Background: This study used text mining techniques to determine public perceptions of dental fear, extracted keywords related to dental fear, identified the connection between the keywords, and categorized and visualized perceptions related to dental fear. Methods: Keywords in texts posted on Internet portal sites (NAVER and Google) between 1 January, 2000, and 31 December, 2022, were collected. The four stages of analysis were used to explore the keywords: frequency analysis, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), centrality analysis and co-occurrence analysis, and convergent correlations. Results: In the top ten keywords based on frequency analysis, the most frequently used keyword was 'treatment,' followed by 'fear,' 'dental implant,' 'conscious sedation,' 'pain,' 'dental fear,' 'comfort,' 'taking medication,' 'experience,' and 'tooth.' In the TF-IDF analysis, the top three keywords were dental implant, conscious sedation, and dental fear. The co-occurrence analysis was used to explore keywords that appear together and showed that 'fear and treatment' and 'treatment and pain' appeared the most frequently. Conclusion: Texts collected via unstructured big data were analyzed to identify general perceptions related to dental fear, and this study is valuable as a source data for understanding public perceptions of dental fear by grouping associated keywords. The results of this study will be helpful to understand dental fear and used as factors affecting oral health in the future.
본 연구는 실증적 데이터의 검토 및 분석을 통해 이용자연구와 실용연구 분야의 특징을 발견하고, 이용자연구와 실용연구 분야의 융합 가능성을 논하고자 수행되었다. 이용자연구의 개척 및 확장 가능성을 살펴보기 위해, 실용연구 분야 중 UX 연구를 선택하여 비교하였고, 이용자연구 영역과 UX 영역의 주제어 및 분야별 중복도를 살펴보았다. 연구를 위해 국내 이용자연구 3,370개 논문과 국내 UX 연구 2,413개 논문, 국외 이용자연구 3,875개 논문과 국외 UX 연구 2,515개 논문을 수집하였고, 단순 출현빈도를 포함한 계량정보학적 분석방법을 이용하여 네트워크 맵핑 및 순위 선정, 시기별 비교분석을 수행하였다. 분석 결과 국내의 이용자연구와 UX 연구 중복도는 국외보다 낮은 편이었고, 분야 간 협업의 활발성이 중복도와 연관이 있다고 해석할 수 있었다. 시기별 분석을 통해 이용자연구와 UX 연구간 중복되는 키워드가 점차 증가하고 있음을 발견하였기에, 향후 이용자연구와 실용연구 분야 간의 융합이 활발히 일어날 가능성을 엿볼 수 있었다.
이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.
본 연구는 2001년부터 2018년 6월까지 영재상담과 관련된 국내학술지에 게재된 연구논문의 키워드를 추출한 후 언어네트워크분석 방법을 활용하여 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 연구대상으로 국내 KCI등재지에 게재된 83편의 논문을 선정하였으며, 이들 논문들을 대상으로 키워드 빈도 및 키워드 네트워크, 연결 중심성을 분석하였다. 연구 결과 첫째, 네트워크 분석결과 영재상담과 관련된 연구는 완벽주의, 진로, 상담, 과학영재의 4가지 키워드가 연구 주제로 주요하게 다루어졌음을 알 수 있다. 둘째, 2001년부터 2018년 6월까지 연도별 추이를 분석한 결과 전체적으로 상위 키워드는 미성취영재, 완벽주의, 과학영재, 영재부모 등으로 나타났다. 상승 키워드는 완벽주의, 이중특수아, 영재부모 등으로 나타났고, 영재학생과 일반학생의 키워드는 하락하는 경향을 보였다. 영재상담 연구가 보다 다양한 관점에서 연구가 이루어져야 할 것으로 해석된다.
본 연구에서는 비정형적인 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 시행 중인 정책과 제도에 대한 시민의견을 모니터링 할 수 있는지 확인하였다. '경기지역화폐'와 관련된 5,108건의 신문기사와 748건의 온라인 카페글을 수집하여 빈도분석, TF-IDF분석, 연관분석, 워드트리 시각화 분석을 수행하였다. 그 결과로 기사에서는 지역화폐의 도입 목적, 제공되는 혜택, 사용방법에 관련된 내용이 많았고 카페글에서는 지역화폐의 실사용과 관련된 내용 위주로 작성이 되어있음을 확인하였다. 또한 지역화폐 활성화를 위해서 뉴스는 정보전달자로서 지역화폐의 홍보에 관여하고 있었고 카페글은 지역화폐 사용자인 시민들의 의견으로 이루어져 사용과 관련된 실제적인 정보 교환의 장으로 기능하고 있었다. 지역화폐뿐만 아니라 다양한 정책과 제도에 관해서도 SNS와 텍스트 마이닝을 통해 시민들의 의견을 수렴하여 효과적으로 활성화시킬 수 있을 것으로 보인다.
Purpose This study collects the issues about work-life balance in Korea and United States and suggests the specific plans for work-life balance by the comparison and analysis. The objective of this study is to contribute to the improvement of people's life quality by understanding the concept of work-life balance that has become the issue recently and offering the detailed plans to be considered in respect of individual, corporate and governmental level for society of work-life balance. Design/methodology/approach This study collects work-life balance related issues through recruit sites in Korea and United States, compares and analyzes the collected data from the results of three text mining techniques such as LDA topic modeling, term frequency analysis and keyword extraction analysis. Findings According to the text mining results, this study shows that it is important to build corporate culture that support work-life balance in free organizational atmosphere especially in Korea. It also appears that there are the differences against whether work-life balance can be achieved and recognition and satisfaction about work-life balance along type of company or sort of working. In case of United States, it shows that it is important for them to work more efficiently by raising teamwork level among team members who work together as well as the role of the leaders who lead the teams in the organization. It is also significant for the company to provide their employees with the opportunity of education and training that enables them to improve their individual capability or skill. Furthermore, it suggests the roles of individuals, company and government and specific plans based on the analysis of text mining results in both countries.
Purpose: As one of the continuous studies on the offline distribution industry, the purpose of this study is to find ways for offline stores to respond to the growth of online shopping by identifying research trends on department stores. Research design, data and methodology: To this end, this study conducted word frequency analysis, word co-occurrence frequency analysis, BERTopic, LDA, and dynamic topic modeling using Python 3.7 on a total of 551 English abstracts searched with the keyword 'department store' in scienceON as of October 10, 2022. Results: The results of word frequency analysis and co-occurrence frequency analysis revealed that research related to department stores frequently focuses on factors such as customers, consumers, products, satisfaction, services, and quality. BERTopic and LDA analyses identified five topics, including 'store image,' with 'shopping information' showing relatively high interest, while 'sales systems' were observed to have relatively lower interest. Conclusions: Based on the results of this study, it was concluded that research related to department stores has so far been conducted in a limited scope, and it is insufficient to provide clues for department stores to secure competitiveness against online platforms. Therefore, it is suggested that additional research be conducted on topics such as the true role of department stores in the retail industry, consumer reinterpretation, customer value and lifetime value, department stores as future retail spaces, ethical management, and transparent ESG management.
Studies on online review have carried out analysis of the rating and topic as a whole. However, it is necessary to analyze opinions on various dimensions of service quality. This study classifies reviews of healthcare services into service quality dimensions, and proposes a method to identify words that are mainly referred to in each dimension. Service quality was based on the dimensions provided by SERVQUAL, and patient reviews have collected from NHSChoice. The 2,000 sentences sampled were classified into service quality dimension of SERVQUAL and a method of extracting important keywords from sentences by service quality dimension was suggested. The RAKE algorithm is used to extract key words from a single document and an index is considered to consider frequently used words in various documents. Since we need to identify key words in various reviews, we have considered frequency and discrimination (IDF) at the same time, rather than identifying key words based only on the RAKE score. In SERVQUAL dimension, we identified the words that patients mentioned mainly, and also identified the words that patients mainly refer to by review rating.
본 연구의 목적은 사회과학 전반에 걸쳐서 수행되고 있는 조세 분야의 대표적인 연구주제로서 조세순응, 납세의식, 성실납세(이하 "조세순응")에 관한 연구의 흐름을 정리함으로써 융합학문으로서 세무학의 지평을 확장하는 것이다. 이에 조세순응에 관한 국내 학술지 논문을 학제적 관점에서 종합적으로 분석하기 위하여 텍스트마이닝의 일환으로 토픽모델링 기법을 적용하였다. 데이터 수집-키워드 전처리-토픽모델 분석의 흐름으로 총 347편의 논문에 연구자가 등록한 조세순응 관련 키워드들로부터 잠재적인 연구주제를 제시하고자 하였다. 본 연구의 분석 결과로 첫째, 키워드 분석에서는 세무조사, 조세회피, 성실신고확인제도 등의 키워드가 단순 빈도 기준으로 상위 5개 키워드에 포함되었고, 키워드의 상대적 중요도를 감안한 TF-IDF 값에서도 상위 5개 키워드에 포함되었다. 한편 탈세라는 키워드는 단순빈도에서 부각되지 않은 것에 비해 TF-IDF 값 기준으로 상위 키워드에 포함되었다. 둘째, 토픽모델링을 통해 잠재적인 8개의 연구주제를 도출하였다. 해당 주제는 (1) 조세공정성과 조세범칙행위의 억제, (2) 조세법의 이념과 조세정책의 타당성, (3) 실질과세원칙과 조세채권의 담보 (4) 납세협력비용과 세무행정 서비스, (5) 신고납세제도와 세무전문가, (6) 조세풍토와 전략적 조세행동, (7) 조세행동의 다면성과 차별적 순응의도, (8) 과세정보시스템과 효율적 세원관리와 같다. 본 연구는 학문 간의 경계를 넘어 조세순응이라는 주제어를 바라보는 다양한 관점을 포괄적으로 조망함으로써 학제간 소통의 기회를 마련하고 합리적인 조세제도를 구축하는데 실천적 시사점을 제시하고자 하였다.
사회문제를 해결하는 방법들 중 하나로 활용성이 제시되고 있는 빅데이터 분석기법을 이용하여 작업관련성 근골격계질환에 관한 연구동향을 분석하고자 키워드 네트워크 분석 기법과 CONCOR 분석기법을 적용하여 본 연구를 진행하였다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 첫째, 작업관련성 근골격계질환 논문 수는 근골격계 유해요인조사가 실시된 2003년 이후 20년간 연평균 33편 이상 게재되었으며 2007~2009년 게재 비율이 증가하였다. 둘째, 텍스트 마이닝을 이용하여 출현된 상위 키워드의 빈도는 작업(4,940), 근골격계질환(2,197), 증상(1,836), 관련(1,769), 근골격계(1,421) 등의 순으로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석결과 '근골격계질환 치료', '안전보건관리', '근로환경조사', '작업환경측정' 4개의 군집으로 나뉘었다. 본 연구가 근골격계질환 연구의 발전방안을 위한 세부적인 연구로서 다양한 방향으로 모색하는데 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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