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언어 네트워크 분석을 통한 최근 비서학 연구 분석 = A Study of the Intellectual Structure of Secretarial Studies Using a Semantic Network Analysis
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2017
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Korean
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55-74(20쪽)
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본 연구에서는 언어 네트워크 분석 방법을 도입하여 자연언어로 된 비정형 데이터인 비서학논총 논문 데이터를 분석하고 이를 통해 비서학의 최근 연구동향을 파악해 보고자 하였다. 이를 위해『비서학논총』의 2011년 20권 1호부터 2016년 25권 2호까지 수록된 총 98편 논문을 대상으로 국문초록을 추출하여 분석 데이터를 구축하고 용어의 전처리, 정제 작업을 거쳐 총 1559개의 단어를 추출하였다. 이 중 빈출 상위 10%, 빈도수 23번을 기준으로 150개 단어들을 키워드 집합으로 선정하고 키워드 간 유사계수 행렬을 이용하여 비서학 연구의 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 시각화는 단어클라우드와 단어네트워크를 도식화 하였으며 중심성 분석과 응집구조 분석을 통해 비서학 연구의 중심 주제와 하위 군집 구조를 밝히고 비서학 연구경향을 파악하였다.
키워드 출현빈도 분석을 통해 볼 때 최근 비서학은 ‘비서’에 관한 연구 중 ‘직무’와 ‘조직’에 관한 연구, ‘교육’을 주제로 하는 연구가 활발했으며 주로 ‘∼에 관한 영향’을 규명하는 연구가 주로 진행되었다. 중심성 분석을 통해 단어 네트워크의 중심에는 대학생활 적응, 진로결정, 취업준비 등과 관련된 단어들과 전통적인 비서학 연구 주제인 조직 유효성 관련 연구가 중심에 포진하고 있음을 관찰할 수 있었다. 컴포넌트 및 커뮤니티 분석을 통해 11개의 하위 주제 그룹으로 군집화하였으며 이중. 특기할만한 것은 연결중심성 상위 12단어 중 8개단어가 [1]그룹 ‘대학생활 적응’, ‘전공만족’, ‘학업적응’, ‘전공선택동기’ 관련 주제, [4]그룹 ‘이직’, ‘이직의도’, ‘상사’, ‘조직’ ‘조직몰입’관련 주제의 그룹에 속해있어 이와 관련된 연구들이 비서학을 대표하는 하위그룹임을 알 수 있다.
The purpose of this study is to identify research trends and intellectual structre in the field of Secretarial Studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Journal of Secretarial Studies from 2011 to 2016. This study employed NetMiner Program to conduct a semantic network analysis.
A total 1559 keywords were collected for past 6 years in the Journal of Secretarial Studies. Among them, 150 words were selected as keyword sets based on a appearance frequency. And then a semantic network analysis was conducted with similarity coefficient matrix of that keywords.
The results of this study are as follows. First, ‘secretary’, ‘duty’, ‘organization’ and ‘education’ are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. Second, With regards to degree centrality ‘effect’, ‘subdivision’, ‘organization’, ‘major’ and ‘work’ were among the highest. Third, the results of component and community analysis show 11 core subject areas. Finally, word cloud word netword were visualized.
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