키워드 네트워크 및 토픽모델링을 활용한 쓰기 치유 연구 동향 분석 -2010년부터 2024년 연구를 중심으로- = The Trend Analysis of Writing Healing Research Using Keyword Network Analysis and Topic Modeling -Focusing on research from 2010 to 2024-

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 키워드 네트워크 분석 및 토픽모델링을 활용하여 국내 쓰기 치유 연구의 동향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 2010년부터 2024년까지의 연구들을 수집하고 189편의 논문을 대상으로 키워드 네트워크 분석 및 토픽모델링을 시행하였다. 분석 결과, 우선 키워드 네트워크 분석을 진행한 결과 글쓰기, 치유, 치료 순으로 연결중심성과 매개중심성, 근접중심성이 모두 높았고, 구조적 공백의 제약성은 낮았다. 다음으로 시기별 네트워크를 분석한 결과 1기에서는 서사, 저널, 인식 등의 단어가 상위의 중심성을 보였고 2기에서는 부정 정서 분노, 우울 등 구체적인 정서를 직접 언급한 키워드들의 중심성이 높았으며 3기에서는 치료의 중심성이 현저히 낮아지고 치유로 일원화되는 경향을 보였다. 마지막으로 토픽모델링을 시행한 결과, 다섯 개의 토픽으로 유형화됨을 확인할 수 있었다. topic1은 자아 표현 쓰기, topic2는 부정 정서 쓰기, topic3은 정서 회복 쓰기, topic4는 문학 활용 쓰기, topic5는 교양 수업 쓰기로 명명하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed trends in domestic writing healing research through keyword network analysis and topic modeling of 189 papers from 2010 to 2024. The analysis found that "writing," "healing," and "therapy" were highly central keywords with low structural hole constraints. Over time, central themes shifted from "narrative," "diary," and "perception" to negative emotions like "anger" and "depression," and finally to a decreased centrality of "therapy" in favor of "healing." Topic modeling identified five research categories: self-expressive writing, negative emotion writing, emotional recovery writing, literature-based writing, and liberal arts education writing. This clarified the developmental directions and key interests in writing therapy research.