온라인 리뷰 텍스트 분석을 통한 공무원들의 공직에 대한 장단점 인식: 토픽 모델링에 의한 탐색적 연구

• 영문명: Public servants' perceptions of job-related pros and cons through online employer review text analysis: An exploratory study by topic modeling
• 발행기관: 한국인사행정학회
• 저자명: 김진영(Jin Young Kim) 이솔빈(Sol Been Lee) 이태헌(Taehun Lee) 장재윤(Jae Yoon Chang)
• 간행물 정보: 『한국인사행정학회보』제23권 제4호, 129~174쪽, 전체 46쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

본 연구는 블라인드에서 익명으로 작성된 공무원 리뷰 데이터를 활용하여 이들이 인식하는 공직의 장점과 단점을 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 총 19,954건의 문서에 구조적 토픽 모델링(Structural Topic Model; STM)을 적용하였고, 그 결과 15개의 토픽군을 식별할 수 있었다. 더 나아가, 전체 문서에서 언급된 토픽의 비율, 전체 평점에 따른 토픽의 차이, 토픽 간 상관관계를 분석하여 만족도가 높은 집단과 낮은 집단 사이에서 발생하는 장단점의 차이와 상호작용을 탐구하였다. 본 연구는 대규모 텍스트 데이터를 통해 공무원의 공직에 대한 다면적 인식을 이해하고, 공무원의 직무 가치 제안(Employee Value Propositions; EVP) 설계에 기초 자료를 제공할 수 있다. 이를 통해 공직 환경에 대한 이해를 증진하고, 공무원을 위한 정책 개발에 시사점을 제공할 수 있으며, 향후 공무원 기피 현상의 해결을 위한 다양한 전략 개발에 기여할 것이라 기대된다.

영문 초록

This study investigates the perceived advantages and disadvantages from public servants through anonymous reviews on online platform. Utilizing Structural Topic Modeling(STM) on 19,954 documents, we identified 15 thematic categories. Additionally, we analyzed the prevalence of these topics across corpus, the variation in topics relative to overall ratings, and the interrelationships between topics. This enabled us to explore the interactions and distinctions in perceived advantages and disadvantages between groups with high and low satisfaction levels. The findings offer a nuanced understanding of public servants' perceptions of public service, informed by large text data. This research provides foundational insights for designing Employee Value Propositions(EVP) for public servants, enhances understanding of the public service environment, and offers policy development implications. Moreover, this study will contribute to the development of strategies aimed at mitigating the aversion to public service in the future.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

V. 논의 및 시사점

참고문헌

키워드

텍스트 빅데이터 텍스트 마이닝 블라인드 구조적 토픽 모델링 공무원 직무태도 Text Big Data Text Mining Blind Structural Topic Modeling Public Servants Job Attitude