Analysis of social economy research trends in Korea: Comparative analysis of keywords using text network & topic analysis

• 영문명: 국내 사회적경제 연구 동향 분석: 텍스트 네트워크, 토픽 모델링 분석기법의 활용한 시기별 핵심 키워드 비교
• 발행기관: 연세대학교 사회복지연구소
• 간행물 정보: 『한국사회복지조사연구』73권, 155~181쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회복지학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.06.30

국문 초록

본 연구는 텍스트 네트워크 및 토픽 모델링 분석기법을 활용하여 시기별 사회적경제 연구의흐름을 고찰하고 향후 연구의 방향성을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국학술지용인색인(KCI)에 등재된 연구목적에 적합한 총 3,500개의 학술논문을 분석대상으로 설정하고, 주요시기별 핵심 키워드 및 연구주제 비교분석을 수행하였다. 연구결과, 시기를 망라하고 공통적으로 등장하는 단어는 ‘책임’, ‘지역’. ‘기업가’, ‘서비스’, ‘소비자’ 등 이었다. 2007년 이후 공통적으로 ‘자본’, ‘정부’, ‘정책’, ‘제도’, ‘경영’, ‘브랜드’ 등의 단어가 새롭게 등장하였는데, 이는 사회적경제관련 법제화가 진행되면서 관련 연구 또한 활성화 되어 발생한 결과로 해석할 수 있다. 본 연구는국내 사회적경제 관련 학문적 경향성이 어떠한 흐름을 보이는지 텍스트 마이닝 기법을 활용하여방대한 데이터 처리를 분석함으로써 국내 사회적경제 연구동향에 대해 지식기반을 심화시켰다는점에서 이론적 함의를 갖는다.

영문 초록

The purpose of this study is to examine the domestic research trends of social economy and to suggest the direction of future research using text networks and topic modeling analysis techniques. In this study, a total of 3,500 academic papers suitable for the research purpose registered in the Korean Journal Yongin Index(KCI) were set as analysis targets, and core keywords and research topics were compared and analyzed by major period.. As a result of the study, the words that appear in common across time were ‘Responsibility’, ‘Region’, ‘Entrepreneur’, ‘Service’, and ‘Consumer’. Since 2007, new words such as ‘capital’, ‘government’, ‘policy’, ‘system’, ‘management’, and ‘brand’ have emerged in common, which can be interpreted as the result of revitalization of related research as social economy-related legislation progresses.. This study has theoretical implications in that it deepened the knowledge base on domestic social economy research trends by analyzing vast amounts of data processing using text mining techniques.

목차

I. Introduction

II. Theoretical Background

III. Research Method

IV. Results

V. Discussions and Suggestions

References

키워드

사회적경제 연구동향 분석 핵심키워드 비교 분석 텍스트 마이닝 토픽 모델링 social economy research trend analysis keyword network analysis text mining topic modeling