토픽모델링과 의미연결망 분석을 통한이주배경 청소년 연구 동향 분석 = Emerging trends amongst adolescents from immigrant backgrounds using topic modeling and semantic network analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study applied topic modeling based on the LDA (Latent Dirichlet Allocation) algorithm and semantic network analysis sequentially to examine current and emerging trends in research related to adolescents with immigrant backgrounds in Korea. For this purpose, 1,253 papers published in KCI-listed academic journals from 2006 to 2022 were collected as research subjects. The results are as follows. First, the articles on adolescents with immigrant backgrounds tended to focus discussion around four topics: multicultural policy, multicultural education, multicultural discourse, and the adaptation of these adolescents with immigrant backgrounds into Korean society. Second, time-series analysis revealed that studies on the adaptation of adolescents with immigrant backgrounds represent a rapidly emerging area of interest for researchers, whereas multicultural policy, multicultural education, and multicultural discourse studies were topics which are exhibiting a general decline in interest. Third, the topics and areas of interest and research which tended to focus on adolescents with immigrant backgrounds research were linked to the following keywords: education, program, and school. Education was an important word linked to the most topics. Fourth, the degree centrality analysis revealed that education is a keyword with a high level of influence and connection to other keywords in multicultural policy, multicultural education, and multicultural discourse studies. However, in the case of studies into the adaptation of adolescents with immigrant backgrounds, factors had a great many connections with other keywords. The implications of this study are discussed, so as to better facilitate the exploration of future research tasks and directions.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 이주배경 청소년과 관련한 국내 연구의 동향을 종합적으로 살펴보고자 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 알고리즘 기반 토픽모델링과 의미연결망 분석 기법을 순차적으로 적용하였다. 이를 위하여 다문화가정 자녀 대상 교육 지원 정책이 처음으로 수립된 2006년부터 2022년까지의 KCI 등재 학술지에 게재된 총 1,253편의 논문을 연구대상으로 선정하여 논문의 키워드 간 관계와 주요 토픽의 트렌드를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 분석 결과, 이주배경 청소년 연구는 다문화 정책, 다문화 교육, 다문화 담론, 이주배경 청소년 적응의 4개 토픽을 중심으로 논의가 전개되었으며 이 중에서도 가장 큰 비중을 차지한 주요 연구 주제는 이주배경 청소년 적응인 것으로 나타났다. 둘째, 이주배경 청소년 연구의 17년간의 비중 변화를 시계열 분석한 결과, 이주배경 청소년 적응을 주제로 하는 연구는 그 비중이 해마다 증가하는 상승 토픽인 것으로 확인되었으며, 이와 달리 다문화 정책, 다문화 교육, 다문화 담론 연구는 연구의 비중이 감소하는 하강 토픽인 것으로 나타났다. 셋째, 의미연결망 분석 결과, 이주배경 청소년 연구의 토픽은 토픽별 할당 확률이 높은 주요 키워드인 ‘교육’, ‘프로그램’, ‘학교’를 중심으로 키워드들이 연결되어 있었으며, 그중에서도 교육 키워드가 가장 많은 토픽을 연계하는 중요한 단어인 것으로 확인되었다. 넷째, 이주배경 청소년 연구의 각 토픽별로 연결중심성을 분석한 결과, 다문화 정책, 다문화 교육, 다문화 담론 연구에서는 ‘교육’이 다른 키워드와의 연결이 많아 영향력이 높은 핵심 키워드인 것으로 나타났으며, 이주배경 청소년 적응 연구의 경우 ‘요인’이 기타 키워드와 많은 연결관계를 갖는 것으로 확인되었다. 분석 결과를 바탕으로 향후 연구 과제와 방향을 모색하기 위한 시사점을 제언하였다.

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