토픽모델링 연구동향 분석

• 영문명: A Study on the Trend of Topic Modeling in South Korea using KCI Journal Publications
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 최성철(Sung Cheol Choi) 박한우(Han Woo Park)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.22 No.2, 815~826쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.04.30

국문 초록

해외에서 토픽모델링 관련 연구가 이루어짐에 따라, 국내에서도 토픽모델링에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 국내 토픽모델링 연구에 대한 트렌드와 계열간 연구주제 차이를 파악하고 한국어에 대한 토픽모델링 기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 한국학술지인용색인(KCI) 홈페이지에서 제공되는 데이터를 수집한 후 저자와 기관을 중심으로 네트워크 분석을 수행하였다. 세부적인 연구주제와 동향을 파악하기 위하여, 연구진이 수집한 논문들을 읽고 내용분석을 진행하였으며 동시에 LDA와 DTM 기반 토픽모델링 분석을 수행하였다. 결과의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 관련 연구는 2015년부터 급증하는 것으로 나타났으며 공학 계열보다 사회과학 논문 수가 더 많았다. 둘째, 공저자 네트워크 분석결과는 공학과 사회과학 계열 모두 소그룹 형태로 다수 구성되어 학술연구 네트워크의 초기형태를 보였다. 마지막으로 토픽모델링을 통해 나타난 세부 주제의 구성이 계열별 차이를 보였다. 공학 계열은 타 시스템과의 적용가능성과 신규 알고리즘 개발에 중점을 둔 주제로 구성된 반면, 사회과학 계열은 주제 및 여론 발굴, 그리고 여론 동향분석과 관련된 것으로 구성되었다. 본 연구 결과는 KCI 등재지의 논문 서지정보를 이용하여 새로운 연구방법인 토픽모델링의 트렌드를 파악하고, 공학과 사회과학 그룹간 세부 주제의 차이를 검토하였다는 점에서 학술적 의의를 지닌다.

영문 초록

Current study collected a total of 166 publications indexed in the KCI (Korea citation index) that used a topic modeling analysis since 2000. Through co-authorship data, social network analysis for researchers and institutions was performed for social sciences versus engineering discipline. A LDA (latent Dirichlet allocation) analysis was also performed to identify detailed research topics and trends. The findings are as follows. First, studies related to topic modeling in Korea showed that the number of papers in the social sciences was increasing rapidly from 2015 and confirmed that the number of papers in the social sciences was higher than those in engineering. Second, the co-authorship networks consisted of a number of small groups, both in engineering and social science. This is an early form of academic research networks. Finally, engineering papers focused on applicability with other systems and development of new algorithms. The social science sector, on the other hand, showed a difference, consisting of an analysis of issues, public opinion, and trends.

목차

1. 서론

2. 선행연구

3. 연구방법 및 설계 : 데이터 수집 및 분석 설계

4. 연구결과

5. 결론

References

키워드

토픽모델링 연구동향 네트워크분석 내용분석 한국학술지인용색인 topic modeling research trends social network analysis content analysis Korean citation index (KCI)