본 연구는 국내 언론학 분야에서의 연구 경향 및 지식 체계를 파악할 목적으로 언론학 분야의 대표적인 저널인 "한국언론학보"에 2005년부터 2015년까지 게재된 논문들 초록에 나타난 핵심어들을 중심으로 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 이 기간동안 논문 초록에 가장 많이 출현한 핵심어들은 프레임, 트위터, 내용분석, 소셜미디어 등으로 나타났으며, 연결 중앙성과 위세 중앙성이 가장 높은 핵심어들은 사회자본, 신뢰, 트위터로 나타났다. 시기별로 연구 동향을 살펴본 결과 2010년 이전에는 주로 이용과 충족 이론, 의제 설정 이론, 프레이밍 이론 등 전통 매스 미디어 효과 이론을 기반으로 한 연구들이 많이 존재하였으나, 2011년 이후에는 스마트폰, 트위터 등 새로운 형태의 특정 미디어에 주목하면서 이루어진 연구들이 많이 등장하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 향후 국내 언론학 관련 커리큘럼 구성이나 연구 시스템 등을 구축하는 데 실무적인 가이드라인으로 활용될 수 있다는 점에서 의미를 지닌다.
본 연구는 국내 언론학 분야에서의 연구 경향 및 지식 체계를 파악할 목적으로 언론학 분야의 대표적인 저널인 "한국언론학보"에 2005년부터 2015년까지 게재된 논문들 초록에 나타난 핵심어들을 중심으로 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 이 기간동안 논문 초록에 가장 많이 출현한 핵심어들은 프레임, 트위터, 내용분석, 소셜미디어 등으로 나타났으며, 연결 중앙성과 위세 중앙성이 가장 높은 핵심어들은 사회자본, 신뢰, 트위터로 나타났다. 시기별로 연구 동향을 살펴본 결과 2010년 이전에는 주로 이용과 충족 이론, 의제 설정 이론, 프레이밍 이론 등 전통 매스 미디어 효과 이론을 기반으로 한 연구들이 많이 존재하였으나, 2011년 이후에는 스마트폰, 트위터 등 새로운 형태의 특정 미디어에 주목하면서 이루어진 연구들이 많이 등장하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 향후 국내 언론학 관련 커리큘럼 구성이나 연구 시스템 등을 구축하는 데 실무적인 가이드라인으로 활용될 수 있다는 점에서 의미를 지닌다.
This aim of this study is identify research trends and intellectual structure in the field of Korean journalism and communication studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Korean Journal of Journalism and Com...
This aim of this study is identify research trends and intellectual structure in the field of Korean journalism and communication studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Korean Journal of Journalism and Communication Studies from 2005 to 2015. The results showed that "frame", "Twitter", "content analysis" and "social media" are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. With regards to degree and eigenvector centrality, "social capital", "trust" and "twitter" were among the highest. The findings of the periodic characteristics of research trends revealed that there are more studies that employ the traditional media effect theories including Uses and Gratification Theory, Agenda Setting Theory, and Framing Theory before the year of 2010 while those that focus on the specific new media such as smartphones and twitter after 2011. This study has implications in the sense that it can be used as guidelines for making a curriculum or establishing the research system for Korean journalism and communication studies in the future.
This aim of this study is identify research trends and intellectual structure in the field of Korean journalism and communication studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Korean Journal of Journalism and Communication Studies from 2005 to 2015. The results showed that "frame", "Twitter", "content analysis" and "social media" are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. With regards to degree and eigenvector centrality, "social capital", "trust" and "twitter" were among the highest. The findings of the periodic characteristics of research trends revealed that there are more studies that employ the traditional media effect theories including Uses and Gratification Theory, Agenda Setting Theory, and Framing Theory before the year of 2010 while those that focus on the specific new media such as smartphones and twitter after 2011. This study has implications in the sense that it can be used as guidelines for making a curriculum or establishing the research system for Korean journalism and communication studies in the future.
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문제 정의
본 연구는 2005년부터 2015년까지 최근 11년 동안의 한국 언론학의 연구 동향을 파악하기 위해 대표적인 학술지인 『한국언론학보』 논문 초록들에 나타난 핵심어들을 중심으로 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과 나타난 결과들의 요약과 함의는 다음과 같다.
본 연구는 앞서 논의된 여러 선행 연구들을 근거로 언어 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)을 활용하여 2005년부터 2015년까지의 한국 언론학 분야 연구의 연구동향을 분석해 보고자 한다. 이러한 목적을 위해 다음과 같은 구체적인 연구문제를 설정하였다.
보다 구체적으로, UCINET 6을 이용하여 한국 언론학 언어 네트워크의 중앙성 분석(Centrality)을 수행하였다. 본 연구에서는 다양한 중앙성 중 연결 중앙성과 위세 중앙성만 파악하였다[23].
본 연구의 두 번째 목적은 2005년부터 2015년부터 11년간 시기별로 주요 연구 주제에 있어 변화가 나타나는 지를 확인하는 데 있다. 이를 위해 2005년부터 2015년까지 11년 동안 각 연도별 출현 빈도가 3회 이상인 핵심어들이 어떻게 변하고 있는지를 살펴보았고 그 결과는 다음 [표 4]과 같이 나타났다.
본 연구의 마지막 목적은 2005년부터 2015년까지 한국 언론학의 세부 하위영역이 어떻게 범주화되는 지를 살펴보는 데 있다. 이를 위해서 파당 분석을 통해 한국 언론학 연구 언어 네트워크의 하위 네트워크가 어떻게 구성되는 지를 살펴보았다.
본 연구의 첫 번째 연구 목적은 2005년부터 2015년까지 11년 기간 동안 국내 언론학에서 가장 많이 연구된 주제가 무엇인지를 확인하는 데 있다. 이를 위하여 2005년부터 2015년까지 11년간의 『한국언론학보』 논문들에 나타난 주요 핵심어들 중 출현 빈도가 10회 이상인 핵심어들을 KrKwic 프로그램을 통해 살펴보았으며, 그 결과는 다음 [표 2]와 같이 나타났다
이러한 맥락에서 본 연구는 2005년부터 2015년까지의 최근 11년 동안의 국내 언론학 분야에서의 연구 동향을 언어 네트워크를 활용하여 파악하고자 한다. 특히, 본 연구는 연구 동향을 파악하는 데 있어 ①어떤 연구주제나 개념이 이 기간 동안 가장 중심이 되었는가? ②시기별로 중요 연구 주제나 개념의 변화가 있었는가? ③ 기간 동안 언론학 연구들은 어떻게 하위 분류화 될 수 있는가? 등 세 가지 요소를 중심으로 살펴보고자 한다.
다수의 선행 연구들은 언어 네트워크를 통해 논문에 나타난 핵심어들의 연결 구조 형태를 분석하고 가시화 하며 이를 기반으로 의미구조를 파악하고 추론함으로서 학문 분야 연구 동향을 파악해 왔다[4][18][19]. 이러한 맥락에서 본 연구도 논문 핵심어 기반 언어 네트워크를 통해 언론학 분야 연구 동향을 추론해 보고자 한다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고 언론학 분야에 있어서 연구 동향과 관련된 연구 중 언어 네트워크를 통해 2005년 이후의 연구 경향을 밝힌 연구는 존재하지 않는다. 이러한 의미에서 본 연구는 언어 네트워크를 통해 2005년 이후 최근 11년간의 언론학의 연구 경향을 언어 네트워크를 통해 살펴본다.
제안 방법
마지막으로, UCINET 6의 Netdraw 기능을 통하여 한국 언론학 언어 네트워크의 시각화(Visualization)를 실시하였다[23][25].
보다 구체적으로, 1차적으로 선택된 3,985개의 핵심어들 중 KrKwic을 통해 각 핵심어 당 출현 빈도를 확인하여 총 출현 빈도가 5회 이상 되는 핵심어들만을 언어 네트워크를 구성하기 위한 최종 핵심어들로 선별하였다. 총 123개의 핵심어들만이 5회 이상 출현하는 것으로 확인되었고, 이들 단어들을 언어 네트워크 분석을 위하여 사용하였다.
보다 구체적으로, UCINET 6을 이용하여 한국 언론학 언어 네트워크의 중앙성 분석(Centrality)을 수행하였다. 본 연구에서는 다양한 중앙성 중 연결 중앙성과 위세 중앙성만 파악하였다[23].
하위 네트워크 구조를 파악하는 방법은 크게 클러스터 분석(Cluster Analysis), 구조적 등위성 분석(Structural Equivalence Analysis), 파당 분석(Clique Analysis) 등이 존재한다. 본 연구는 이 중 하위 네트워크 구조를 파악하기 위해 파당 분석을 선택하여 이용한다. 파당 분석은 직접적인 연결 정도가 다른 노드들에 비해 상대적으로 높은 노드 사이들을 같은 하위 집단으로 분류해 주는 분석 방법이다[24].
앞서 구성된 핵심어 공출현 행렬을 기본 데이터로 다양한 수학적 연산을 통해 네트워크의 구조적 특성을 나타내는 여러 종류의 지표들 및 그래프 등을 파악하였다. 이 과정을 위하여 대표적인 네트워크 분석 프로그램인 UCINET 6[30]을 이용하였다.
선행 연구들에 따르면 언어 네트워크 분석을 통한 학문 연구 동향 분석 과정은 다음과 같이 과정들을 포함한다[2][4][18-20]. 우선 분석 지표로 중앙성(Centrality) 지표를 사용하여 가장 핵심이 되는 개념 또는 상징들이 무엇인지를 파악한다. 중앙성은 크게 연결 중앙성(Degree Centrality), 근접중앙성(Closeness Centrality), 매개중앙성(Betweenness Centrality) 및 위세중앙성 (Eigenvector Centrality) 등으로 세분화된다[19].
언어 네트워크 분석을 위해서는 자료를 nXn 행렬로 변환하여야만 한다[2][4][23]. 이러한 맥락에서 본 연구에 있어선 최종 선택된 123개의 핵심어들을 중심으로 핵심어X핵심어 형태의 공출현 행렬(Co-occurrence matrix) 을 구성하였다.
본 연구의 첫 번째 연구 목적은 2005년부터 2015년까지 11년 기간 동안 국내 언론학에서 가장 많이 연구된 주제가 무엇인지를 확인하는 데 있다. 이를 위하여 2005년부터 2015년까지 11년간의 『한국언론학보』 논문들에 나타난 주요 핵심어들 중 출현 빈도가 10회 이상인 핵심어들을 KrKwic 프로그램을 통해 살펴보았으며, 그 결과는 다음 [표 2]와 같이 나타났다
본 연구의 두 번째 목적은 2005년부터 2015년부터 11년간 시기별로 주요 연구 주제에 있어 변화가 나타나는 지를 확인하는 데 있다. 이를 위해 2005년부터 2015년까지 11년 동안 각 연도별 출현 빈도가 3회 이상인 핵심어들이 어떻게 변하고 있는지를 살펴보았고 그 결과는 다음 [표 4]과 같이 나타났다.
본 연구의 마지막 목적은 2005년부터 2015년까지 한국 언론학의 세부 하위영역이 어떻게 범주화되는 지를 살펴보는 데 있다. 이를 위해서 파당 분석을 통해 한국 언론학 연구 언어 네트워크의 하위 네트워크가 어떻게 구성되는 지를 살펴보았다. 그 결과는 [표 5]와 같다.
이와 같은 과정을 1,081편의 논문들에서 나타나는 모든 123개 핵심어들에 적용하여 최종 공출현 행렬을 구성하였다.
대상 데이터
2005년부터 2015년까지 11년간의 한국 언론학 분야 연구 동향을 살펴보기 위하여 본 연구는 1차적으로 2005년 2월호부터 2015년 12월까지 한국 언론학회에서 격월간 발행되는 『한국언론학보』에 수록된 1,074편의 논문 초록들에 나타난 핵심어들을 분석 대상으로 선택하였다. 본 연구에서 『한국언론학보』의 논문 핵심어들을 주요 분석 대상으로 선택한 것은 『한국언론학보』의 경우 언론학의 특정 하위분야에 편중되지 않고 여러 언론학 분야의 방대한 분야 주제를 다루고 있으며, 언론학 분야에 있어서 가장 권위 있고 대표성을 지니는 학술지이기 때문이다[2][26].
보다 구체적으로, 1차적으로 선택된 3,985개의 핵심어들 중 KrKwic을 통해 각 핵심어 당 출현 빈도를 확인하여 총 출현 빈도가 5회 이상 되는 핵심어들만을 언어 네트워크를 구성하기 위한 최종 핵심어들로 선별하였다. 총 123개의 핵심어들만이 5회 이상 출현하는 것으로 확인되었고, 이들 단어들을 언어 네트워크 분석을 위하여 사용하였다.
데이터처리
또한, UCINET 6을 이용하여 파당 분석(Clique Analysis)을 통하여 언어 네트워크 상의 하위 그룹들이 어떻게 형성되어 있는지를 파악하였다[23][24]*.
이론/모형
앞서 구성된 핵심어 공출현 행렬을 기본 데이터로 다양한 수학적 연산을 통해 네트워크의 구조적 특성을 나타내는 여러 종류의 지표들 및 그래프 등을 파악하였다. 이 과정을 위하여 대표적인 네트워크 분석 프로그램인 UCINET 6[30]을 이용하였다.
1차적으로 선택된 1,081편 논문들에 나타난 3,985개의 고유 핵심어들을 중에서 언어 네트워크 분석을 위한 최종 핵심어들 선별 과정을 다시 거쳤다. 이 과정을 위하여 박한우와 Leydesdoff[27]가 같이 제작한 KrKwic(Korean Keywords In Contexts) 프로그램을 이용하였다. KrKwic은 다수의 선행 연구에서 활용된 대표적인 한국어 언어 분석 프로그램으로 문장 속에서 사용된 단어들의 출현 빈도를 자동으로 연산해준다[21][28][29].
성능/효과
둘째로, [표 2]에서 볼 수 있듯이 ‘미디어 이용(20회)’, ‘이용과 충족(19회)’, ‘계획행동 이론(19회)’ 및 ‘기술수용 모델(13회)’ 등의 핵심어들의 빈도가 상대적으로 다른 핵심어들에 비해 높게 나타났다.
마지막으로, 파당 분석을 통해 살펴본 하위 네트워크 구조의 결과 2005년부터 2015년까지 언론학에서는 14개의 주요 세부 연구 영역이 나타나는 것으로 나타났다. 특히, 앞서 논의된 프레임 관련 연구나 미디어 이용과 관련된 연구들, 그리고 소셜 미디어와 같은 새로운 매체 중심의 뉴미디어 연구들 이외에 대인커뮤니케이션 주제 연구, 미디어 교육 관련 주제 연구, 광고관련 주제연구, 비판 커뮤니케이션의 일부인 문화 연구 연관 연구 및 전통 매스미디어의 효과 연구 관련 연구 등이 주요 주제 영역들로 다루어져 왔음을 발견할 수 있다.
셋째로, [표 2]에서 볼 수 있듯이 2005년부터 2015년 동안 핵심어 ‘트위터(28회)’, ‘소셜 미디어(24회)’, ‘사회 자본(22회)’ 및 ‘신뢰(22회) 등의 핵심어들의 출현 빈도 또한 다른 핵심어들에 비해 높게 나타났다.
첫째, [표 2]에서 볼 수 있듯이 기간 동안 핵심어 ‘프레임(36회)’과 ‘내용분석(24회)’의 빈도가 다른 핵심어 들에 비해 높게 나타났다.
후속연구
더불어 본 연구를 통해 나타난 결과는 향후 언론학 관련 교육 커리큘럼이나 연구 체계들을 구축하는 데 실무적인 가이드라인으로 활용될 수 있다는 점에서 의미를 지닌다.
본 연구가 지닌 한계점과 차후 연구 방향에 대해서도 논의될 필요성이 있다. 본 연구는 한국 언론학의 연구 동향을 살펴봄에 있어 2005년부터 2015년까지의 특정 시기의 연구 및 학술지의 핵심어만을 중심으로 연구 동향을 살펴봄으로서 연구 결과의 일반화 한계점을 지닌다. 향후 연구에서는 2005년 이전의 자료들까지 포함하면서 연구 동향을 파악하는 것이 필요하다.
본 연구는 한국 언론학의 연구 동향을 살펴봄에 있어 2005년부터 2015년까지의 특정 시기의 연구 및 학술지의 핵심어만을 중심으로 연구 동향을 살펴봄으로서 연구 결과의 일반화 한계점을 지닌다. 향후 연구에서는 2005년 이전의 자료들까지 포함하면서 연구 동향을 파악하는 것이 필요하다. 또한, 단순히 한국의 언론학 연구 동향만을 살펴보는 것이 아니라 전 세계적인 언론학 연구 동향과 비교하면서 한국 언론학 연구의 특성이 어떻게 나타나고 있는지에 대한 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
언어 네트워크 분석이란 무엇인가?
언어 네트워크 분석은 다양한 다큐먼트(Document)에 내재된 상징들이나 개념들 간의 관계를 통하여 유효한 추론을 도출하는 분석 기법이다[4].
학문내의 지식의 발전은 어떻게 이루어지는가?
원래, 학문 지식의 객관성은 토마스 쿤(Thomas Khun)이 그의 저서 과학혁명의 구조(The Structure of Scientific Revolutions)에서 제시했던 바와 같이 학문 공동체 내에서의 학회, 저널, 연구소 등의 커뮤니케이션 채널 등을 통해 수많은 합의와 반증의 결과로 이루어진 의견 일치(Consensus)를 통해 확보되는 것으로 이해될 수 있다. 즉, 쿤에 따르면 학문내의 지식의 발전은 시간의 흐름 속에 자연스럽게 축적되듯이 점진적인 것이 아니라 학문 공동체내의 다양한 상호 작용 들을 통한 평가를 통해 주기적이며, 때로는 급진적으로(혹은 혁명적인) 형태로 이루어진다는 것이다[2-4].
학문의 지속적인 발전을 위해 기존의 연구들을 정기적으로 살펴보고 이들 연구에 나타난 연구 동향을 파악하고 검토, 평가하는 과정이 중요한 이유는 무엇인가?
학문의 지속적인 발전을 위해서는 기존의 연구들을 정기적으로 살펴보고 이들 연구에 나타난 연구 동향을 파악하고 이를 검토하고 평가하는 과정은 매우 중요한 과정이다[1]. 그 이유 중 하나는 모든 학문 단위들에서 발생한 지식들이란 그 자체로 절대성을 지닌 것이 아니기 때문이다. 원래, 학문 지식의 객관성은 토마스 쿤(Thomas Khun)이 그의 저서 과학혁명의 구조(The Structure of Scientific Revolutions)에서 제시했던 바와 같이 학문 공동체 내에서의 학회, 저널, 연구소 등의 커뮤니케이션 채널 등을 통해 수많은 합의와 반증의 결과로 이루어진 의견 일치(Consensus)를 통해 확보되는 것으로 이해될 수 있다.
참고문헌 (34)
장윤미, 정연경, "분류에 관한 국내 연구동향 분석," 한국비블리아학회지, 제24권, 제1호, pp.25-44, 2013.
김용학, 김영진, 김영석, "한국 언론학 분야 지식 생산과 확산 구조," 한국언론학보, 제52권, 제1호, pp.117-140, 2008.
T. S. Kuhn, The structure of scientific revolution, London: Chicago, 1970.
S. Lee, J. H. Choi, and H. W. Kim, "Semantic network analysis on the MIS research keywords: APJIS and MIS Quarterly 2005-2009," Asia Pacific Journal of Information Systems, Vol.20, No.4, pp.25-51, 2010.
H. W. Park and L. Leydesdorff, "Knowledge likage structures in communication studies using citation analysis among communication journals," Scientometrics, Vol.81, No.1, pp.157-175, 2009.
G. A. Barnett, C. Huh, Y. J. Kim, and H. W. Park, "Citation among communication journals and other disciplines: A network analysis," Scientometrics, Vol.88, No.2, pp.449-469, 2011.
C. J. Chung, S. Lee, G. A. Barnett, and J. H. Kim, "A comparative network analysis of the Korean Society of Journalism and Communication Studies and the International Communication Association in the era of hybridization," Asian Journal of Communication, Vol.19, No.2, pp.170-191, 2009.
박한우, L. Leydesdoff, "한국어 내용분석을 위한 KrKwic 프로그램의 이해와 적용: Daum.net에서 제공된 지역혁신에 관한 뉴스를 대상으로," Journal of the Korean Data Analysis, Vol.6, No.5, pp.1377-1388, 2004.
G. F. Khan, S. Lee, J. Y. Park, and H. W. Park, "Theories in communication science: A strucutral analysis using webometrics and social network approach," Scientometrics. http://dx.doi.org/10.1007%2Fs11192-015-1822-0.
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