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문제 정의
- 네트워크에서 중요한 인물이나 용어를 도출하는 구조인자가 연결계수이다. 네트워크에서 연결계수가 높은 노드를 허브라고 하고 이 허브를 중심으로 네트워크를 분석하고자 하였다[16]. 최근에 연결계수 이외에도 응집 중심성 인자를 추가하여 두 값을 상호 비교하고 보완함으로써 허브 중심으로 네트워크 또는 중심어 도출을 할 수 있다는 사실이 밝혀졌다[27].
- 대학에서 널리 교재로 사용되고 있는 심리학개론에 등장하는 용어와 그 용어를 설명하는 단어로 구성된 bipartate 네트워크를 구축하여 심리학에 핵심이 되는 용어 및 단어를 제공함으로써 심리학을 이해하는데 기여하고자 하였다[그림 2][표 1]. 비록 본 연구에서는 심리학을 설명하는데 가장 많이 등장하는 핵심 용어 15개만을 제공하였지만, 네트워크를 기반으로 얻은 많은 심리학 핵심 용어는 심리학을 이해하는데 기여할 것으로 판단된다.
- 인지철학에서 심리학을 하나의 학문으로 독립시킨 분트를 시작으로 심리학은 발전하기 시작하였다[6]. 분트의 구성주의 접근은 과학의 환원주의에 입각한 것으로 정신을 구성하고 있는 요소들을 환원시켜 분석하고 이해하고자 하였다. 이러한 접근은 같은 정신이라 할지라도 상황에 따라 다르게 나타나는 복잡한 정신세계를 이해하지 못하였으며 20세기 초 제임스에 의한 기능주의 탄생으로 이어졌다[7].
- 21세기 대중화로서의 심리학 및 자연과학과 사회과학의 연결고리로서의 심리학을 이해하기 위하여 네트워크 기술과 정보 알고리즘을 도입하였다. 심리학 용어, 심리학 연구 동향, 심리학 세부분야 사이의 상관성을 분석하여 용합 콘텐츠로써 심리학에 관한 과학기술 정보를 제공하고자 한다.
- 이를 극복할 뿐만 아니라 자연과학과 사회과학의 연결고리로서 심리학 세부 분야의 이해를 위하여 두 세부 분야 사이에 상관성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서 도입한 정보기술은 쌍대비교행렬 알고리즘이다[그림 6].
- 최근 15년 동안 “Psychological Review”에 실린 제목을 통해서 다양한 스펙트럼으로 구성된 심리학의 세부분야별 상관성을 세부분야별로 뭉침 정도를 보고자 하였다.
제안 방법
- “Psychological Review” 제목에 있는 모든 단어를 노드로 하고 한 논문 제목에 있는 모든 단어들은 상호관계가 있기에 링크로 하여 네트워크를 구축하였다.
- 이 k값에 따른 데이터베이스 추출은 리눅스 기반 자체 개발 프로그램을 사용하였으며 사이토스케이프(cytoscape) 프로그램으로 시각화하였다. 구축한 네트워크로부터 구조인자인 연결계수와 응집중심성이 높은 중심어(key word)를 추출하였다.
- 구축한 네트워크에서 방향성은 고려하지 않았으며 노드사이에 관계가 있으면 “1”을 부여하고 관계가 없으면 “0”을 부여하는 방법을 사용하였다.
- 본 연구에서는 먼저 일반심리학 수준에서 심리학 용어를 네트워크 기반으로 분석하고자 한다. 지난 수십년 동안 세계와 한국의 심리학 세부 분야를 심리학 용어를 중심으로 상호 비교분석함으로써 동향을 파악하고 향후 심리학의 발전방향을 제시할 것이다.
- 본 연구에서는 한국심리학 및 세계심리학 동향을 분석하여 제공하였다[그림 3][그림 4]. 일반적으로 한국뿐만 아니라 세계적으로도 일반심리학 분야와 건강심리학 분야는 증가되고 있는 추세다[그림 3A][그림 4A].
- 본 연구에서도 심리용어나 심리 논문을 구성하고 있는 중심어를 도출하기 위해 연결계수와 응집 중심성 순위를 비교하였다[표 1][표 2]. 이 결과는 연결계수만을 사용하여 허브를 도출하는 것에 비해 다음과 같은 장점이 있다.
- 분야별 분류는 “Annual Review of Psychology” 저널의 분야별 분류한 방법을 반복 사용하였다.
- 이 저널은 심리학 분야에서 매년 중심이 되는 주제를 선정하여 검정논문(review article)으로 발표하기 때문에 심리학 동향 분석에 적합하다고 판단하여 선택하였다. 분야별 분류는 제목과 초록을 중심으로 심리학 전공자가 분류하였으며 모호한 것은 심리학개론으로부터 추출한 심리학 용어에서 가장 빈도가 높은 분야로 배당하여 14개 소분야로 분류하였다.
- 상위 15위 속하는 허브 노드에 해당되는 중심어를 전체 네트워크 및 4단계에 걸쳐 노드를 제거한 K4 네트워크에서 추출하였다. 전체 네트워크에서는 연결계수와 응집 중심성에 의해서 추출한 허브 노드 중에서 단 하나의 차이만을 보였다[표 2].
- 심리학 개론에 등장한 용어를 14개 분야로 나누어 용어와 용어를 설명하는 단어를 노드로 하는 bipartate 네트워크를 구축하였다. 그림에서 용어 노드는 붉은 다이아몬드로, 단어는 녹색 원으로 표시하였다.
- 네트워크는 멱함수 분포로 전형적인 사회네트워크 성질을 가지고 있었다. 심리학 세부분야로 구분하기 위하여 다양한 색으로 노드를 구분하였다. 한 노드가 다른 노드와 중첩이 되는 경우 단어가 가장 많이 분포되어 있는 분야로 할당하였다.
- 심리학 용어 네트워크는 심리학 용어와 그 용어를 설명하는 단어로 구성된 두 종류 노드, 다시 말해 성격이 서로 다른 용어 노드와 단어 노드로 구성된 bipartate 네트워크를 구축하였다. 심리학 용어에 있어서 링크는 용어와 그 용어를 설명하는 단어를 말하는 것이며 용어를 설명하는 문장에 들어 있는 단어들 간에는 상호관계로 보지 않았기에 링크가 아니다.
- 심리학 용어(592개)는 대학교재로 사용되고 있는 심리학 개론서 중에서 비교적 체계적으로 요약 정리한 다니엘 샥터 등이 저술한 심리학개론에서 추출하였다[20]. 심리학 용어를 중심으로 이 용어를 설명하는 단어는 상관관계가 있는 것으로 하여 네트워크를 구축하는 데이터베이스로 사용하였다. 만약 한 용어가 다른 용어를 설명하는 단어로 쓰여 질 경우 심리학 용어로 분류하였다.
- 심리학의 최근 연구 분야를 구체적으로 분석하기 위하여 지난 15년(2000년 ~ 2014년) 동안 미국심리학회에서 발간하는 “Psychological Review”의 논문 제목에 나타나는 단어-단어 상호작용 네트워크를 구축하였다[그림 5].
- 연결계수 및 응집 중심성 값이 큰 허브 노드 중에서 상위 10위에 있는 심리학 용어를 비교하였다[표 1]. 중심어가 네트워크 종류와 구조인자에 따라 다소 차이를 보이는 것은 네트워크의 특성과 네트워크의 구조를 분석하는 인자에 인한 것으로 향후 네트워크로부터 중심어를 추출할 때 이와 같은 방법을 사용하여 다양한 중심어를 추출하여 분석하는 것이 바람직하며 심리학을 이해하는 중심어로 활용할 수 있다.
- 해당 k-코어 네트워크를 구축하기 위해서는 k-코어값을 순차적으로 적용하면서 k-코어값 보다 적은 링크를 가진 노드를 제거하여 남은 노드로 구성된 네트워크를 구축한다. 이 k값에 따른 데이터베이스 추출은 리눅스 기반 자체 개발 프로그램을 사용하였으며 사이토스케이프(cytoscape) 프로그램으로 시각화하였다. 구축한 네트워크로부터 구조인자인 연결계수와 응집중심성이 높은 중심어(key word)를 추출하였다.
- 지난 15년 동안 “Pyschological Review”에 발표된 논문 제목에 등장하는 단어의 총수는 1,397 개였는데, 이들로 구성된 네트워크 및 핵심 네트워크(K9) 조차도 중심부위는 중첩되는 부분이 너무 많아 세부 분야별 구분이 명확하지 않았다. 이 단어들 중에서 두 세부 분야에서 동시에 등장하는 단어를 추출하여 쌍대비교행렬 알고리즘을 사용하여 중첩부분을 해결하고 동시에 두 분야 사이의 상관관계를 분석하고자 하였다[그림 6]. [그림 6]에서 두 분야 사이에 공유한 단어의 수를 표시하였으며 가장 단어를 많이 공유한 쌍(121 개)에서부터 가장 공유가 낮은 쌍(1 개)을 검은색 밝기로 나누어 상대적인 크기로 표시하였다.
- 지난 수십년 동안 세계와 한국의 심리학 세부 분야를 심리학 용어를 중심으로 상호 비교분석함으로써 동향을 파악하고 향후 심리학의 발전방향을 제시할 것이다. 이를 위해서 본 연구에서는 복잡계를 이해하는 네트워크 기술과 정보 알고리즘을 적용하고자 한다[16][19].
- K-코어 네트워크는 전체 네트워크에 비해 비교적 중요하지 않은 링크를 우선적으로 제거하여 구축한 네트워크이기에 좀 더 핵심적인 노드로 구성되어 있다고 볼 수 있다. 전체 및 K3 네트워크로부터 연결계수 및 응집 중심성이 높은 노드를 추출하여 비교하였다[표 1].
- 최근 연구동향에 많이 등장하는 중심어를 도출하기 위하여 [표 1]에서 실시한 방법과 동일하게 전체 및 K4 네트워크로부터 연결계수와 응집 중심성 값이 높은 단어를 추출하였다[표 2].
대상 데이터
- 2000년 이후 심리학 분야의 연구동향 분석은 미국심리학회에서 매년 핵심 주제만을 모아 발간하고 있는 “Psychological Review” [23]에 실린 총 528편의 논문 제목을 중심으로 제목 내에 있는 단어들은 서로 상관관계가 있는 것으로 데이터베이스를 추출하고 네트워크를 구축하는 자료로 활용하였다.
- 논문 제목에 등장한 노드(단어)수는 1,397개 이며, 이 단어들을 연결하는 링크의 총수는 21,988이었다[그림 5A]. 네트워크는 멱함수 분포로 전형적인 사회네트워크 성질을 가지고 있었다.
- 전체 네트워크는 너무 복잡하여 분야별 구분이 명확하지 않았다. 따라서 비교적 덜 중요한 노드를 8단계를 거쳐 제거한 K9 네트워크를 구축하였는데, 노드 수는 577개였으며 링크는 13,120으로 구성되었다[그림 5B]. 전체 네트워크에 비해 K9 네트워크의 가장자리 부분은 비교적 분야가 명확하게 구분되나 중심부분은 여전히 혼재되어 세부분야별 구분이 명확하지 않았다.
- 다시 말해 1967년부터 1999년까지 발표된 논문 수는 2014년까지 발표된 논문수의 22%(1,598편)에 지나지 않았다. 따라서 한국심리학회의 분야별 연구동향 분석은 2000년부터 2014년까지 지난 15년 동안 발표한 논문에 한정하여 동향을 분석하였다[그림 3]. 이것이 오히려 최근 한국심리학회의 분야별 연구동향을 분석하는데 더 정확한 정보를 제공할 것이기 때문이다.
- [그림 1]에서는 14개 분야 중에서 대표적인 4개 분야, 발달심리, 이상심리, 인지 심리, 및 일반심리 네트워크를 나타냈다. 발달심리 네트워크는 52개 용어와 209개 단어를 노드로 하고 696개 링크로 구성되었으며[그림 1A], 이상심리 네트워크는 35개 용어와 332개 단어를 노드로 하고 958개 링크로 구성되었으며[그림 1B], 인지심리 네트워크는 45개 용어와 491개 단어를 노드로 하고 1,542개 링크로 구성되었으며[그림 1C], 일반심리 네트워크는 31개 용어와 312개 단어를 노드로 하고 894개 링크로 구성된[그림 1D] 네트워크를 보여주고 있다.
- 세계 심리학 동향을 분석하기 위한 자료는 1950년부터 2014년 까지 65년간 “Annual Review of Psychology” 저널[21]에서 발간한 총 1,232편의 논문을 분석하여 분야별로 분류하였다.
- 세계적인 심리학 분야별 연구동향의 분석을 위해서 “Annual Review Psychology”지에 발표된 지난 65년간(1950년 ~ 2014년) 발표된 분야별 논문수를 활용하였다[그림 4].
- 한국 심리학 동향을 분석하기 위한 자료는 1967년 창간한 한국심리학회에서 발간하는 한국 유일의 심리학 분야 논문지인 “한국심리학회지”[22]에 실린 총 1,221편의 논문을 분야별로 분석하였다.
이론/모형
- 2000년 이후 “Psychological Review” 제목으로부터 분야별로 분류한 단어를 쌍대비교행렬 알고리즘(pair-wise comparison matrix algorithm)을 이용하여 심리학 분야별 상관관계를 분석하였다[26].
- 네트워크심리학 용어 네트워크 및 “Psychological Review” 제목 네트워크의 시각화는 사이토스케이프(cytoscape) 프로그램을 사용하였다[24].
- 분야별 분류는 “Annual Review of Psychology” 저널의 분야별 분류한 방법을 반복 사용하였다. 분야별 분류는 한국심리학회지에서 분류한 14개 분류체계를 적용하였다.
- 이를 극복할 뿐만 아니라 자연과학과 사회과학의 연결고리로서 심리학 세부 분야의 이해를 위하여 두 세부 분야 사이에 상관성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서 도입한 정보기술은 쌍대비교행렬 알고리즘이다[그림 6]. 지난 15년간 인지심리, 신경심리, 일반심리, 사회/문화심리 분야의 논문 수(66.
성능/효과
- 따라서 비록 연결계수 값은 같지만 응집 중심성 값을 고려한다면 우선순위를 명확하게 할 수 있다. 둘째, 네트워크구조 인자인 연결계수의 크기 이외에도 네트워크에서 한 노드가 얼마나 중요한 위치에 있느냐의 척도가 되는 응집 중심성을 함께 고려하기 때문에 중심어에 대한 신뢰도가 더 높다고 할 수 있다.
- 이 결과는 연결계수만을 사용하여 허브를 도출하는 것에 비해 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 연결계수는 비교적 작은 정수이기 때문에 같은 값을 가지는 용어가 다수 나올 경우 우선순위를 정하기가 어려운데, 응집 중심성 값은 매우 크기 때문에 같은 값을 가지는 경우가 거의 없다. 따라서 비록 연결계수 값은 같지만 응집 중심성 값을 고려한다면 우선순위를 명확하게 할 수 있다.
후속연구
- 결론적으로, 본 연구에서는 네트워크 및 정보 알고리즘을 기반으로 심리학 용어의 중심어 구축, 한국 및 세계적인 심리학의 동향, 다양한 심리학 분야 사이의 상관성 분석을 통해서 심리학에 대한 이해를 높일 수 있는 정보를 제공하였으며, 심리학과 정보과학 기술을 접맥시켜 융합콘텐츠에 대한 정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
- 심리학은 사회과학과 자연과학의 연결고리 역할을 하기 때문에 마치 스펙트럼과 같은 다양한 전공으로 세분화되어 있는 특성이 있다. 따라서 세분화된 심리학의 발전 동향을 분석하고 심리학 용어를 정확하게 정의하여 향후 융합 과학 시대에 심리학의 정체성을 확립하는 기반을 다진다면 심리학의 오류를 막고 대중화의 바람직한 방향을 제시할 수 있을 것이다.
- 응집 중심성이란 네트워크상에서 노드가 얼마나 중요한 위치에 있느냐의 척도다. 따라서 연결계수 중심으로 허브를 결정하는 방법에 응집 중심성 인자를 추가하면 더 명확하게 허브 노드를 선정할 수 있을 것이다.
- 예를 들어, 통계/측정심리의 경우, 인지심리 분야를 제외하면 사회/문화심리 분야와 공통단어를 가장 많이 가지는데 두 분야 사이에 밀접한 관계가 있으며 사회/문화 심리 분야의 연구에 통계/측정 분야의 방법론이나 결과를 공유할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 따라서 우리는 [그림 6]에서의 결과로부터 두 분야 사이에 상관관계 정도를 비교분석 함으로써 세부 분야들 사이에서의 밀접도 또는 상관성(correlation)에 대한 정보를 얻을 수 있을 것이다.
- 이들을 제외한 심리학 세부분야를 자연과학과 사회과학 사이에 체계적으로 배치할 수 있을 것이다. 본 연구에서 분석한 데이터가 부족하기 때문에 향후 더 많은 논문을 추가적으로 분석한다면 자연과학과 사회과학을 이어주는 심리학 세부 분야의 연결 사슬을 제시할 수 있을 것이다.
- 대학에서 널리 교재로 사용되고 있는 심리학개론에 등장하는 용어와 그 용어를 설명하는 단어로 구성된 bipartate 네트워크를 구축하여 심리학에 핵심이 되는 용어 및 단어를 제공함으로써 심리학을 이해하는데 기여하고자 하였다[그림 2][표 1]. 비록 본 연구에서는 심리학을 설명하는데 가장 많이 등장하는 핵심 용어 15개만을 제공하였지만, 네트워크를 기반으로 얻은 많은 심리학 핵심 용어는 심리학을 이해하는데 기여할 것으로 판단된다.
- 또한 임상심리분야는 오히려 감소하는 것으로 나타났다[그림 3C]. 이는 현 한국 심리 분야의 현주소를 반영한 것으로 향후 한국심리학계가 나아가야 할 방향을 분석하는데 참고자료로 활용할 수 있을 것이다. 특히, 상담심리 분야는 한국에서 전공자들이나 대학원생들이 매우 선호하고 있는 분야임에도 불구하고 논문수가 감소하는 것은 상담심리분야가 연구보다는 자격증 취득이나 사회진출을 위한 분야로 활용되기 때문인 것으로 풀이된다.
- 최근 심리학 대중화에 따른 심리학 부작용과 오류에 대해 심리학계에서 우려 및 이를 바로잡고자 하는 노력이 확산되고 있다[14]. 이러한 시점에 전공자뿐만 아니라 일반인들에게 과학 및 정보기술을 기반으로 본 연구에서 제공하는 심리학의 핵심용어와 이를 설명하는 단어에 대한 정보가 심리학계의 노력에 적은 부분이지만 기여할 수 있을 것으로 판단한다.
- 본 연구에서는 먼저 일반심리학 수준에서 심리학 용어를 네트워크 기반으로 분석하고자 한다. 지난 수십년 동안 세계와 한국의 심리학 세부 분야를 심리학 용어를 중심으로 상호 비교분석함으로써 동향을 파악하고 향후 심리학의 발전방향을 제시할 것이다. 이를 위해서 본 연구에서는 복잡계를 이해하는 네트워크 기술과 정보 알고리즘을 적용하고자 한다[16][19].
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