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비서학 논총 2000년대 8년간의 언어네트워크분석 = A Study of the Intellectual Structure of Secretarial during 8 years in 21st century, Using a Semantic Network Analysis
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2018
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117-136(20쪽)
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본 연구에서는 언어 네트워크 분석 방법을 도입하여 자연언어로 된 비정형 데이터인 비서학논총논문 데이터를 분석하고 이를 통해 2003년부터 2010년까지의 비서학 연구동향을 파악해 보고자 하였다. 본 연구에서는 2000년대 8년간 『비서학 논총』에 수록된 연구를 언어 네트워크 분석 방법을 이용해 분석하였다. 이를 위해 2003년 12권 2호부터 2010년 19권 2호까지 수록된 총 113편 논문을 대상으로 국문초록을 추출하여 데이터를 구축하고 용어의 전처리 과정을 거쳐 총 1798개의 단어를 추출하였다. 이 중 빈출 상위 10%, 빈도수 20회를 기준으로 179개 단어들을 단어 집합으로 선정하고 코사인유사계수 행렬을 작성하여 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 시각화는 단어클라우드와 단어네트워크를 구조화 하였으며 중심성 분석, 응집구조 분석을 통해 비서학 연구의 중심 주제와 하위 군집 구조를 밝혔다.
빈출 단어 분석을 통해 분석기간 가장 많이 출현한 단어는 ‘비서’이며 다음 ‘교육’, ‘조직’, ‘직무’에 관한 주제가 활발히 논의되었음을 알 수 있었다. 단어클라우드 분석을 통해, 해당기간 비서학자들은 ‘비서’, ‘교육’, ‘직무’, ‘조직’ 관련 비서학 논문을 썼지만 좀 더 심층적이고 내면적인 고민은 ‘여성’, ‘직장’, ‘미래’, ‘직업’, ‘현장’, ‘경쟁력’이었음을 알 수 있다. 중심성 분석을 통해 연결중심성이 높은 단어들은 ‘교육’, ‘영향’, ‘조직’, ‘비서’ 등으로 나타났으며 이 단어들이 비서학의 핵심단어로 여러 다른 단어들과 함께 쓰인 경우가 가장 높았음을 알 수 있었다. 응집성 분석 결과, 이시기 『비서학 논총』의 연구는 크게 전문대 비서과 학생들의 취업과 진로에 관한 주제[1], 비서의 역할, 역량, 자질 규명에 관한 주제[2], 전통적인 비서학 연구 주제인 조직만족, 조직몰입, 신뢰관계에 따른 영향을 보는 주제[3], 비서교육 및 교육 프로그램 관련 주제[4] 로 나타났다.
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 2003 to 2010. This study employed NetMiner Program to conduct a semantic network analysis.
A total 1,798 keywords were collected for past 8 years in the Journal of Secretarial Studies. Among them, 179 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’, ‘education’, ‘organization’ and ‘duty’ are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. Second, With regards to degree centrality ‘education’, ‘effect’, ‘organization’ and ‘secretary’ were among the highest. Third, the results of component and community analysis show 8 core subject areas. Finally, word cloud word netword were visualized.
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