hotels usually provided different and special themes for their target customers. This research was conducted to explore customers’ perception and preferences for themes hotels and Disneyland hotels were taken as the research subjects. Ucinet was used for data analysis after collecting 13,374 online customer reviews of Disneyland hotels from Google travel. Centrality analysis (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and CONCOR analysis were applied to understand the semantic network of keywords in reviews. As results, 74 words with high frequency were extracted. Afterwards, their connectivity and influence in the network were calculated as well. For the clustering by CONCOR analysis, four clusters were generated and labelled as “Staff service”, “Dining”, “Core product” and “Value & Family”. Results of this study could provide research directions for future research pertinent to theme hotels. Besides, four major dimensions procured from online reviews could help industry practitioners to establish corresponding marketing strategies.

본 연구는 과학교육 질적 연구와 관련된 연구 동향을 분석하고, 과학교육 질적 연구의 기초 자료를 제공하고, 후속 연구 방향을 선정하는 데 목적이 있다. 연구대상은 한국연구재단의 KCI등재에 등록된 학술지에서 과학교육, 질적 연구를 키워드로 한 학술지 발표 논문을 대상으로 키워드를 중심으로 언어 네트워크 분석 방법을 활용하여 연구 동향을 살펴보았다. 본 연구에서는 기술 통계 분석 방법과 논문 주요 키워드 대한 빈도 분석, 네트워크 분석, 연결중심성 분석을 krkwic과 ucinet6.0을 활용하여 자료처리를 하였다. 연구 결과 첫째, 과학교육 관련 학술지에 발표된 질적 연구 방법을 적용한 논문은 14종 학술지에서 총 138편의 논문이 발표되었다. 둘째, 논문 키워드의 출현 빈도를 분석한 결과 ‘분석’이 가장 높은 빈도를 나타내었고, ‘초등교사’, ‘초등학교’, ‘영재학생’, ‘과학교사’, ‘수업’ 순으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석 결과 ‘분석’, ‘초등학교’, ‘수업’이 네트워크 중심에 위치하였으며, 비교, 탐구, 인식, 영재학생 등이 근접하였다. 넷째, 전체 구간에서 공통적으로 출현하는 키워드는 ‘분석’, ‘영재학생’, ‘초등학생’ 등으로 초등학생과 영재학생을 대상으로 한 연구나 수업이나 인식, 특성 등을 분석한 연구는 지속적으로 이루어지고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 결과를 기초로 과학교육 질적 연구와 관련된 연구주제의 과거와 현재를 탐색하고 앞으로의 연구 방향에 관한 논의를 하였다.

The purpose of this study is to analyze the research trends related to qualitative research on science education, to provide basic data of qualitative research on science education and to select the direction of follow-up research. The subject of the study is the level of Korean Citation Index (KCI-listed, KCI listing candidates), that can be searched by the key phrase, ‘qualitative research’, ‘science education’ in Korean language through the RISS service. In this study, the Descriptive Statistical Analysis Method is utilized to discover the number of research articles, classifying them by year and by journal. Also, the Sementic Network Analysis was conducted to the frequency of key words, Centrality Analysis throughout a variety of research articles using krkwic and Ucinet6.0. The results show that first, 138 research papers were published in 14 journals from 2005 to 2017. Second,, the analysis showed the highest frequency of appearance keyword in each article, ‘elementary school teacher’, ‘gifted student’, ‘science teacher’, ‘class’ were higher than others. third, according to the results of the whole Network Analysis, ‘Analysis’, ‘elementary school’, ‘class’ were analyzed as a highly influential node. And ‘Comparison’, ‘inquiry’, ‘recognition’, ‘gifted students’ were not close to the center of network. Fourth, keywords that appear in all sections are analysis, gifted students, and elementary school students, and can be analyzed continuously based on studies, lessons or recognition, and characteristics. Based on the results of this study, we explored the past and present of the study subjects related to the study of science education quality and discussed future direction of study.

본 연구에서는 온라인 한국어 교육 관련 연구의 동향 및 지식 구조의 특성을 탐색하기 위해 토픽 모델링과 언어 네트워크 분석을 활용하여 KCI 학술지 논문을 대상으로 연구의 주요 주제, 영향력 있는 키워드 등을 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 토픽 모델링 분석을 통해 ‘온라인 한국어 학습을 위한 도구 개발’, ‘온라인 혼합 수업의 활용’, ‘스마트러닝과 콘텐츠 활용 학습’, ‘교사의 온라인 한국어 수업 운영’, ‘멀티미디어 교육 자료 개발’, ‘매체 문식성과 문화 교육’, ‘새로운 디지털 기술을 활용한 한국어 교육’의 7개의 주제를 도출하였다. 언어 네트워크 분석을 실시한 결과, 전체 논문에서 연결 중심성이 높은 키워드는 ‘학습, 수업, 학습자, 활용, 개발’ 등으로 나타났다. 논문 수가 대폭 증가한 2019년을 전후로 시기별 분석을 실시하여 ‘수업’의 중심성이 더욱 높아졌으며 ‘개발’의 중심성은 감소한 것을 확인하였다. 이러한 결과는 사회적 변화를 반영하며 발전해 온 온라인 한국어 교육 연구의 흐름을 이해하고, 향후 연구의 방향을 도출하는 데 시사점을 제공한다.

This study aims to investigate the characteristics of knowledge structures and trends in research concerning online Korean language education. The subject of analysis are the journal articles collected by KCI. Topic modeling and semantic network analysis are used to identify the main topics and influential keywords of articles. The analysis yielded the following results. First of all, seven topics were derived through topic modeling: “Development of tools for online Korean language learning”, “Using hybrid online classes”, “Smart Learning and learning using content”, “Management of teachers' online Korean language classes”, “Development of multimedia education materials”, “Media literacy and cultural education” and “Korean language education using new digital technology”. The results of the semantic network analysis showed that keywords with high a degree of centrality throughout the articles included “learning”, “class”, “learner”, “using”, and “development”. In separately analyzing the articles published before and after 2019–when the number of articles increased significantly–it was found that the centrality of “class” was further increased, and that the centrality of “development” was decreased. The results of this study provide implications for understanding trends in online Korean language education research that has evolved reflecting environmental changes and for predicting the direction of future research.

이 연구는 부산의 연구 동향을 분석했다. 특히 언어 네트워크 분석과 토픽 모델링 분 석을 활용하여 연구장에서 부산을 어떻게 인식하고 주제화하고 있는지, 그리고 부산과 관련한 연구의 지형이 어떠한지를 확인했다. 부산 관련 연구의 주요 키워드는 지역, 도시, 문화, 교육, 사회와 같은 키워드였다. 부 산 관련 연구의 네트워크 구조를 분석한 결과, 주요 키워드 간의 밀도는 낮았고 지니계수 에서는 키워드 간의 고른 분포가 확인되었다. 네트워크 시각화에서는 지역, 문화, 사회, 교육 등의 키워드가 네트워크의 중심부에 포진하였고 이들을 중심으로 키워드 간의 다 양한 연결고리가 나타났다. 마지막으로 토픽 모델링 분석 결과, 부산에 관한 연구는 ‘주 거･공간 실증연구’, ‘교육･인문예술’, ‘지역 산업･경제’, ‘공공정보관리’, ‘국제･해양관 광도시’, ‘도시문화･공간 디자인’, ‘항만･물류’, ‘지역사회･지방정치’, ‘서비스･만족도’ 의 9개 토픽으로 구성되어 있었다. 이상의 분석 결과에 근거하여 다음과 같은 논의를 제시했다. 첫째, 부산 관련 연구는 다양한 주제, 대상, 분야에 걸쳐 고르게 진행되고 있었다. 이는 네트워크의 밀도와 지니계수가 낮게 도출된 점, 네트워크 시각화에서 다양한 주제로 뻗어가는 키워드 간의 연 결고리가 나타난 점, 그리고 토픽 모델링 분석에서 각 토픽에 속한 학술논문의 수가 비교적 고르다는 점에 근거한다. 둘째, 연구 동향에서 부산의 로컬적 특성을 확인할 수 있 었다. ‘지역 산업･경제’ 토픽은 부산과 경남 등 지역적 연계성을 고려한 경제산업 정책을 보여주고 있었으며, ‘지역사회･지방정치’ 토픽은 지방 자치에 관한 내용을 보여주고 있 었다. 셋째, 부산 관련 연구는 관문도시 부산을 전제하고 있었다. ‘국제･해양관광도시’ 토픽, ‘항만･물류’ 토픽 등은 부산의 지리적 특수성을 고려하고 있었는데 이는 관문도시의 기능과 내용에 관한 것이다. 결론적으로 본 연구는 부산 연구 동향을 분석했으며, 도시학 연구방법의 확장을 통해 도시에 대한 인식을 심화하는 데 이바지했다.

This study analyzed trends in research on Busan. In particular, it used semantic network analysis and topic modeling analysis to determine how Busan is perceived and thematized in the research field and what the topography of Busan-related research is. The main keywords of Busan-related research were region, city, culture, education, and society, and the analysis of the semantic network structure of Busan-related research showed that the density between the main keywords was low, and the Gini coefficient showed an even distribution between the keywords. In the network visualization, keywords such as region, culture, society, and education were in the center of the network, and various links between keywords were connected around them. Finally, the topic modeling analysis confirmed that the research on Busan consists of nine topics: 'Housing and spatial empirical research', 'Education and humanities', 'regional industry and economy', 'Public information management', 'International and marine tourism city', 'Urban culture and spatial design', 'Port and logistics', 'regional politics and local politics', and 'Service and satisfaction'. Based on the above analysis, the following discussion is presented. First, Busan-related research was evenly spread across various topics, subjects, and fields. This is based on the fact that the density and Gini coefficient of the network structure were low, the network visualization results showed links between keywords extending to various topics, and the number of academic articles in each topic was relatively even in the topic modeling analysis. Second, we found that the localism of Busan are considered in research trends. The 'regional industry and economy' topic shows economic and industrial policies that consider regional linkages such as Busan and Gyeongnam, and the 'regional politics and local politics' topic shows the content of local autonomy that is distinct from the center. Third, Busan-related research presupposes the character of Busan as a gateway city. The 'international and marine tourism city' topic and the 'port and logistics' topic are related to the functions and contents of a gateway city in that they consider the geographical specificity of Busan. In conclusion, this study has contributed to expanding the research on Busan, as well as the methodology for studying regional study, and expanding the horizon of perception of the city.

본 연구는 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지에 대한 연구동향 분석으로 의미연결망분석 기법을 활용하여 분석하였다. 주된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심단어의 빈도를 살펴본 결과 “에니어 그램”이 가장 높았고, 다음으로는 “성격유형”, “연구”, “활용”, “분석”, “프로그램”, “효과”, “개발” 순 으로 빈도가 높았다. 둘째, 핵심 키워드 네트워크 중심성을 살펴보았을 때 연결중심성, 매개중심성, 위 세중심성의 상위에 “에니어그램”, “성격유형”, “연구”, “활용”, “프로그램” 등의 단어가 나타났다. 이는 관련 연구에서 추출된 키워드 중 상위 빈도 단어의 순서와 비슷하다. 의미네트워크 특성을 파악하기 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과 8가지 하위 집단으로 분류되었다. 1)‘에니어그램‘ 키워드와 함께 ‘한국형에니어그램’이 하나의 그룹으로 형성 되었고, 2) 성격 특성 및 차이에 대한 연구 3) 측정 주요 변수에 대한 연구 4) 사례연구 5) 캐릭터 분석, 6) ‘타당화 및 상관성’, 7) ‘에니어그램심리역동’, 8) ‘중심’ 등이 각각의 유사 그룹에 포함 되었다. 세부적인 특성을 살펴보기 위해 2가지 사례를 제시했는 데 힘의 중심(머리, 가슴, 장)에서 가슴중심이, 부모(어머니, 아버지)에서 어머니에 대한 연구가 많이 이루어지고 있었다. 이를 통해 에니어그램에 대한 다양한 사례 및 질적 연구가 필요하며, 각 유형별 세부접근과 다양한 계층에 대한 연구가 더 필요함을 알 수 있었다. 또한 이 연구는 빅데이터 분석방 법의 하나인 의미연결망 분석((Semantic Network Analysis)을 사용하여 에니어그램 관련된 국내 연구에서 다룬 주요개념과 개념들의 관계에 초점을 두고 관련 국내의 연구동향을 밝혔다는데 의의가 있다.

This study uses semantic network analysis to examine research trends in enneagram keyword –focused Korean journal articles. The main research findings are as follows. First, with regard to keyword frequency, “enneagram” was the most frequently used, followed by “personality type,” “research,” “use,” “analysis,” “program,” “effectiveness,” and “development,” in that order. Second, with regard to the network centrality of the keywords, words such as “enneagram,” “personality type,” “research,” “use,” and “program” appeared in the upper ranks of degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. This order is similar to that of high-frequency words among keywords extracted in related studies. A CONCOR analysis, performed to identify the characteristics of the semantic network, identified eight lower-level groups: 1) the “enneagram” keyword and “Korean enneagram”; 2) research on personality characteristics and differences; 3) research on important variables measured; 4) case studies; 5) character analysis; 6) “validation and relationship”; and two groups, 7) and 8), comprising enneagram dynamic psychology and centrality. Two cases were presented to examine the specific characteristics. With regard to the centers of intelligence (heart, head, and gut), much research has been conducted on the heart, and with regard to parents (mother and father), much research has been conducted on mothers. The findings indicate that case studies and qualitative research are needed on enneagram and on specific approaches to each type and the various classes. The study is significant in that it uses semantic network analysis, a big data approach, to identify research trends in Korea with a focus on the relationship between the main concepts covered in domestic studies and concepts related to enneagram.

Objective: This study aims to explore academic trends and knowledge system in the alcohol research in Korea. Method: Semantic network analysis was conducted using the titles of 232 articles published in the Journal of Korean Alcohol Sciences from 2000 to 2015. Results: Studies on problematic drinking behavior and its consequences were popular. In terms of target population, college students and alcohol addicts were frequently studied. In comparison, mental health issues, economic and social aspects of alcohol consumption were less addressed. Conclusion: Alcohol research may need more multidisciplinary studies including journalism, public relations and economics to build a solid and broad academic foundation.

본 연구는 2014년 4월 16일 발생한 세월호 사고를 7.30 재⋅보궐 선거를 기점으로 ‘발생’과 ‘만성’으로 위기단계를 구분하고 각 단계 별로 대통령 의 커뮤니케이션과 청와대 페이스북의 댓글을에 대하여 언어 네트워크 분 석을 실시하였다. 이를 통해 국가위기에 대한 정부와 소셜 미디어 공중의 인식을 살펴보고자 하였다. 연구결과, 대통령의 커뮤니케이션 메시지는 발생단계에서는 수용적 위기 커뮤니케이션에 가까웠으나 재⋅보궐 선거 이후 만성단계에서는 방어적 위기 커뮤니케이션으로 바뀌었다. 공중의 댓글은 논의의 주요내용에 변화가 있었지만 두 단계 모두 세월호가 가장 중요한 이슈였다. 또한 공중간 의 의견 대립이 발생하는 등 대통령의 커뮤니케이션이 특정집단에게만 제 한적인 효과를 거두었다고 추론할 수 있다. 본 연구는 국가위기라는 주제와 언어 네트워크라는 새로운 연구방법을 통해 위기 커뮤니케이션 연구의 영역을 확장시켰다는 점, 그리고 소셜 미 디어를 조직의 메시지를 효과적으로 전파하기 위한 도구보다는 공중의 반 응을 청취할 수 있는 ‘경청의 도구’로서 환기시킨다는 점에서 의의가 있다.

In the field of public relations, it is expected that social media will enable symmetrical communication between organizations and its publics. However, most public relations research and practice focused on sending out organizations’ messages more effectively to publics through social media. These approaches tend to overlook social media’s potentials as the symmetrical communication tool. This study attempts to not only examine organizational messages but also publics’ voices by analyzing publics’ comments on a social media network service. Specifically, this study analyzed Korea’s Presidential messages in a national crisis situation, the Sewol ferry crisis, and social media publics’ comments about the crisis by using Semantic Network Analysis. Findings of this study are as follows. First, president Park Geun‐hye’s crisis response strategy was ‘corrective action’ and ‘apology’ in the ‘crisis breakout’ stage but as crisis stage proceeded to ‘chronic’ stage, president’s response strategy changed into ‘scapegoat.’ Second, publics’ interest on the crisis did not diminish even when the presidential messages turned otherwise. Discussion points on the Blue House’s Facebook fan page changed along with the development of the crisis stage, but the frequency ranking of the word occurrence ‘sewol ferry’ increased. Third, putting these two results together, there were gaps between crisis response strategy of the president Park and public reaction on the Blue House page. Although the president reduced mentions about the ‘Sewol ferry’, publics were still interested about the crisis and conflicts among different public groups intensified. This study contributed to the expansion of crisis communication research by adopting the semantic network analysis(SNA). SNA enabled analysis of realtime public response during a national crisis, which can be understood as capturing the ‘listening’ potential of social media in public relations. This study also contribute to theoretical development of national crisis research.

리조트는 불특정 다수가 방문하고 현대의 리조트는 개인의 성향을 반영한 개발이 추세임에도 불구하고 리조트에 대한 기존 문헌 연구는 제한적인 주제에 그치고 있다. 따라서 본 연구는 기존 리조트 개발에 대한 제한적인 주제에서 벗어나 빅데이터를 활용하여 의미연결망 분석을 수행하고자 한다. 본 연구의 방법으로 첫 번째, 비정형화된 빅데이터 자료수집, 두 번째, 수집된 자료의 정형화된 데이터 변환, 그리고 마지막으로 정형화된 데이터를 통한 빅데이터 분석의 순서대로 연구를 진행하였다. 리조트 개발과 관련된 빅데이터는 텍스톰 (Textom)을 이용하여 수집되었으며 빅데이터 분석은 Ucinet 6.0 프로그램과 텍스톰 자체에서 제공하는 빅데이터 분석 프로그램을 이용하 여 수행하였다. 다양한 빅데이터 분석 중, 본 연구에 필요한 semantic network 분석, 구조적 등위성 (CONvergence of iterated CORrelations; CONCOR) 분석, 네트워크 중심성(network centrality) 분석, 그리고 에고 네트워크(ego-network) 분석을 수행하였다. 분석된 결과로부터 제시된 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 국내의 리조트 개발이 현재까지 공급자와 개발자 중심으로 이루어져 있지만 앞으로 수요자 혹은 소비자 중심의 리조트 개발이 필요하다. 둘째, 1970~80년대 정부가 주도한 제주 중문관광단지, 경주 보문관광 단지 개발 등과 같이 공공주도 외의 민간주도 리조트 개발이 필요하다. 마지막으로 국내에서 육지 위주의 리조트 개발도 중요하지만 해양을 무대로 한 리조트 개발도 필요하다. 현대 리조트 개발에 대한 중요성이 주목받기 때문에 본 연구의 한계점이 보완된 후속 연구가 지속적으로 수행되기를 기대한다.

Although resorts attract a wide and unspecified range of visitors and contemporary resort development increasingly reflects individual preferences, extant research on resorts has remained confined to relatively narrow themes. To address this gap, the present study employs big data and semantic network analysis to provide a broader and more systematic understanding of resort development. The methods of this research are as follows: first, the collection of unstructured big data; second, the transformation of the collected data into structured form; and finally, the analysis of these structured data. Resort-related big data were gathered using Textom, while the analysis was conducted through both Textom’s built-in analytical tools and the Ucinet 6.0 program. Specifically, the study applied semantic network analysis, CONvergence of iterated CORrelations (CONCOR) analysis, network centrality analysis, and ego-network analysis. The findings of the study can be summarized as follows. First, while resort development in Korea has traditionally been driven by suppliers and developers, future development must place greater emphasis on demand- and consumer-oriented approaches. Second, in contrast to government-led resort projects of the 1970s and 1980s—such as the Jungmun Tourism Complex in Jeju and the Bomun Tourism Complex in Gyeongju—there is a growing need for private-sector–driven resort development. Finally, while land-based resort development continues to be important, expanding development into marine-based resorts is equally necessary. Given the increasing importance of contemporary resort development, it is expected that subsequent studies will build upon this work by addressing its limitations and exploring new directions.

본 연구는 소셜미디어 이용자들이 소셜미디어 상에서 제주 음식과 관련된 주요 이슈와 중요 요인이 어떻게 형성되어 변화되고 있는지 빅데 이터의 의미연결망 분석을 통해 살펴봤다. 이를 위해 본 연구는 네이버(Naver)와 다음(Daum)에서 제공하는 블로그와 카페를 분석채널로 선정 하였으며, 2016년과 2018년 2년간 제주음식과 관련하여 국내 소셜미디어 이용자들이 소셜미디어에 나타난 제주음식 관련 텍스트자료에 대하 여 조사를 했다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 제주음식의 이미지를 제고시키고 산업화를 촉진시키는 중요한 요인이며 수단인 제주음식축제에 대한 인식 이 해가 지날수록 확대됨을 확인 할 수 있다. 둘째, 제주음식에 있어서 식재료의 중요성이 확인된다. 앞서도 제시하였지만 제주식재료가 청정, 좋은 음식, 자연, 건강, 식감, 입맛, 매력, 푸짐 등의 단어들과 연결망을 구성하고 있다. 따라서 전통의 조리법을 지키고 계승함과 동시에 대중화 할 수 있는 제주형 퓨전음식을 개발할 방안이 필요하겠다. 셋째, 최근 갈수록 심해지는 미세먼지를 비롯해 대기오염에 많이 노출되면서 관련 음식으로 제주약초가 부각됨을 알 수 있다. 본 연구 결과는 추후 관련 관광 콘텐츠 개발이나 마케팅에 활용할 수 있는 기초데이터 제공에 기여할 수 있을 것이라고 사료된다.

This study examines how social media users are forming and changing major issues and important factors related to Jeju food through social data through semantic network analysis of big data. The analysis results are as follows. First, it can be confirmed that the recognition of Jeju food festival, which is an important factor and means to enhance the image of Jeju food and promote industrialization, is expanded over the years. Second, the importance of ingredients in Jeju food is confirmed. As mentioned earlier, Jeju ingredients form a network with words such as clean, good food, nature, health, texture, appetite, charm, and richness. Therefore, there is a need for a plan to develop Jeju-type fusion foods that can be preserved and inherited and popularized. Third, Jeju herbal medicine has emerged as a relevant food as it is exposed to air pollution, including fine dust, which is gettingworse in recent years. The result of this study is expected to contribute to the provision of basic data that can be used for development or marketing of related tourismcontents in the future.

본 연구는 트위터에서 추출한 저출산 관련 메시지의 의미연결망 네트워크 구조를 분석하여 저출산 관련 정책 수립에 시사점을 주고자 하였다. 2015년 10월 16일부터 2017년 11월 15일까지 트위터에 등록된 11,984건의 저출산 관련 메시지를 대상으로 형태소 분석을 통해 상위 빈출 단어 110개를 선정하였다. 그리고 상위 110개의 단어를 대상으로 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석 결과, 현재의 저출산 상황이 개인의 자발적 선택의 결과라는 것을 알 수 있었다. 반면, 출산 장려 정책과 관련한 단어의 언급은 상당히 미진한 것으로 나타났다. 콘커 분석을 통해 각 단어 간의 의미 연결 구조를 살펴본 결과, 상위 110개의 단어는 총 8개의 그룹으로 구분되었다. 각 그룹별 단어는 저출산 현황에 대한 자신의 주변 상황 및 인식, 가치관의 변화, 결혼과 임신, 출산에 이르는 다양한 걱정이 주류를 이루고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 출산장려 정책에 대한 제언을 담았다.

This study aims to analyze the communication network structure of messages related to low fertility on Twitter to contribute to policy-making of the government. This study selected top 110 words from 11,984 messages, which are posted on Twitter from 16 October 2015 to 17 November 2017, based on the result of the morphological analysis. And these top words were investigated by semantic network analysis. According to the result of these examinations, the majority of tweets point out that on own’s choice is the main reason for low fertility. Meanwhile, the quantity of tweets about childbirth promoting policies is significantly small. In addition, as the result of the concor analysis, top 110 words are divided into eight groups. Respective groups of words represent various issues lead to low fertility, such as negative perceptions toward the environment, changed world view, avoid getting married, and concerns about pregnancy and childbirth. Therefore, this study suggests some practical implications to promote childbirth policies based on these results.

본 연구는 기존 문헌들과 달리 빅데이터를 활용하여 관광지개발이라는 용어에 대한 의미분석에 초점을 맞추어 관련 단어를 도출하고 의미연결망 분석을 수행하여 관광지개발의 의미구조를 시각화하고자 한다. 본 연구의 1단계 연구절차로서 데이터 수집은 텍스톰(Textom) 을 이용하였으며 수집된 데이터는 text 정제과정을 통해 정형화된 데이터로 변환하였다. 2단계로는 분석을 위해 정제된 데이터는 text mining을 이용하여 단어의 빈도수를 계산 후, 관광지개발과 관련된 핵심단어가 도출되었다. 3단계로는 도출된 핵심단어들로 matrix 데이터 를 생성하여 Semantic Network 분석을 수행하였고 Ucinet 6.0 프로그램을 이용하여 의 네트워크 중심성(network centrality), 구조적 등위성(CONvergence of iterated CORrelations; CONCOR), 그리고 에고네트워크(ego-network) 분석 등을 수행하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 서론에서 지적하다시피 국내의 관광지개발이 관광지 개발업체 및 개발자 주도가 아닌 관광객의 시각을 반영하는 것이 필요하지만 연구 결과를 통해 여전히 관광지 개발자(생산자)와 상당히 연관되어 있다는 것을 알 수 있다. 둘째, 쇼핑, 코스, 체험 등 일부 추출된 단어들은 관광객의 행위 혹은 행동과 관련된 용어도 발견되었기 때문에 관광지개발자 및 개발업체는 관광객 행동을 고려한 관광지 설계 및 개발이 필요하다. 셋째, 관광지 개발자 및 관광지개발 정책 입안자는 국내의 관광지개발을 고려할 때 전국의 균형적인 관광지개발에 초점을 맞추어야 할 것이다. 향후 연구에서는 빅데이터를 통해 관광객 대상으로 특정 관광지개발에 필요한 요인 분석과 같이 다양하고 폭넓은 빅데이터 수집과 분석이 이루어져 본 연구의 결과가 보완되기를 기대한다.

Unlike extant literature, this study focuses on the term of tourism destination development using big data to derive related words and performs an analysis of semantic network to visualize the structure of tourism destination development. As the first stage of research methods in this study, data collection was conducted using Textom, and the collected data were converted into standardized data through a text purification process. In the second stage, after the data purified for analysis was used to calculate the frequency of words using text mining, and key words related to tourism destination development were derived. In the third stage, matrix data was created from the derived key words, and this study performed an analysis of semantic network. The Ucinet 6.0 program was used to analyze network centrality, convergence of iterated correlations, and ego-network. The conclusions of this study are as follows. First, as pointed out in the introduction of this study, domestic tourism destination development needs to reflect the perspectives of tourists rather than being led by tourism destination developers and providers. However, the results show that it is still significantly linked to tourism destination developers. Second, because some of the extracted words, such as shopping, course, and experience, were also found to be terms related to either tourist behavior or activity, tourism destination developers need to design and develop tourism destinations taking tourist behavior into consideration. Third, when planning domestic tourism destination development, tourism destination developers and policy makers should focus on balanced tourism destination development across the country. In future research, it anticipates that the results from this study will be added by collecting and analyzing diverse and extensive big data, such as analyzing the factors necessary for developing specific tourism destinations for tourists through big data.

본 연구에서는 빅데이터 분석을 활용하여 음식관광산업의 활성화를 위한 전략 및 방안을 제 시하고자 수행되었다. 의미연결망 분석은 음식관광에 대한 관광객들의 인식과 현 위치를 확인할 수 있으며 음식관광 관련 마케팅 전략 수립에 관하여 이론적, 실무적 시사점을 제공하기에 유용 하다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일을 기준으로 구글, 다음, 네이버, 유튜브 등의 다양한 채널에서 ‘음식관광’이 포함된 웹 데이터를 크롤링(crawling) 및 텍스트 마이닝(text mining)을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 총 33,148개의 단어가 출현 되었으며, 상위 99개의 단어를 추출하여 Ucinet 6.0의 Netdraw 기능을 통해 추출된 속성과 연결 관계를 파악하고 시각 화하였다. 분석 결과, 주요 행사와 도시를 나타내는 ‘대구’, ‘부산’, ‘서울’, ‘제주’, ‘대구음식관광박 람회’, ‘한국음식관광박람회’와 관광요소를 나타내는 ‘맛집’, ‘이벤트’, ‘숙박’, ‘여행’, ‘축제’와 2019 년 홍보 프로그램과 관련된 ‘한국관광공사’, ‘홍보’, ‘김준현’, ‘김민경’, ‘한국음식관광홍보대사’, ‘맛’, ‘녀석’, ‘프로그램’ 등의 키워드가 웹 가시성이 높은 단어로 비중 있게 제시되었다. 도출된 단어의 구조적 등위성을 파악하고자 덴드로그램(dendrogram)을 통하여 3단계의 위계적 집단을 확인하였으며, CONCOR(CONvergence of iterated CORrelation)분석을 수행하였다. 이를 통해 4 개의 클러스터(cluster) ‘promotion, location, content, event’가 생성되었고 각 그룹은 음식관광에 대한 다양한 특징을 나타내는 요소로 정의할 수 있다. 2019년에는 특히“promotion” 그룹에서 미 디어를 통해 방영된 프로그램과 관련된 키워드가 화제가 된 것을 확인할 수 있으며 이를 활용 한 음식관광 활성화 전략으로 SNS와 미디어를 통한 정보 제공을 예로 들 수 있다.

In this study, it was conducted to present strategies and measures for vitalizing the food tourism industry by utilizing big data analysis. The semantic network analysis can identify tourists' perception of food tourism and current location and is useful for providing theoretical and practical implications for establishing marketing strategies related to food tourism. To this end, from January 1, 2019, to December 31, 2019, various channels such as Google, Daum, Naver, and YouTube conducted crawling and text mining, including "음식관광". As a result, a total of 33,148 words appeared, and the top 99 words were extracted to identify and visualize the attributes and associations extracted through the Netdraw function in Ucinet 6.0. According to the analysis, '대구, 부산, 서울, 제주, 대구음식관광박람회, 한국음식관광박람회' which represents major events and cities and '맛집, 이벤트, 숙박, 여행, 축제' related to tourism element. And then '한국관광공사, 홍보, 김준현, 김민경, 한국음식관광홍보대사, 맛, 녀석, 프로그램'are related to 2019 promotional programs were heavily suggested as words with high Web visibility. To understand the structural equivalence of the derived words, the hierarchical group of three stages was identified through the dendrogram and the CONCOR (Convergence of Integrated CORrelation) analysis was performed. This created four cluster “promotion, location, content, event” and each group can be defined as elements representing various characteristics of food tourism. In 2019, keywords related to programs aired through media in the "promotion" group can be seen as a hot topic, and an example of providing information through SNS and media is a strategy to promote food tourism using them.

본 연구는 야외지질답사에 관하여 2000년부터 2020 년까지 선행된 연구를 분석함으로써 그 동안 이루어진 연구가 중점을 둔 과제를 살펴보고 이를 통해 앞으로 야외지질답사 연구의 방향과 시사점을 제시하고자 하 는 목적을 지닌다. 자료 수집은 야외지질답사와 관련 하여 ScienceON과 RISS에서 검색되는 학위논문, KCI 등재 학술지를 대상으로 이루어졌으며, 연구 제목에 대하여 언어 네트워크 방법을 이용하여 분석하였다. 분석은 전처리를 마친 자료를 언어 네트워크 방법으로 네트워크를 나타내어 시각화하고 빈도수와 중심성 분 석을 실시하였다. 중심성 분석은 연결 중심성과 위세 중심성을 바탕으로 하였으며, 모든 분석은 전체 연구 기간과 2000년-20005년, 2006년-2010년, 2011년-2015 년, 2016년-2020년으로 4개의 기간을 나누어 이루어졌 다. 그 결과, 야외지질답사에 관한 연구는 야외지질학 습장 개발에 보다 중점을 두고 있었으며, 특히 제주도 가 학습장으로서 활발한 논의가 이루어졌다. 또한, 교 사 보다는 학생을 대상으로 연구가 이루어졌으며, 이 중 고등학생이 높은 빈도와 중심성을 나타내었다. 이 외에도 야외지질답사의 교육적 효과에 관한 연구와 융 합인재교육, 자유학기제 등과 같은 프로그램과 연계하 거나 웹, 플래시 파노라마, 3D와 같이 간접적인 지질 답사 방안도 논의가 이루어졌음을 알 수 있다. 본 연구 는 그 동안 이루어진 야외지질답사에 관한 연구를 되 돌아봄으로써 향후 연구의 방향성을 시사하였다는 점 에서 의의가 있다.

The purpose of this study is to analyze the previous research on geological fieldwork from 2000 to 2020, examine the tasks that have been focused on, and suggest directions and implications for future geological fieldwork research. The data was conducted for the thesis searched on ScienceON and RISS in relation to geological fieldwork and journals listed in the Korean Citation Index(KCI), and the study title was analyzed using the semantic network analysis. For analysis, the data that had been pre-processed was visualized as a network by semantic network analysis, and frequency and centrality were analyzed. The centrality analysis was based on degree centrality and eigenvector centrality, and all analyzes were performed by dividing the entire study period into four periods: 2000-2005, 2006-2010, 2011-2015, and 2016-2020. As a result, research on geological fieldwork focused more on the development of geological field courses, and in particular, jeju island was actively discussed as a learning site. Also, the study was conducted on students rather than teachers, and among them, high school students showed high frequency and centrality. In addition, it can be seen that studies on the educational effect of geological fieldwork were discussed, either in connection with programs such as STEAM, free-semester program, or indirect geological fieldwork methods such as web, flash panorama, and 3D. This study is meaningful in that it suggests the direction of future research by looking back on the research on geological fieldwork that has been done so far.

이 연구는 온라인 리뷰 분석을 통하여 한옥호텔 이용객들의 인식 분석을 통해 고객 만족도에 영향을 주는 요인을 알아보고 한옥호텔 활성화를 위한 기초 자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해 2013년 1월 1일부터 2022년 8월 16일까지 구글 트래블(Google Travel)에 등록된 온라인 리뷰를 수집하고 RStudio를 통해 텍스트 마이닝과 빈도분석을 실시하여 중요 단어를 선정하였으며 Ucinet6.0의 NetDraw를 이용하여 추출된 단어들의 연결 관계를 분석하고 시각화 하였다. 이후 CONCOR(CONvergence of iterated CORrelations)분석을 실시하 여 4개의 클러스터로 그룹화 하였으며, 구조적 등위성을 확인하고 시각화 하였다. 한옥호텔 이용객의 고객 만족도에 영향을 주는 요인을 알아보기 위해 요인분석과 회귀분석을 실시한 결과 ‘직원’, ‘시설’, ‘문화적 요소’의 요인이 이용객들의 만족도에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이 연구에서는 한옥호텔 방문객들의 고객 만족도를 향상시키고 한옥호텔의 활성화 전략에 대한 시사점을 제공하였다.

This study was conducted to analyze customer perceptions of 'hanok hotel' through online reviews. Online reviews from 'Google Travel' were collected from January 1, 2013 to August 16, 2022. Text mining and frequency analysis were performed by RStudio to examine significant key words from the reviews. Centrality and CONCOR(CONvergence of iterated CORrelations) analysis were conducted by Ucinet 6.0. As a result, four clusters, 'traditional element', 'regional characteristic', 'physical environment', and 'core service', were generated. Factor analysis and linear regression analysis were performed to find major factors affecting customer satisfaction. 'Staffs', 'facilities,' and 'cultural factors' showed positive effects on customers' satisfaction with their hanok hotel experience. Based on these results, valuable implications to develop the future hanok hotel industry were provided.

The purpose of this study is to examine Korean journals related to science education in order to analyze research trends into Nature of science in Korea. The subject of the study is the level of Korean Citation Index (KCI-listed, KCI listing candidates), that can be searched by the key phrase, "Nature of science" in Korean language through the RISS service. In this study, the Descriptive Statistical Analysis Method is utilized to discover the number of research articles, classifying them by year and by journal. Also, the Sementic Network Analysis was conducted to Word Cloud Analysis the frequency of key words, Centrality Analysis, co-occurrence and Cluster Dendrogram Analysis throughout a variety of research articles. The results show that 91 research papers were published in 25 journals from 1991 to 2015. Specifically, the 2 major journals published more than 50% of the total papers. In relation to research fields., In addition, key phrases, such as 'Analysis', 'recognition', 'lessons', 'science textbook', 'History of Science' and 'influence' are the most frequently used among the research studies. Finally, there are small language networks that appear concurrently as below: [Nature of science - high school student - recognize], [Explicit – lesson - effect], [elementary school - science textbook - analysis]. Research topic have been gradually diversified. However, many studies still put their focus on analysis and research aspects, and there have been little research on the Teaching and learning methods.

이 연구에서는 노무현 시기의 경찰청장과 이명박 정부 시기의 경찰청장이 지향하는 가치와 정책우선순위의 차이를 실증적으로 비교 분석하여, 어떠한 차이를 보이고 있는지를 도출하고자 하였다. 이러한 분석을 위해 경찰청장 취임사를 활용하여 언어 네트워크 분석을 실시하였으며, 역대 경찰청장의 취임사를 실증적으로 분석함으로써 경찰정책의 과거와 변화를 되새겨 보고, 아울러 이를 토대로 향후 바람직한 경찰정책의 방향을 모색하고자 하였다. 결과적으로, 첫째, 노무현 정부 시기와 이명박 정부 시기의 경찰청장들의 취임사의 언어 네트워크 분석결과, 공통적으로 ‘경찰’, ‘국민’이라는 핵심키워드가 공통적으로 빈도수가 높다는 점이다. 둘째, 차이점으로는 대체적으로 노무현 정부 시기의 경찰청장들은 ‘인권’, ‘봉사’라는 핵심주제어를 빈번하게 사용한 반면에, 이명박 정부의 경찰청장들은 ‘기본’, ‘원칙’, ‘신뢰’, ‘법질서’, ‘일’, ‘선진’ 등의 핵심주제어가 빈번하게 사용되었다. 셋째, 중심성 분석 결과에서도 ‘경찰’, ‘국민’ 등의 주제어는 중심성 값이 공통적으로 높았고, 차이점으로는 노무현 정부 시기의 청장들은 ‘인권’, ‘참여’, ‘공정’, ‘해소’, ‘서비스’, ‘보호’ 등의 주제어가 중심성 값이 높은 반면에, 이명박 정부 시기의 청장들은 ‘원칙’, ‘기본’, ‘신뢰’, ‘역량’, ‘선진’, ‘능력’ ‘일’, ‘성과’, ‘위기’, ‘힘’ 등의 주제어가 중심성 값이 높았다. 이와 같이, 노무현 정부 시기의 경찰청장들과 이명박 정부 시기의 경찰청장들은 그들의 취임사를 통해서 추구하고자 하는 가치지향과 경찰정책을 달리했음을 알 수 있다.

This study attempted to induce difference in values and policy priority between commissioners of National Police Agency in Rho Moo Hyun government and those in Lee Myung Bak government by performing a comparative analysis of their values and policy priorities empirically. For this, semantic network analysis was performed on the inaugural address of the commissioners. This study tried to review past police policies and changes in police policies by analyzing inaugural address of commissioners empirically, and to search for the desirable direction of police policy. Conclusively, first, there was common thing between inaugural address of commissioners in both governments, which is they used core keywords such as 'police' and 'people.' Second, the difference between addresses is that commissioners in Rho Moo Hyun government used 'human rights' and 'services' frequently as key words while commissioners in Lee Myung Bak government used 'basic,' 'principles,' 'trust,' 'law order, 'work,' and 'advanced' more frequently as key words. Third, in the analysis of centrality, key words such as 'police' and 'people' had high centrality value in common. Difference was that 'human rights,' 'participation,' 'fairness,' 'solution,' 'service,' and 'protection' and 'services' had high centrality in No Mu‐hyun government, while 'principle,' 'basic,' 'trust,' 'competency,' 'advanced,' 'competency,' 'work,' 'performance,' 'risk,' and 'strength' had high centrality in Lee Myung‐bak government. As such it was found that National Police Agency Commissioners in No Mu‐hyun government and Lee Myung‐bak government had different value orientation and accordingly different police policies through their inauguration addresses.

본 연구는 언론자료를 활용하여 산업단지 외국인 근로자 관련 이슈를 파악하고자 하였다. 연구방법으로는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 실시하고, 주요 키워드 분석 및 관계성을 확인하였다. 분석결과, 일자리, 중소기업, 제조업, 인력난, 기숙사, 다문화, 안전, 관리 등의 키워드가 주요하게 나타났다. 또한 중심성 분석결과, 중소기업, 일자리, 사업장, 제조업 등의 키워드가 비교적 상위 키워드에 포함되었 다. 마지막으로 군집분석을 실시한 결과, 일반이슈 군집에는 외국인 근로자 도입이슈, 관련기관 및 기업이슈, 지역이슈 관련 키워드가 광범위하게 포함되었다. 반면 특화이슈 군집에는 인력난, 제조업 키워드와 더 밀접한 관계를 지니는 화성, 인천, 부산 등의 지역이 포함되어 관련 이슈에 대한 구체적인 논의가 이루어지고 있음을 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 산업단지 외국인근로자와 관련된 주요 이슈를 파악하게 하고, 관련 연구 및 정책수립에 있어 일부 군집 지역에는 집중적인 검토와 분석이 필요할 수 있음을 시사한다.

This study conducted text mining and semantic network analysis using news data to identify issues related to foreign workers in industrial complexes. The results indicate that keywords such as jobs, small and medium-sized enterprises, manufacturing, labor shortage, dormitory, multiculturalism, safety, and management appeared frequently. Centrality analysis results indicated that keywords such as small and medium-sized enterprises, jobs, workplaces, manufacturing ranked relatively high. Cluster analysis identified two distinct issue groups. The general issues included a broad range of keywords such as the hiring of foreign labor, related institutions and companies, and regional-level keywords. The specialized issues cluster included regions such as Hwaseong, Incheon, and Busan, which were more closely associated with labor shortages and manufacturing. The findings offer important insights for research and policy, emphasizing key issues concerning foreign workers in industrial complexes and the need for targeted regional approaches.

이 연구는 아직까지도 여성의 사회적 지위가 불안하고 사회적 약자인 입장에서 젠더위기 극복을 위한 노력의 일환으로 1998년 제1차 여성정책 기본계획부터 현재까지 이어져 오고 있는 제4차 여성정책 기본계획까지의 여성정책을 언어네트워크방법론을 이용하여 정책변화의 경향을 분석하였는데, 그 분석 결과는 다음과 같다. 우선, 1998년부터 2002년까지 제1차 여성정책 기본계획은 “여성”, “사회”, “활동”, “지원”, “개선”, “문화”, “법제도”, “활성화” 키워드의 중시성 값이 높게 나타났다. 이는 1차 기본계획의 경우 처음 시작하는 계획으로써 기존의 법제도적 관행을 개혁하고자 하는 의지 반영의 결과라고 할 수 있다. 둘째, 2003년부터 2007년까지 여성정책 기본계획은 “여성”, “평등”, “참여”, “확대”, “정책”, “양성”, “지원”, “제고”, “가정”의 키워드 중심성 값이 높게 나타났다. 이는 2차 기본계획이 평등한 가족정책의 기반조성을 시도한 시기이기에 이러한 결과가 도출되었다고 여겨진다. 셋째, 2008년부터 2012년 제3차 여성정책 기본계획의 경우 “강화”, “정책”, “지원”, “취업”, “기반” 키워드가 중심성 값이 평균보다 높게 나타났다. 이는 1차, 2차 기본계획에서 법제도적 및 정책적 기틀을 마련한 이후에 보다 구체적으로 여성정책을 실천하기 위하여 여성의 취업을 강화하기 위한 정책이 마련된 시기라고 볼 수 있고, 특히 이주여성에 대한 권익 증진에 대한 많은 논의가 있었던 시기라고 볼 수 있다. 넷째, 2013부터 2017년까지 제4차 여성정책 기본계획의 경우 “강화”, “제고”, “구축”, “지원”, “역량”, “정책”, “가족”, “성평등” 키워드가 높게 나타났다. 특히, 4차 기본 계획에서는 여성 고용의 활성화가 강조된 시기로 볼 수 있으며, 특히 돌봄 지원과 성평등 정책 측면에서 성인지를 강조한 시기라고 볼 수 있다.

This study analyzed trends in policies on women observed in the 1st general plan of women’s policies through the 4th one in order to overcome the gender crisis through semantic network analysis. The results are as follows. First, key words ‘women,’ ‘society,’ ‘activity,’ support,’ ‘improvement,’ ‘culture,’ ‘legal system,’ and ‘activation’ had high centrality in the 1st general plan of women’s policies from 1998 to 2002. Second, key words ‘women,’ ‘equality,’ ‘participation,’ ‘expanding,’ ‘policy,’ ‘gender equality,’ ‘support,’ ‘enhancement,’ and ‘home’ had high centrality in the 2nd general plan of women’s policies from 2003 to 2007. Third, key words ‘empowerment,’ ‘policy,’ ‘support,’ ‘employment,’ and ‘base’ had higher centrality than average in the 3rd general plan of women’s policies from 2008 to 2012. Fourth, key words ‘empowerment,’ ‘enhancement,’ ‘establishment,’ ‘support,’ ‘competence,’ ‘policy,’ ‘home,’ and ‘gender equality’ had high centrality.

광고PR 분야 소셜 미디어 관련 연구 동향을 실증적으로 분석하기 위해 본 연구는 의미연 결망 분석과 토픽 모델링 기법을 활용하여 광고PR 분야 대표학술지에 게재된 논문들의 핵심주제어들을 분석하였다. 국내 광고PR 분야의 대표적인 학술지라고 할 수 있는 『광고 학연구』, 『한국광고홍보학보』, 『광고연구』, 『홍보학연구』, 『광고PR실학연구』, 『OOH 광고학연구』, 『한국심리학회지: 소비자·광고』에 게재된 총 174건의 소셜 미디어 관련 연구 논문을 분석한 결과, 소셜 미디어에 대한 본격적인 연구가 시작되었던 초창기(2006 ∼2012)와 성숙기(2013∼2018) 간 연구 핵심어와 연구 주제에 상이한 차이가 있음이 확 인되었다. 특히 광고PR 분야 소셜 미디어 관련 연구에서 시간의 흐름에 따라 분석 대상이 변화하였으며, 연구 주제도 점차 다양화되는 양상을 발견할 수 있었다. 본 연구는 이러한 분석을 토대로 광고PR 분야에서 소셜 미디어에 대한 학문적 관심과 논의를 통시적으로 살펴보았으며, 학문 내적인 성찰을 도모하는 것에 의의를 두고자 한다.

In order to analyze social media related research trends in the academic field of advertising and public relations, this study employed a semantic network analysis and topic modeling techniques. A total of 174 published studies were analyzed in this study. Findings suggested that research subjects and topics have changed over time with regard to social media related studies in the field of advertising and public relations. Further, research subjects and topics have also become increasingly diverse over time. Based on such an analysis, this study has empirically looked at how subjects and topics have changed in terms of social media research regarding advertising and public relations. Implications and insights are discussed.