Word2Vec과 엔트로피를 활용한 연구동향 분석

• 영문명: Research Trend Analysis using Word2Vec and Entropy
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 조석연(Seokyeon Jo) 권경민(Kyungmin Kwon) 이한준(Hanjun Lee)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.26 No.4, 1051~1063쪽, 전체 13쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.08.30

국문 초록

특정 연구 분야의 동향을 파악하기 위해 주로 해당 분야에서 발표된 주요 논문들에 대한 정성적인 문헌 분석 방법이 사용되어왔다. 최근에는 텍스트 분석 기법을 활용하여 정량적으로 대량의 문헌을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구에서는 워드 임베딩과 엔트로피를 활용한 분석방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 활용하여 경영정보학 분야의 문헌을 분석한다. 이를 위해 경영정보학 주요 저널에 발표된 12,704건의 논문을 수집하였다. 수집한 논문에서 추출한 7,813건의 키워드에 대하여 Word2Vec과 연도별 키워드 클러스터링을 적용하고, 벡터 유사도 분석을 통하여 경영정보학 분야의 연구 흐름을 분석하였다. 또한 엔트로피 증감률과 평균값을 근거로 연구주제들을 시각화하고 연구 주제의 생명주기에 따라 분류하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 연구 분야에도 적용 가능하며 대량의 문헌을 정량적으로 분석하는 방법으로서 의미를 갖는다.

영문 초록

To understand trends in a specific research field, qualitative literature analysis of major papers published in that field has traditionally been used. Recently, there has been an increasing effort to quantitatively analyze large volumes of literature using text analysis techniques. This study proposes an analysis method utilizing word embedding and entropy. The proposed method is applied to analyze literature in the field of Management Information Systems (MIS). For this purpose, 12,704 papers published in major MIS journals were collected. Word2Vec and annual keyword clustering were applied to 7,813 keywords extracted from these papers, and the research trends in the MIS field were analyzed through vector similarity analysis. Furthermore, research topics were visualized and classified according to their life cycles based on the rate of entropy change and average values. The method proposed in this study is applicable to various research fields and holds significance as a quantitative approach to analyzing large volumes of literature.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 연구 방법

4. 연구 결과

5. 시사점 및 결론

Reference

키워드

경영정보학 연구동향 엔트로피 분석 워드 임베딩 entropy analysis MIS reserach trend Word2Vec word embedding