전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.
연구배경: 본 연구는 치면열구전색(치아홈메우기)에 대한 전반적인 인식을 살펴봄으로써 현재 정체되어 있는 치면열구전색의 활성화를 위한 방안을 제시하고자 수행되었다. 연구방법: 치면열구전색 보장성 정책의 변화에 따른 사회적 인식을 확인하고자 5개 차수로 시기를 분류하였다. 1차시기(2009.12.1.~2010.11.30.), 2차시기(2010.12.1.~2012.9.30.), 3차시기(2012.10.1.~2013.5.5.), 4차시기(2013.5.6.~2017.9.30.), 5차시기(2017.10.1.~2022.12.31.)로 각각 설정하였다. 비정형 빅데이터 분석방법인 텍스트마이닝 분석방법을 활용하였다. 텍스톰을 사용하여 키워드를 수집 및 분석하였으며, 상위 키워드 30개의 빈도수, 의미 연결망의 구조적 특징, 중심성 분석, QAP 상관분석 및 동시출현 단어분석을 실시하였다. 연구결과: 빈도분석 결과 시기별로 상위권에 속한 키워드는 '충치', '치료', '어린이' 등이 공통적으로 나타났다. 치면열구전색의 시기별 의미연결망 구조적 특징에서 밀도지수는 모든 시기별 약 1.00으로 확인되었다. QAP 상관분석결과 1차시기와 2차시기, 4차시기와 5차시기의 상관계수가 0.834로 가장 높은 상관을 보였다. 동시출현 단어분석결과 모든 시기에 걸쳐 '충치'와 '예방'이 1위로 나타났다. 결론: 본 연구를 통해 치면열구전색은 충치예방을 위한 술식과 예방치료로써 사회적 인식이 잘 형성되었음을 알 수 있었다. 그러나 보건교육에 대한 인식은 낮았다. 정체된 치면열구전색을 활성화하기 위해서는 효과적인 교육을 강화해 나가야 하는 노력이 필요하겠다.
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
본 연구는 인지행동치료(Cognitve Behavioral Therapy: CBT)분야 학술지에서 나타난 키워드의 출현패턴을 조사하여 국내 CBT 연구의 지식구조를 규명하는 데에 목적이 있다. 국내·외에서 수행된 CBT 연구를 비교하고자 '인지행동치료'에서 출판된 논문 234편(2008-2019)과 'Cognitive Therapy and Research'에서 출판된 논문 2,316편(1977-2019)이 수집되었다. 자료는 NetMiner 4.3 프로그램으로 분석되었으며 동시출현단어 분석은 코사인 유사도 행렬을 산출하고, 네트워크를 시각화하는 절차로 수행되었다. 본 연구의 결과로 국내 CBT연구자들의 주요 관심사가 식별되었고, 국내 CBT 지식구조는 9개의 연구영역으로 범주화되었다: '척도 타당화', '완벽주의와 속박감', '조현병 환자의 인지, 정서, 관계적 특성', '경계선 성격장애와 우울/양극성 장애 환자의 인지적 특성과 치료', '적응과 심리적 건강', '사회불안장애 환자의 인지적 특성과 치료', '우울의 원인과 공존이환', '수용전념치료', '폭식 장애 환자의 이해와 치료'. 본 연구는 지난 11년 동안 국내 CBT 분야에서 축적된 지식을 점검하였다는 데에 의의가 있으며 국내 CBT 연구의 향후 발전과제로 임상적 실천 표준을 제고하기 위한 연구가 필요하다고 제안한다.
본 연구에서는 국내 오픈액세스 분야의 지적구조 분석을 위해 동시출현단어 분석을 시행하였다. KCI와 RISS를 통해 수집한 국내 오픈액세스 관련 연구물 124편의 논문을 분석 대상으로 선정했으며, 제목과 초록에서 총 1,157개의 키워드를 추출하였다. 선정된 키워드를 대상으로 네트워크 분석을 시행하여 3개 영역과 20개 세부 군집으로 구분하여 제시하였다. 패스파인더 네트워크를 통해 키워드들의 지적 관계를 시각화하였으며, 가중 네트워크를 위한 중심성 분석을 통해 핵심 키워드를 확인하였다. 다음으로 군집분석을 실시하여 5개의 군집을 도출하고, 다차원 축적 지도상에 표시함으로써 키워드 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구 결과는 국내 오픈액세스 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 앞으로 국내 오픈액세스 연구의 방향성을 예측하는데 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
디지털 자원의 급속한 증가에 따라 디지털 보존 및 디지털 큐레이션에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 연구는 디지털 보존과 디지털 큐레이션과 관련된 국외논문과 미국, 영국, 아일랜드, 캐나다, 뉴질랜드의 대학 기록관리 과정의 교과를 대상으로 제목 키워드 프로파일링 기법 및 네트워크 분석을 통해 논문 및 교과의 핵심 주제영역을 도출하고 논문 및 교과의 내용을 살펴보고자 하였다. 분석결과 논문 및 교과의 핵심 주제영역은 논문은 아카이브 시스템 영역, 교과는 큐레이션 교육 및 업무 영역이 주요 영역으로 나타났다. 논문 및 교과 내용분석에 있어서는 논문에서는 전략설계, 교과에서는 기록관리업무가 주요 내용으로 나타났으며 공통적으로 디지털 자원의 포맷이 중요한 이슈로 출현하였다.
본 연구의 목적은 온라인 뉴스 기사를 분석하여 환자안전에 대한 사회적 이슈를 확인하고, 환자안전법 시행 이전과 시행 이후 사회적 이슈의 변화를 확인하기 위함이다. R 프로그램을 이용하여 2010년 1월 1일부터 2020년 3월 5일까지 총 7600건의 온라인 뉴스 기사를 수집하였으며, 키워드 분석, 토픽 모델링, 동시출현 네트워크 분석을 시행하였다. 2609개의 키워드는 다음의 8가지 주제로 범주화되었다 : "의료행위", "의료인력", "감염 및 시설", "간호·간병통합서비스", "의약품", "개선을 위한 시스템 개발 및 구축", "환자안전법", "의료기관 인증". 그리고 환자안전법 시행 이전에는 환자안전 인식, 감염관리, 의료기관 인증 등의 키워드가 등장하였으나 시행 이후에는 환자안전 문화, 투약 등의 키워드가 등장하였으며 간호의 중요도 순위가 상승하였다. 의료계뿐 아니라 대중에게도 환자안전에 관한 관심은 높아지고 있으며, 환자안전 향상에 간호의 역할은 중요하다. 따라서 환자안전을 간호의 핵심 역량으로 삼고 지속적인 교육을 해나가야 할 것이다.
이 연구에서는 한국언론진흥재단의 빅카인즈에서 제공하는 1990년부터 2022년까지 약 30년간의 5·18 관련 뉴스데이터를 빈도분석과 네트워크 분석하였다. 구체적으로 시기별과 지역별 기사량을 분석하여 양적 변화 추이를 살펴보았으며 동시 출현 키워드를 활용한 정부별 네트워크 분석을 통해 정부별 주요 키워드 간의 연결 구조를 탐색하였다. 분석 결과, 시기적으로는 사회적 이슈가 많았던 2019년의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났으며 지역적으로는 전라권의 보도량이 가장 많은 것으로 나타났다. 그리고 네트워크 분석 결과, 정권이 5·18을 바라보는 인식과 정책에 따라 뉴스데이터 내 5·18과 관련된 단어에 차이가 있었다. 5·18 뉴스데이터 분석을 종합한 결과, 5·18이 지역과 상관없이 시간이 지남에 따라 민주화운동으로 자리매김해 나가고 있었으나 동시에 5·18에 대한 왜곡이 해소되지 못하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 '공학' 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 'GIS/통신' 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 '의학/인문사회과학' 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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