토픽모델링과 의미연결망분석을 활용한 한국 예술경영 연구의 동향 변화

An Analysis of Arts Management-Related Studies’ Trend in Korea using Topic Modeling and Semantic Network Analysis

본 연구는 국내 예술경영분야 학술논문의 연구동향을 파악하고 향후 연구방향을 모색하기 위해 토픽모델링과 의미연결망분석을 적용하여 연구하였다. 연구범위는 예술경영분야와 직·간접적으로 연관된 한국연구재단의 등재학술지인 ‘문화정책논총’, ‘문화경제연구’, ‘예술경영연구’, ‘문화산업연구’, ‘인문콘텐츠’에 수록된 총 2,110편이고, 학술논문의 서명, 초록, 주제어를 분석대상으로 삼았다. 시간적 범위는 1988년부터 2017년까지로 설정하였고, 연구토픽과 토픽의 추세, 토픽 간의 관계를 분석하였다. 분석 프로그램은 오픈 소프트웨어인 R과 표준 통계 소프트웨어 SPSS를 활용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 최상위 빈도수를 기록한 주요단어는 ‘한국’, ‘문화’, ‘콘텐츠’, ‘문화콘텐츠’, ‘산업’ 이었다. ‘정책’, ‘지역’, ‘예술’, ‘전략’ 의 주요단어가 그 뒤를 따르고 있었고, ‘미디어’, ‘경제’, ‘관람객’, ‘마케팅’ 등도 상위에 포진되어 있었다. 이는 예술경영분야에서 상위 주요단어들에 대한 논의가 활발하게 시도되고 있다고 볼 수 있다. 둘째, 예술경영분야에서는 총 11개의 연구토픽이 도출되었으며, ‘문화예술일반’, ‘문화기술’, ‘문화예술정책’, ‘지역문화’, ‘문화콘텐츠산업’, ‘문화교류’, ‘문화예술마케팅’, ‘문화예술교육’, ‘(시각예술)예술경영’, ‘(공연예술)예술경영’, ‘문화경제: 컬처노믹스’ 순으로 나타났다. 셋째, 제4차 산업혁명을 맞은 시대흐름에 맞춰 융합교육, 미디어, 기술, 콘텐츠 등과 밀접하게 관련 있는 ‘문화예술교육’과 ‘문화교류’에 대한 연구들이 두각을 드러내고 있었다. 넷째, 의미연결망분석에 따르면, 예술경영분야는 문화예술을 중심으로 다양하고 복잡하게 타 영역들과의 연구가 시도되고 있었으며, 관객조사와 관객개발에 관련한 영역이 상대적으로 많이 논의된 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 의의 그리고 한계점 및 향후 연구에 대한 제언을 논의하였고, 문화예술과 인공지능, 문화예술과 빅데이터라는 융합연구에 대한 발전 가능성을 제시하였다.

The main purpose of this study was to use Deep Learning based Topic Modeling and Semantic Network Analysis to examine research trend of arts management-related papers in korea. For this purpose, research subjects such as ‘The Journal of Cultural Policy’, ‘The Journal of Cultural Economics’, ‘The Journal of Culture Industry’, ‘The Journal of Arts Management’, and ‘The Journal of Human Content’, which are the registered journal of the National Research Foundation of Korea directly or indirectly related to arts management field. From 1988 to 2017, a total of 2,110 domestic journals signature, abstract, and keyword were analyzed. We tried Big Data analysis such as Topic Modeling and Semantic Network Analysis to examine changes in trends in arts management. The analysis program used open software R and standard statistical software SPSS. Based on the results of the analysis, the implications and limitations of the study and suggestions for future research were discussed. And the potential for development of convergent research such as Arts & Artificial Intelligence and Arts & Big Data.