• Educational Technology International
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• 제21권2호
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• pp.193-216
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• 2020

This study investigated university students' perspectives on good class and instructional practices through social network analysis. The subjects were 321 students in the third and fourth academic years in a Korean university. The subjects completed four open-ended questions, asking about experience of good class, good instructors' teaching practice, and their feelings and attitudes when participating in good class. As social network analysis, KrKwic (Korea Key Words in Context) was used to compute word frequencies and analyze semantic network structures and Ucinet Netdraw to assess centrality in the social network, consisting of degree centrality, closeness centrality, and between centrality. The results are as follows. First, students showed 5 keywords to depict what good class is, including 'understanding', 'example', 'video', 'interest', and 'communication'. Second, the characteristics of teaching methods by professors who practice good class indicate 'assignments', 'questions', 'understanding', 'example', and 'feedback'. Third, the top 5 keywords of students' attitudes as participating in good class are 'active', 'participation', 'focus', 'listening', and 'asking'. Last, keywords depicting desirable class that students most wanted to take next time are 'assignments', 'rewards', 'understanding', 'difficulty', and 'interest'. The findings from this study include the meanings of the semantic network structures of words in the text making up messages. Also this study can provide empirical evidence for educators and educational practitioners in higher education to create effective learning environments.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권3호
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• pp.89-103
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• 2022

The purpose of this study is to explore professors' perception of blended learning. For this purpose, the reflective journals written by 56 university professors was analyzed using the keyword network analysis method. The results of this study are as follows: First, as a result of keyword frequency analysis for the blended learning, the keywords showed the highest frequency in the order of (1) 'instructional design', 'student', 'instructional method', 'learning objective' in the area of learning, (2) 'importance', 'instruction', 'feeling', 'student' in the area of feeling, and (3) 'semester', 'plan', 'weekly', and 'instruction' in the area of action plan. Second, the results of analyzing the degree, closeness centrality, and betweenness centrality of network connection are as follows. (1) The keywords 'instruction', 'instructional method', 'instructional design', and 'learning objective' in the area of learning, (2) the keywords 'instruction', 'importance', and 'necessity' in the area of feeling, and (3) 'instruction', 'plan', and 'semester' in the area of action plan showed high values in degree, closeness centrality, and betweenness centrality. Based on the research results, implications for blended learning and professors' perception were discussed.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.95-101
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• 2022

The development of the 4th industry has increased social media, and the rise of COVID-19 has stimulated non-face-to-face services. People's consumption patterns are also changing a lot due to non-face-to-face services. In this paper, food content keywords are derived through social network-based semantic network analysis, emotions are analyzed, and keywords applied to food recommendation platforms are input. We collected food, influencer, and corona keyword analysis data through Textom. A lot of research has been done through online reviews of existing influencer content. However, there is a lack of research on keyword sentiment analysis provided by influencers rather than consumers and research perspectives. This paper uploads language and topics derived through online reviews of existing publications and subscribers, and goes beyond the limits used in marketing methods. By analyzing keywords that influencers suggest when uploading content, you can apply data that applies them to food recommendation platforms and applications.

• 한국의류학회지
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• 제46권6호
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• pp.1058-1073
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• 2022

Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제41권6호
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• pp.365-372
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• 2008

Objectives : There are very few researches on North Korea's academic activities. Furthermore, it is doubtful that the available data are reliable. This study investigated research activities and knowledge structure in the field of Preventive Medicine in North Korea with a network analysis using co-authors and keywords. Methods : The data was composed of the North Korean Journal of preventive medicine ranged from Vol. 1 of 1997 to Vol. 4 of 2006. It was the matrix of 1,172 articles by 1,567 co-authors. We applied R procedure for keywords abstraction, and then sought for the outcome of network forms by spring-KK and shrinking network. Results : To comprehend the whole networks explicitly demonstrated that the academic activities in North Korea s preventive medicine were predisposed to centralization as similar as South Korea's, but on the other aspect they were prone to one-off intermittent segmentation. The principal co-author networks were formulated around some outstanding medical universities seemingly in addition to possible intervention by major researchers. The knowledge structure of network was based on experimentation judging from keywords such as drug, immunity, virus detection, infection, bacteria, anti-inflammation, etc. Conclusions : Though North Korea is a socialist regime, there were network of academic activities, which were deemed the existence of inducive mechanism affordable for free research. Article keywords has laid greater emphasis on experiment-based bacterial defection, sustainable immune system and prevention of infection. The kind of trend was a consistent characteristic in preventive medicine of North Korea haying close correlation with Koryo medical science.

• 대한간호학회지
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• 제47권5호
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• pp.600-612
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• 2017

Purpose: This study aimed to identify and compare hospice care research topics between Korean and international nursing studies using text network analysis. Methods: The study was conducted in four steps: 1) collecting abstracts of relevant journal articles, 2) extracting and cleaning keywords (semantic morphemes) from the abstracts, 3) developing co-occurrence matrices and text-networks of keywords, and 4) analyzing network-related measures including degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and clustering using the NetMiner program. Abstracts from 347 Korean and 1,926 international studies for the period of 1998-2016 were analyzed. Results: Between Korean and international studies, six of the most important core keywords-"hospice," "patient," "death," "RNs," "care," and "family"-were common, whereas "cancer" from Korean studies and "palliative care" from international studies ranked more highly. Keywords such as "attitude," "spirituality," "life," "effect," and "meaning" for Korean studies and "communication," "treatment," "USA," and "doctor" for international studies uniquely emerged as core keywords in recent studies (2011~2016). Five subtopic groups each were identified from Korean and international studies. Two common subtopics were "hospice palliative care and volunteers" and "cancer patients." Conclusion: For a better quality of hospice care in Korea, it is recommended that nursing researchers focus on study topics of patients with non-cancer disease, children and family, communication, and pain and symptom management.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.101-126
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• 2016

본 연구는 동시출현단어(co-word) 분석을 이용하여 기술경영 분야의 연구 주제 네트워크를 구축하고, 핵심 연구 주제 및 연구 주제 간 상호연관관계를 도출한다. 동시출현 빈도수의 정규화를 통해 키워드 간 유사성을 도출하여 무방향 네트워크를 분석하는 기존 연구들과는 달리 본 연구는 연관규칙분석(association rule)을 통해 키워드 간 신뢰도(confidence)를 도출하여 유방향 네트워크 분석을 수행한다. 2011~2014년 기술경영 분야 9개 국제 학술지에 게재된 2,456개의 논문의 저자키워드를 대상으로 빈도수 상위 200개 키워드를 추출하고, 주제(THEME), 방법(METHOD), 분야(FIELD)의 세 가지 유형으로 키워드를 분류한다. 각 유형별 일원(one-mode) 네트워크를 구축하여, 함께 많이 연구가 이루어진 키워드들을 찾아내고, 핵심 키워드를 도출한다. 또한 두 가지 유형의 키워드 간의 이원(two-mode) 네트워크를 구축하여, 연구 주제별로 함께 많이 활용된 방법 및 대상 분야를 탐색한다. 본 연구 결과는 최근 성숙기에 접어든 기술경영 분야의 연구 흐름 및 지식 구조를 키워드 수준에서 구체적으로 제시함으로써, 기술경영 분야 연구자들의 연구 주제 탐색 및 연구방향 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.105-124
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• 2023

본 연구는 우리나라 사범대학의 가정교육과 교육과정과 382개의 교수요목에 포함된 내용을 키워드 네트워크 방식을 통해 특성을 파악하고 세부 분야별 상관성을 분석하였다. 총 11개 대학의 가정교육과 교육과정과 382개의 교수요목을 분석하기 위해 Krword 프로그램을 활용하여 키워드 출현 빈도를 분석하고, 키워드 간의 연결 정도와 다양한 중심성 척도를 시각화하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 교수요목을 분석한 결과는 가족, 중등학교, 의복, 식품, 소비자, 디자인 등 다양한 분야를 나타내는 키워드들이 골고루 나타났으며 '방법', '실제', '변화', '원리' 등과 같은 교수법 및 수업 방식에 관한 키워드가 높은 연결 정도와 중심성 지표를 나타냈다. 둘째, 세부 분야별 분석에서 영역별 핵심키워드가 나타났으며, 키워드들의 주제는 학문기반의 핵심키워드를 반영하고 있었다. 본 연구는 가정교육과 교육과정에서 미래지향적이고 융합적인 교육내용을 다룰 수 있는 교육과정으로 전환하는 것에 기여하는데 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.207-214
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• 2012

본 연구는 의료서비스의 질적 향상을 가져옴과 동시에 의료소외지역을 만들 수도 있는 의료민영화에 대해서 찬성과 반대 논리를 살펴보고, 아울러 최근 3년 동안 주요 일간지에 게재된 의료민영화 및 영리병원에 관한 신문 사설을 중심으로 내용분석의 일종인 언어네트워크 분석을 통해 핵심 키워드를 찾아내고, 핵심 키워드 간의 연결 중심성 분석을 통해 논란의 핵심이 무엇인지를 밝혀 보고자 하였다. 결론적으로, 연결중심성 분석 결과 "의료", "병원", "민영화", "의료민영화", "영리병원", "정부"가 가장 중심에 위치하고 있었다. 이는 의료민영화 또는 영리병원에 관한 최근 3년 동안의 주요일간지에 게재된 사설을 중심으로 하였기 때문에, 의료, 병원, 민영화, 의료민영화, 영리병원 등의 키워드가 중심에 위치하고 있는 것은 당연한 결과이다. 다음으로, 중요한 중심 키워드(단어)는 "국민", "건강", "건강보험"이다. 이는 의료민영화를 단순히 의료시장에 대한 개방으로만 보지 않고, 최근 3년 동안의 사설들은 국민의 건강과 건강보험과 관련된 중요한 이슈로 보고 있다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 또한, 그 다음으로 중요한 중심성이 높은 단어로는 "반대"와 "허용"이다. 이를 통해 볼 때, 최근 3년 동안의 사설을 내용 분석해 본 결과, 의료민영화에 반대하는 쪽과 허용하자는 쪽이 팽팽하다는 것을 연결중심성 분석 결과에서도 알 수 있다. 한편, 중심성 분석결과에서 주목할 만한 결과는 "미국", "한미", "FTA" 등의 키워드도 어느 정도 중심성이 나타나고 있다는 것이다. 이는 의료민영화를 미국과의 한미 FTA와 관련하여 사설에서 기술하고 있다는 것을 나타내주는 대목이다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.343-351
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• 2014

이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.