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사회과학 중독연구 분야의 지적구조에 관한 네트워크 분석 : 2019년도 KCI 등재 논문을 기반으로
Network Analysis of the Intellectual Structure of Addiction Research in Social Sciences: Based on the KCI Articles Published in 2019
원문보기
한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.10, 2021년, pp.21 - 37
이세림 (이화여자대학교 사회복지학과) , 전종설 (이화여자대학교 사회복지학과)
초록
본 연구는 동시출현단어 네트워크 분석을 활용하여 사회과학 중독 분야의 국내 최신 연구 경향을 반영하는 지적구조를 규명하고자 했다. KCI 데이터베이스에서 연구시작일 기준 최신 1년인 2019년에 발간된 중독 주제의 논문 총 172건을 수집하여 총 432개의 키워드를 추출하였다. 이후 Bibexcel, COOC, WNET, NodeXL 프로그램을 통해 네트워크 분석을 실시했다. 연구 결과, 중독 유형, 연구대상, 연구방법, 연구변수 관련 키워드가 나타났으며 20개 군집을 파악했다. 또한 세부적으로 전역중심, 지역, 매개 중심 네트워크 분석을 통해 각 키워드 간 관계를 살펴보고 논의했다. 이를 통해 스마트폰 중독을 중심으로 하는 최신 이슈를 분석하고, 향후 보완되어야 할 관계 중독, 음식 중독, 일 중독 주제영역의 연구와 실천에 대한 기초자료 및 시사점을 제공했다. 그리고 마약 중독의 범죄와의 관련성, 알코올 중독에서의 가족의 관련성, 도박 중독에서의 동기의 관련성 및 질적연구의 필요성 등에 대해 논의하였다.
Abstract
AI-Helper
This study investigated the intellectual structure of the latest trends in Korean addiction research in the social sciences. A network analysis of keywords with co-word occurrence was performed on 172 papers from the KCI database based on the data from the year of 2019, and a total of 432 keywords w...
주제어
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AI 본문요약
제안 방법
- Bibexcel-NodeXL 프로그램을 함께 사용하여 핵심 키워드 간의 관계를 살펴보았고, COOC-WNET– NodeXL 프로그램을 함께 사용하여 키워드들 간의 관계를 패스파인더 네트워크로 시각화하고, 전역, 지역, 매개중심성을 살펴보아 세부적인 분석을 진행했다
- 본 연구는 중독을 주제로 한 최신 1년간의 연구 문헌들을 수집하여, 동시출현단어 네트워크 분석을 실시했다. Bibexcel-NodeXL 프로그램을 함께 사용하여 핵심 키워드 간의 관계를 살펴보았고, COOC-WNET– NodeXL 프로그램을 함께 사용하여 키워드들 간의 관계를 패스파인더 네트워크로 시각화하고, 전역, 지역, 매개중심성을 살펴보아 세부적인 분석을 진행했다.
- 본 연구에서는 중독 분야의 지적구조를 분석하기 위하여 핵심 키워드들의 코사인 유사도 행렬을 산출하였고, 이를 입력데이터로 하여 r=∞, q=n-1 조건의 패스파인더 네트워크 알고리즘을 적용하여 네트워크를 생성하였다.
대상 데이터
- 총 98개의 학술지에서 발간된 172건의 논문이 선정되었다. 학술지의 경우, 한국중독범죄학회보가 27개의 논문으로 가장 많았으며, 학습자중심교과교육연구 15 개, 인문사회 219개, 청소년학연구 9개, 한국심리학회지:건강 6개가 뒤를 이었다.
데이터처리
- 키워드 수집 및 전처리 과정 후 이재윤의 Semi 프로그램과 Bibexcel을 통해 각 논문에서 각 키워드가 출현한 횟수인 키워드들의 문헌 빈도와 동시출현 빈도를 조사했다. Bibexel-NodeXL 프로그램을 함께 활용해 핵심 단어들의 전반적인 네트워크를 먼저 파악하고자 했으며, COOC-WNET-NodeXL 프로그램을 함께 사용하여 더 구체적인 세부 영역을 파악하고 중심성 분석을 진행하여 전역 중심 네트워크 분석과 지역 및 매개 중심 네트워크 분석을 실시하였다.
- 키워드 수집 및 전처리 과정 후 이재윤의 Semi 프로그램과 Bibexcel을 통해 각 논문에서 각 키워드가 출현한 횟수인 키워드들의 문헌 빈도와 동시출현 빈도를 조사했다. Bibexel-NodeXL 프로그램을 함께 활용해 핵심 단어들의 전반적인 네트워크를 먼저 파악하고자 했으며, COOC-WNET-NodeXL 프로그램을 함께 사용하여 더 구체적인 세부 영역을 파악하고 중심성 분석을 진행하여 전역 중심 네트워크 분석과 지역 및 매개 중심 네트워크 분석을 실시하였다.
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- DOI : 10.5392/JKCA.2021.21.10.021 [무료]
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