플랫폼 정부 연구의 지적 구조 분석 : 정보계량학과 토픽모델링을 활용하여 = An analysis on the intellectual structure for the platform government: using scientometrics and topic modeling

국문 초록 (Abstract)

지식이 폭증하는 4차 산업혁명 사회에서는 지식의 생산뿐만 아니라 누적된 지식의 전략적 활용이 중요하다. 지적구조 분석은 대량의 연구정보를 획득하고 분석하여 연구 분야 전체를 조망할 수 있는 전략적인 지식을 제공한다. 뿐만 아니라 정보계량학과 토픽모델링을 활용한 지적구조분석은 정부 정책 담당자 외에도 산업계와 연계되고 있는 플랫폼 정부의 연구 특성상, 전문가 중심의 기존 지적구조 분석을 보완할 수 있다는 장점을 지닌다.
본 연구는 지난 23년간(1998-2020)의 플랫폼 정부라는 연구 분야의 학술 자료를 정보계량학 분석과 토픽모델링 분석을 통해 지적 구조를 탐구하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플랫폼 정부 연구에는 어떤 주제적 패턴이 존재하는가, 플랫폼 정부 연구는 어떤 특징을 가지고 연구되어 왔는가, 플랫폼 정부 연구의 토픽은 어떻게 변화되어 왔는가, 플랫폼 정부 지적구조 분석결과의 데이터 기반 정책 활용 가능성은 무엇인가라는 연구문제를 설정하였다. Web of Science에서 수집된 6,285개의 영어로 된 논문을 정보계량학 분석 프로그램인 CiteSpace을 통해 분석하고, 논문의 초록에 대해 R을 이용한 토픽모델링을 진행하였다.
주요 분석 결과는 다음과 같다.
첫째, 문서 동시인용 분석을 통해 클러스터링 된 플랫폼 정부 연구의 12개 하위 연구 주제들과 주요 논문들을 논의하였다. 주제적 패턴 파악을 위한 클러스터링 결과, 소셜 미디어, 공공 데이터 개방, 지속적 발전 측정, 서비스 온라인화, 플랫폼 정부의 서비스 도입, 플랫폼 정부에 활용되는 정보기술, 플랫폼 정부 사례연구, 소통 다양화, 거버넌스, 시민 협업, 지속적인 시민참여, EU지역 공공행정의 12개 클러스터가 도출되었다. 아울러 기술적 발전측면에서 이루어진 컴퓨터 공학 분야의 연구와 행정, 경영, 경제학 등의 활용분야의 연구 사이의 활발한 학제간 상호 인용을 플랫폼 정부 연구에서 확인 하였다.
둘째, 세부 클러스터 간 연계현황을 연도별로 분석결과, 초기단계의 전자 정부 연구에서는 플랫폼 정부 서비스 도입(e-government adoption) 및 지속적인 발전을 측정하는 문제(determining factor), 정보기술(information technology) 클러스터간 연계가 주를 이룬 것으로 나타났다. 반면에 최근의 플랫폼 정부 연구에서는 플랫폼 정부 거버넌스(digital-era governance), 공공 데이터 개방(open government data), 시민 협업(citizen coproduction), 소셜 미디어(social media), 플랫폼 정부 사례연구(case study) 5개 클러스터 간의 연구가 활발함을 도출하였다.
셋째, 신진연구자들이 참고할 수 있도록 플랫폼 정부 연구의 주요 키워드에 대한 분석 결과를 정리하였다. 플랫폼 정부 연구를 시기별, 주요국별 키워드를 분석하였으며, 최근에 활용되는 키워드로 시민참여(citizen participation), 권한부여(empowerment), 협동(collaboration), 공동생산(coproduction), 전환(transformation), 플랫폼(platform) 등이 도출되었다.
넷째, 플랫폼 정부 연구의 주요 논문과 저자를 분석하였다. 23년의 연구기간 중 가장 많이 인용된 논문 Top 30 분석, 주요 논문 내용 파악 및 다른 연구에 활용된 기간 등을 시각화하였다. 플랫폼 정부로 가기 위한 거버넌스 체계를 다룬 논문, 시민과의 협업 필요성, 공공데이터 오픈 고려사항 등의 주제 논문이 최근에 많이 인용되는 논문의 주제로 도출되었다. 저자 동시 인용 분석을 활용한 저자 클러스터를 구성하고 시각화하였다. 또한 영향력이 높은 Top 20 저자를 도출하고, 그들의 연구 주제가 공공 데이터 사례, 서비스 도입 사례, 플랫폼 정부 거버넌스 등의 3가지로 그룹화 됨을 분석하였다.
다섯째, 분석에 활용된 학술연구 논문의 초록에 토픽모델링을 적용하여 잠재된 토픽 도출을 시도하였다. 이상의 분석결과를 종합하여 플랫폼 정부 연구에서 고려해야할 주요 이슈 12개를 추출하였다. 또한 토픽별 추이를 분석하여 공공 데이터 개방(open government data), 소셜 미디어(social media), 시민 협업(citizen coproduction), 플랫폼 정부 서비스 도입(e-government adoption)의 4개 상향(hot)토픽을 도출하였다.
여섯째, 토픽모델링을 통해 도출된 이슈의 통계적 검증을 위해서 토픽간 상관분석, 회귀분석, 토픽간 상대비교 등의 통계적 방법을 시도하여 통계적 타당성을 분석하였다. 다양한 분석결과를 종합하여 플랫폼 정부 추진시 우선적으로 고려할 주제로 공공 데이터 개방(open government data), 소셜 미디어(social media), 시민 협업(citizen coproduction)과 플랫폼 정부 거버넌스(digital-era governance), 플랫폼 정부의 서비스 도입(e-government adoption)을 도출하였다.
마지막으로 도출된 플랫폼 정부 주요 주제의 타당성을 검증하고 향후 정책적 활용방안 도출을 위해서 현재 추진 중인 플랫폼 정부 관련 정책과 분석된 플랫폼 정부 지적구조 분석결과의 비교를 통해 연구결과의 시의성, 활용 가능성을 확인하고 추가 정책방안 수립 시 아이디어를 제공하고자 하였다. 분석 결과 도출된 정책제안으로는 공공 데이터 개방, 소셜 미디어, 시민 협업을 바탕으로 한 플랫폼 정부 연구 주제 모델 도출, 데이터 품질 제고 정책방안, 시민참여 역할확대 등을 제안하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The platform government is a key trend in digital transformation. Various efforts for more efficient government operation have been made using technological development. This study presents an empirical analysis of 6,285 articles in the Web of Science database yielded by a search for the keyword (“platform” or “electro*” or “transform*” or “lean” or “open” or “smart” or “digital”) and “government” from 1998 to 2020. Accordingly, this study analyzes the concept and policy point changes related to the platform government by using content analysis. The topic model analysis is extended, with the analysis of citation patterns, to examine the relationship between the content of papers and their references.
In this study, the following research questions are proposed.
- What are the major topics related to the platform government?
- What characteristics have the platform government research studied?
- What are the changes over time in the key topics related to the platform government?
- What is the possibility of utilizing the results of the platform government's intellectual structure analysis in
future policymaking?
In order to investigate these research questions, 6,285 previous studies are analyzed on the platform government from the Web of Science database and used scientometrics and topic modeling as tools for the big data analysis.
The results of this study are summarized as follows;
First, co-citation networks were constructed and analyzed by using CiteSpace to visualize the domain clusters and dynamic research trends in the platform government domain. 12 sub-areas of the platform government research are identified: social media, open government data, determining factor, online innovation, e-government adoption, information technology, case study, channel choice, digital-era governance, citizen coproduction, sustained public access and EU-cities.
Second, through citation analysis, the research status of each cluster association could be classified annually. This yearly based analysis can be useful when deriving promising areas for research on the platform government. In 2019, research related to the open government data have been raised in addition to social media, digital-era governance, citizen coproduction, and case study.
Third, the investigation of keyword bursts adds temporal contexts in understanding historic footprint and emerging technologies in the platform government. For the identification of the keyword that has been used in recent research, the pathfinder method to create a keyword network map is applied. After analyzing, keywords for future research such as citizen participation, empowerment, collaboration, coproduction, transformation and platform could be identified.
Fourth, the top 30 references with the strongest citation bursts, co-authors network were visualized. It can visualize the results of the analysis of major research papers and bursts in various fields including simultaneous citation analysis. Topic papers on the governance system to move to the platform government, the need for collaboration with citizens, and considerations for opening public data have recently been drawn up as subjects of much-cited papers. The author cluster was constructed and visualized using the author's simultaneous citation analysis. It also derived influential top 20 authors and analyzed that their research subjects were grouped into three categories: public data cases, service introduction cases, and the governance of the platform government.
Fifth, topic modeling was used to investigate the temporal flow of rising topics over the last 23 years using STM. These topics were categorized into three trends: (1) hot, (2) cold, and (3) medium.
- Hot topics: open government data, social media, citizen coproduction, and e-government adoption are consistently rising.
- Cold topics: affecting determining factor, sustained public access, online innovation_e_gov system, channel choice__co-evolution, case study were prominent in the early years.
- Medium topics: information technology, digital-era governance, eu-cities_public administrations have been statically distributed over time.
Sixth, statistical validity was analyzed by attempting statistical methods, such as correlation analysis between topics, regression analysis, and relative comparison between topics, for statistical verification of issues derived through topic modeling. Various analysis results were compiled and the topics to be considered first in consideration of the platform government, such as open governance data, social media, citizen collaboration, digital-era governance, and e-government adoption were derived.
Finally, in order to verify the validity of the platform government's main topics and to derive future policy utilization measures, it was intended to verify the timelines and usability of research results by comparing the platform government-related policies with the analyzed platform government's intellectual structure analysis results and to provide ideas when establishing additional policy measures. The policy proposals derived from the analysis suggested opening public data, drawing up a platform government research subject model based on social media and civic cooperation, improving data quality, and expanding citizen participation roles.
With the results of the analyzed methods, the core authors that contributed to the main sub-areas of platform government research could be identified. Furthermore, subject categories and keyword, bursting keyword, topic models, and document co-citation networks were identified in this study. Ultimately, the purpose of this study was to identify the intellectual structure of the platform government research. The results of this study on the platform government can be used to understand the content landscape, as a starting point for discussions and inquiry of the field at large and as a model for other fields to perform a similar analysis.

목차 (Table of Contents)

• I. 서 론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구의 방법 및 구성 5
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 1. 플랫폼 정부에 대한 이론적 배경 7
• 1.1. 전자정부의 개념 및 발전과정 7
• 1.2. 플랫폼 정부 개념 및 선행연구 19
• 2. 데이터 기반 정책과 데이터 분석 35
• 2.1. 데이터 기반 정책 35
• 2.2. 정보계량학 분석 40
• 2.3. 토픽모델링 분석 50
• III. 연구 방법 61
• 1. 연구 모형 61
• 2. 분석 데이터 63
• 2.1. 데이터 수집 63
• 2.2. 연구 데이터 특징 67
• 3. 분석 방법 69
• 3.1. 클러스터링 분석 70
• 3.2. 토픽 분석 75
• Ⅳ. 연구 결과 79
• 1. 플랫폼 정부 연구의 키워드 분석 79
• 1.1. 시기별 주요 키워드 분석 79
• 1.2. 국가별 키워드 비교 분석 84
• 2. 플랫폼 정부 연구 주제 클러스터 및 시각화 89
• 2.1. 연구 주제 클러스터링 89
• 2.2. 상위 인용된 논문 분석 96
• 2.3. 주요 저자의 연구주제 98
• 2.4. 연구주제의 변이 분석 100
• 3. 플랫폼 정부 연구의 토픽 변화 분석 105
• 3.1. 핵심 토픽 도출 105
• 3.2. 도출된 핵심 토픽 간 비교 113
• 3.3. 시기별 토픽 변화 추이 분석 117
• 3.4. 도출된 토픽 회귀 분석 120
• Ⅴ. 연구 해석 122
• 1. 연구 분야별 플랫폼 정부관련 연구의 증가 양상 122
• 2. 플랫폼 정부 연구의 주요 키워드와 주요 국가 간 비교 124
• 3. 플랫폼 정부 연구 해석을 위한 토픽모델링 126
• 4. 플랫폼 정부 연구 지적 구조 분석결과의 정책 활용방안 128
• Ⅵ. 결 론 137
• 1. 연구결과의 요약 137
• 2. 연구의 시사점 141
• 3. 한계점 및 추후 연구과제 145
• 참 고 문 헌 146
• Abstract 163
• 부 록 167

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