토픽모델링과 네트워크 분석을 활용한 리터러시 연구의 동향

Trends in literacy research using topic modeling and network analysis

본 연구는 리터러시 가 학술적으로 어떻게 연구되어 왔으며 어떠한 주제로 연구의경향을 보이는지를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 연구의 대상은 KCI에 등재된 리터러시 관련 연구 논문의 논문명, 초록, 키워드가 포함된 서지정보이며 수집한 서지정보를 기반으로 네트워크 분석과 토픽모델링 기법 분석을 실시하였다. 연구 결과, 리터러시 관련 연구의 흐름은 도입기, 증가기, 급증기의 세 시기로 구분할 수 있었다. 특히 2017년을 기점으로 관련 연구가 폭발적으로 증가하였다. 또 텍스트마이닝 결과리터러시와 교육, 미디어, 디지털 등의 키워드가 고빈도 키워드로 분석되었다. 토픽모델링 분석 결과 ‘대주제1(디자인 이미지와 디지털 미디어), ‘대주제2(문화 예술, 교양 정보), ‘대주제3(교육 정책, 교육 내용), ‘대주제4(디지털 사회 변화)’의 4개의 주제를 도출하였다. 이후 토픽모델링 주제를 구성하는 키워드를 기반으로 각각의 키워드에 대한 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 다양한 주제의 ‘리터러시’ 연구를 구체화하였고 리터러시 관련 연구 주제의 최신 동향 또한 확인하였다.

The purpose of this study is to examine how “literacy” has been studied academically and what the research trends are. The subject of the study was bibliographic information including the academic article title, abstract, and keywords of literacy-related research articles registered in KCI(Korea citation Index). Network analysis and topic modeling techniques were applied based on the collected bibliographic information. Analysis of the results suggested that the trends in literacy-related research could be divided into three periods: the settlement period, growth period, and rapid growth period. In particular, from 2017, related research was found to have increased significantly. Additionally, as a result of text mining, keywords such as literacy, education, media, and digital were identified as high frequency keywords. As a result of the topic modeling analysis, four themes were derived: “major topic1 (design image and digital media)”, “major topic2 (culture and arts, liberal arts information)”, “major topic3 (education policy, educational content)”, and “major topic4 (social change)”. Thereafter, network analysis was performed for each keyword based on the keywords constituting the topic modeling topic. In this process, “literacy” research on various topics was specified and the latest trends in literacy-related researchs were also confirmed.