외식산업 이직 관련 연구 동향 분석

• 영문명: Analyze Research Trends in Turnover in the Foodservice Industry: Focusing on Research from 1998 to 2023
• 발행기관: 한국외식경영학회
• 저자명: 문성식
• 간행물 정보: 『외식경영연구』26권 4호, 285~307쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.08.31

국문 초록

본 연구에서는 내용분석 방법 중 하나인 텍스트 네트워크 분석을 사용하여 외식산업에서 진행되었던 이직 관련 연구들의 누적된 성과를 종합적이고 총체적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 외식산업에서 이직 논문이 최초로 게재된 1998년부터 2023년 4월까지 학술연구정보서비스에 등록된 346개의 논문을 대상으로 이직연구 전기(1998년~2009년)와 이직연구 후기(2010년~2023년)로 구분하여 분석하였다. 핵심단어 빈도분석, 중심성분석, 텍스트의 동시출현 빈도 분석, CONCOR 분석을 실시하였고, 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 외식산업에서 이직연구는 2010년 이후 급증하였다. 둘째, 이직연구 후기에는 이직연구 전기에 비해 이직 관련 연구의 주제와 연구의 대상이 더욱 다양해졌다. 셋째, 외식산업의 이직관련 연구에서 이직의도, 직무만족, 조직몰입, 직무스트레스라는 개념이 가장 중요하고 영향력 있는 단어라는 것을 알 수 있다.

영문 초록

In this study, text network analysis, one of the content analysis methods, was used to comprehensively and holistically analyze the cumulative performance of turnover-related studies in the food service industry. For this purpose, 346 articles registered in the academic research information service from 1998, when the first article on turnover in the food service industry was published, to April 2023 were analyzed, divided into the pre-turnover period (1998~2009) and the post-turnover period (2010~2023). Key word frequency analysis, centrality analysis, co-occurrence frequency analysis, and CONCOR analysis were conducted, and the results of this study are as follows. First, the number of turnover studies in the foodservice industry has increased dramatically since 2010. Second, in the later period of turnover research, the topics and subjects of turnover research have become more diverse compared to the earlier period of turnover research. Third, it can be seen that the concepts of turnover intention, job satisfaction, organizational commitment, and job stress are the most important and influential words in turnover research in the foodservice industry.

목차

I. 서론

II. 이론적 고찰

III. 연구설계

IV. 연구결과

V. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

외식산업이직연구동향 텍스트마이닝 텍스트네트워크분석 CONCOR분석 Turnover Research Trends in the Restaurant Industry Text Mining Text Network Analysis CONCOR Analysis