AI 기반 텍스트 마이닝을 통한 반부패 연구 동향 분석: 1995–2025년 한국부패학회 논문 LDA 모델링을 중심으로

Trend Analysis of Anti-Corruption Research via AI-Based Text Mining: LDA Modeling of Korean Association for Corruption Studies Papers, 1995–2025

본 연구는 지난 30년간 한국부패학회보에 게재된 논문 전수 625편 중 텍스트 추출이 가능한 국문 초록 424편과 영문 초록 516편을 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반 토픽 모델링 기법을 적용하여 반부패 연구의 주제와 장기적 경향을 분석하였다. 기존 반부패 연구가 제도 분석과 정책 사례 중심의 정성적 접근 방식에 치우친 경향이 있는 반면에, 대규모 학술 자료를 대상으로 한 수치화된 분석은 거의 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 다음 세 가지 연구 질문을 설정하였다. 첫째, 1995년에서 2025년까지 한국부패학회보에 게재된 논문 분석을 통해 도출할 수 있는 주요 연구 주제는 무엇인가? 둘째, 이러한 주제들은 시기별 변화 양상은 어떠한가? 셋째, LDA 분석을 통해 드러나는 연구 경향은 향후 반부패 정책과 학문적 논의에서 어떠한 시사점을 가지는가? 분석 결과 국문 초록에서는 ‘공공조직의 부패 방지와 행정 신뢰’, ‘공익신고자 보호 및 법제도적 대응’, ‘부패의 영향과 정책적 대응’ 이라는 3개의 주요 토픽이 도출되었으며 각 주제에 대한 균형 잡힌 연구 흐름이 확인되었다. 반면, 영문 초록에서는 ‘국제 반부패 정책’, ‘내부 감사와 청렴도 향상’, ‘공익신고 보호’, ‘정부혁신과 4차 산업혁명’ 등 총 8개의 토픽이 도출되어 넓은 범위로의 확장 가능성이 나타났다. 또한, 시기별 환경 변화에 따라 연구 주제의 비중이 달라지는 것도 시각화하였다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기반의 계량적 접근을 통해 반부패 연구의 지적 구조와 시간적 흐름을 재구성함으로써 향후 반부패 정책 설계와 학문적 논의의 확장을 위한 기초 자료를 제공한다는 점에서 학술적으로 의의가 있다.

This study employs Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling to examine the trends and intellectual structures of anti-corruption research in South Korea, concentrating on 424 Korean- language abstracts and 516 English-language abstracts derived from a total of 625 articles published in the Korean Corruption Studies Review over the last 30 years (1995–2025). This work fills a significant research gap by utilizing large-scale computational text analysis, in contrast to prior studies on anti-corruption scholarship in Korea, which predominantly utilized qualitative methods focused on institutional analysis and case studies. This study presents three research questions. What are the principal research themes delineated in the journal from 1995 to 2025? What transformations and reorganizations have these subjects undergone throughout history? What implications do LDA analytical results present for forthcoming anti-corruption policy and scholarly discussion? The findings indicate three primary themes in the Korean abstracts: the prevention of corruption and administrative trust in public organizations, the protection of whistle-blowers and legal-institutional responses, and the social impact of corruption and policy responses, reflecting a balanced research trend across institutional trust, organizational ethics, and policy responsiveness. Conversely, eight unique issues were identified in the English abstracts, encompassing worldwide anti-corruption policy, internal audit and integrity enhancement, whistle-blower protection, governmental innovation, and the Fourth Industrial Revolution. This study illustrates the temporal fluctuations in the importance of research topics as influenced by evolving political and social situations. This study offers a basic reference for future policy design and scholarly discourse in anti-corruption research by reconstructing its topic evolution through computational text mining.