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네트워크 분석을 이용한 복지 담화 연구 = A Study on Welfare Discourse Using Network Analysis
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2017
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Korean
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199-226(28쪽)
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본고는 네트워크 분석방법을 이용하여 복지 담화의 변화양상을 분석하는 것을목적으로 한다. 1992년부터 2012년에 이르기까지 5년 단위로 대통령 선거가 치러지기 직전 한 달 동안의 신문기사 중 ‘복지’를 포함한 기사를 수집하고 네트워크 분석을 이용하여 복지 담화에 등장한 단어들의 관계를 파악하였다. 복지 담화는 20여 년에 걸쳐 일정한 변화양상을 보였다. 첫째, 노인·장애인 복지에서 여성·아동 복지로 주로 논의되는 복지대상의 변화가 감지되었다. 둘째, 복지가 경제성장 및 일자리와 관련하여 논의되게 되었다. 본고에서는 네트워크 분석방법의 의의와 한계를 밝히는 데에도 힘을 기울였다. 네트워크 분석은 단어 간 관계를 시각화하여 보여 주며 검색어와 공기어의 관계뿐 아니라 공기어 사이의 관계를 보여 준다는 점에서 유용한 면이 있었다. 그러나 코퍼스언어학에서 발달해 있는 다른 연구방법들, 즉 키워드 분석·연어 분석·클러스터 분석·용례 분석 등과 비교할 때 맥락에 대한 고려가 상대적으로 적고, 해당 단어의 전체적인 분포에 대한 고려가 적다는 것이 한계로 드러났다. 코퍼스언어학의 연구방법과 네트워크 분석방법을 결합한다면 대규모 코퍼스를 대상으로 한 담화 분석을 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.
더보기This paper examines changes in the welfare discourse, using network analysis. Newspaper articles containing the word bokji (welfare) were collected which had been published during the presidential election held every five years between 1992 and 2012. Analysis of related words shows two ways in which the welfare discourse was changing over this 20 year period. Firstly, there is a shift in the main beneficiaries of welfare from the disabled and the elderly to women and children. Secondly, there is a increasing tendency for the issue of welfare to be discussed in relation to economic growth and jobs. The paper also demonstrates the strengths and weaknesses of network analysis when applied to discourse analysis. Thus,network analysis is useful in revealing connections between the search word and its collocates, but also shows linkages between the collocates, through visualization. In comparison with other well-established methods of analysis in corpus linguistics, however, such as keyword, collocate, cluster, and concordance analyses, the major limitation of network analysis is that it provides relatively little information about the context in which a given word is used nor about its overall distribution. Nevertheless, it is likely that in the future, combining traditional corpus analysis methods with network analysis will boost the efficiency of discourse analysis, especially when using large corpuses.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.53 | 0.53 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.6 | 1.426 | 0.08 |
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