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국내 기업가정신의 연구동향에 관한 탐색적 연구: 동시단어분석 방법을 중심으로
An Exploratory Study on the Study Trend of Domestic Entrepreneurship Using Co-word Analysis Method 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.28 no.3 = no.81, 2011년, pp.295 - 312  

김영수 (숭실대학교 벤처중소기업학과) ,  고종남 (숭실대학교 벤처중소기업학과) ,  도만승 (숭실대학교 벤처중소기업학과)

초록
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본 연구는 지적구조분석의 동시단어분석(co-word Analysis)방법을 '기업가정신'의 연구에 접목하여 지난 50여 년 간의 '기업가정신'과 관련한 국내 연구를 단계별로 분석하였다. 동시단어분석 방법은 연구주제 간의 정보를 시각화하고 이차원 평면에 주제들을 배치하여 연구의 전체적인 동향과 향후 연구 주제를 분석하는 정량적 분석방법으로, 연구 결과 크게 4가지 단계의 연구 경로의 방향성이 도출되었다. 분석에 따르면, 태동기 연구단계(3사분면)에서 연구가 시작되고, 독자적 연구단계(2사분면)의 연구 주제는 연구로서의 독자적인 분야로 정착되는 단계이며, 시대적 상황을 반영하는 연구의 주제들이 포함되어 있다. 성장기 연구단계(1사분면)는 연구주제에 가장 밀접한 관계에 있는 연구주제들이 배치되어 있으며, 성숙기(4사분면)의 연구주제들이 연구의 중심에 위치하는 것을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study conducted time-series analysis on domestic studies related to entrepreneurship for more than last 50 years by integrating the co-word analysis method of intellectual structure analysis into the study of entrepreneurship. The co-word analysis method is a quantitative analysis method to ana...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 지적구조분석의 동시단어분석법으로 연구의 주제에 관하여 주제간의 정보들의 연관성을 시각화하여 연구의 전체적인 동향을 파악하고 향후 연구 주제를 알아보고자 하는 것이며, 이에 따른 연구의 자료는 기업가정신을 선정하여 분석하였다. 분석방법으로 동시단어분석법으로 데이터를 ‘기업가, 기업가정신’으로 선정하고 동시출현행렬과 유사도 행렬을 작성한 후 클러스터링을 분석하였다.
  • 본 연구는 지적구조분석인 동시단어분석법으로 연구의 주제에 관하여 주제 간의 정보들의 연관성을 시각화하여 연구의 전체적인 동향을 파악하고 향후 연구 주제를 알아보고자 한다. 동시단어분석법의 데이터의 주제는 ‘기업가정신의 연구’를 선정하였다.
  • 이것은 기업가정신의 자체의 중요성을 부각시키기도 하지만 개념상의 혼돈을 유발하여 연구 자체의 발전에 커다란 장애가 되기도 한다. 이러한 연구의 혼란스러움을 극복하기 위해 기업가정신에 대한 학자들의 공통된 관점과 연구의 동향과 향후 연구 주제를 밝히는 데 연구의 목적이 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
동시단어분석법이란? 동시단어분석법은 텍스트에서 제시된 특정 영역 안에서 아이디어간의 관계를 확인하기 위해서 텍스트의 단어 또는 명사구쌍이 동시에 출현하는 패턴을 사용하여 기술의 지적구조를 분석하는 계량정보학적 콘텐츠 분석기법이다(Qin 1999).
거대하고 복잡한 데이터를 가시화하는 것은, 어떻게 평가되고 있나? 과학연구와 과학정책에서 사용되어진 전통적인 방법은 상대적으로 소수 전문가들의 견해를 구하는 방법이었다(Law & Whittaker 1992). 현대에는 거대하고 복잡한 데이터를 가시화(visualization)하는 것은 짧은 시간 안에서 좀 더 완성된 전체의 모습의 형태를 파악할 수 있게 하며, 이를 근거로 미래를 예측할 수 있게 하는 강력한 방법으로 평가되고 있다. Small(1999)은 “두 거인의 어깨를 옮겨 다니며 먼 거리를 보는 난쟁이”에 비유하여 지적구조 맵이 미래를 예측하는 강력한 방법론이라고 주장했다.
사회과학분야 과학 분야에서의 개념, 아이디어, 그리고 문제들 간의 연계성을 시각적인 맵의 형태로 보여주는 것은 매우 중요한데, 과학연구와 과학정책에서 사용되어진 전통적인 방법은 무엇인가? 이러한 시각적 맵을 위해 몇 가지 방법이 시도되어졌다. 과학연구와 과학정책에서 사용되어진 전통적인 방법은 상대적으로 소수 전문가들의 견해를 구하는 방법이었다(Law & Whittaker 1992). 현대에는 거대하고 복잡한 데이터를 가시화(visualization)하는 것은 짧은 시간 안에서 좀 더 완성된 전체의 모습의 형태를 파악할 수 있게 하며, 이를 근거로 미래를 예측할 수 있게 하는 강력한 방법으로 평가되고 있다.
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