텍스트 마이닝을 활용한 박완서 문학의 키워드 재생산 : 국내논문과 단편소설을 중심으로 = A Study on the Reproducing Keywords of Park Wan-seo’s Literature Using Text Mining : Focusing on Domestic Papers and Short Stories
This study is to reproduce the keywords of Park Wan-seo's literature after analyzing Park Wan-seo's collection of short novels and domestic papers published after Park Wan-seo‘s death.
Park Wan-seo, a research subject, was a novelist who did his best in his work for about 40 years, starting with 『Namok』 in 1970 and then 「taking the sunset with the sunset.」 At the age of forty, he made about 90 short stories and 14 long novels based on personal experiences of the Korean War. In order to reproduce the keywords of Park Wan-seo's research, this study analyzed the post-Park Wan-seo's thesis and Park Wan-seo's short novels by text mining.
Text mining is a series of analytical processes that identify and interpret valuable quantitative information by identifying patterns or relationships using text. Data is obtained from documents such as text files, and it is formed into a matrix of words for each document to apply data mining techniques to gain insight.
Analyzing Park Wan-seo's short story, posthumous degree, journal article, and frequency analysis, frequency ranking change analysis, word cloud analysis, treemap analysis, and bigram analysis using analysis tools of text mining derived from big data Was performed. This is to clarify the research keywords about Park Wan-seo, which has been discussed in abundance in quantity, and to help researchers discover the remaining research topics.
In Chapter II, text mining was conducted around all of Park's short stories. As a result, two phenomena were found. The first is that the words of family members are overhanging. Second, there are many words that make sense among the common words that are hidden by the huge words of family members. This paper first reprocessed the original text to track changes in gender subjects and family members, and then analyzed the frequency of other words.
In Chapter Ⅲ, the papers were published and analyzed as domestic corpus from 2019, one year after Park Wan-seo's death. The Dissertation Corpus and the Journal Dissertation Corpus were divided by their publication year. Using this as the source data, we tried text mining methodologies such as word frequency analysis, word cloud analysis, word frequency ranking change analysis, tree map analysis, and bigram analysis. In addition to presenting the keywords of existing research to researchers who want to expand the horizons of Park Wan-seo's literature, this study explores and suggests the possibility of unknown keywords that have not yet been studied. In other words, based on the visualization information derived from text mining, this study attempted to derive the keywords of domestic papers published after Park Wan-seo.
In Chapter IV, all keywords extracted so far are summarized in a table to promote keyword reproduction. If you compare the keywords found in the short story with the keywords found in the bigram, using the keywords of the degree and journal thesis as a reference point, you can find areas that are not well researched. Thus, text mining methodologies can be used to find keywords that deepen saturated research topics, or to intuitively link different research topics, or to directly identify keywords that exist in literary texts that are not often mentioned in the text of a paper. It is expected to contribute.
This study aims to supplement Park Wan-seo's research, which has been studied only qualitatively, with 'Thesis Thesis', 'Academic Journals', and 'Fiction Short Stories' after Park Wan-seo's research. We actively tried cloud, word frequency ranking change analysis, tree map analysis, and bigram analysis. Through this analysis process, we will re-discover poorly researched keywords while sorting and reproducing the keywords of Park Wan-seo's research, which is considered to have been saturated.
본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 박완서의 단편소설 전집과 박완서 사후에 발표된 국내논문을 양적으로 분석한 후 박완서 문학의 키워드를 재생산하려는 연구이다.
박완서는 1970년『나목』으로 등단한 이후 2010년「석양을 등에 지고 그림자를 밟다」까지 약 사십 년을 쉬지 않고 작품 활동에 매진한 대한민국 최고의 소설가 중 한 명이다. 마흔 살이 되던 해에 등단한 그는 직접 체험한 한국전쟁의 참극을 바탕으로 개인사를 변주하면서 약 90편에 이르는 단편소설과 14편의 장편소설을 발표하였다. 그의 작품은 현실 반영이 뛰어난 데다 양적으로 작품이 풍부하기 때문에 당대의 시대 상황을 살펴보기에 매우 적절한 연구 대상으로 널리 알려져 있다. 특히, 그의 단편소설은 촘촘하고 넓은 시대의 스펙트럼 속에서 ‘젠더 이슈,’ ‘중산층 허위의식’, ‘서울의 아파트’ 등의 사실적인 문제를 적극적으로 표출했다. 그러므로 박완서의 단편소설은 양적 분석 자료를 생산해내는 텍스트 마이닝의 방법론에 매우 적합한 연구 대상인 것이다.
빅데이터에서 파생된 텍스트 마이닝은 텍스트를 사용하여 패턴이나 관계를 파악하여 가치 있는 양적 정보를 발굴하여 해석하는 일련의 분석 과정을 뜻한다. 텍스트 파일 등의 문서로부터 데이터를 획득해 이를 문서별 단어의 매트릭스로 만들어 데이터 마이닝 기법을 적용해 ‘통찰(insight)’을 얻는 것이 텍스트 마이닝의 주요 목적이다.
본고는 박완서의 단편소설 전집과 그의 사후에 발표된 국내 논문을 각각의 코퍼스로 구축한 후 ‘빈도 분석’, ‘빈도 순위 변화량 추이 분석’, ‘워드 클라우드 분석’, ‘트리맵 분석’, ‘바이그램 분석’을 수행하였다. 이는 포화되었다고 여겨지는 박완서에 관한 연구 키워드를 정리하는 동시에 새로운 연구 주제를 재생산하기 위함이다.
Ⅱ장에서는 박완서의 모든 단편소설을 중심으로 텍스트 마이닝의 과정을 실행했다. 소설의 발표년대를 기준으로 ‘1970년대’, ‘1980년대’, ‘1990년대’, ‘2000년대’, ‘모든 작품’의 총 5개인 코퍼스를 만들어 개별 분석하였다. 즉, 작품이 발표된 시대를 기준으로 핵심 키워드를 도출하여 시각화하였다.
Ⅲ장에서는 박완서 사후 1년 후인 2012년을 기점으로 2019년 현재까지 발행된 국내 논문을 발행연도에 따라 각각의 코퍼스로 조성하여 분석하였다. 빈도 분석의 시각화 방법을 통하여 시대별 연구 키워드를 포착하였고 바이그램 연결망을 데이터로 제시하여 키워드의 맥락을 추적하였다.
Ⅳ장에서는 그동안 추출한 모든 키워드를 표로 정리하였다. 또한 양적 분석으로 생산된 키워드를 문학 연구에 어떻게 활용할 수 있는지에 관한 예시적 사례를 선보였다.
본 연구가 이미 포화했다고 판단되는 박완서 연구의 키워드를 재생산하여 박완서 연구자들의 어깨를 조금이나마 가볍게 해주기를 기원한다.
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