텍스트마이닝을 활용한 미래 농업에 대한 청소년의 인식 분석

An Analysis of Youth’s Perception of Future Agriculture and Rural Areas Using Text Mining: Focused on 4H Activity Experience

이 연구는 비정형 자료를 활용하여 미래 농업에 대한 청소년들의 인식을 심층적으로 분석하는데 목적이 있었다. 특히 4H 경험 여부를 기준으로 미래 농업에 대한 인식을 비교 분석함으로써 청소년들 대상 농업 활동 프로그램에 대한 시사점을 도출하였다. 이를 위해 중학교 및 고등학교 학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 미래 농업에 대한 인식, 의견, 감정 등을 자유롭게 서술하도록 하였다. 또한 4H 참여 경험에 따른 비교분석을 위해 비례 표집을 실시하였다. 분석을 위해 총 769명의 자료를 활용하였으며, Python 3.6 프로그램을 활용하여 텍스트마이닝과 의미 연결망 분석을 사용했다. 주요 연구결과로는 첫째, 청소년들은 기술 발전에 따른 미래 농업의 긍정적인 변화를 인식하는 경향이 있었다. 둘째, 청소년들이 기술, 발전, 편리 등으로 미래 농업을 인식하였고, 미래에는 농업에 로봇, 기계가 활용될 것으로 인식하는 것으로 나타났다. 셋째, 상대적으로 4H 활동 경험이 있는 청소년은 미래 농업의 변화와 역할에 대해 다차원적으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 4H 활동 경험이 있는 청소년들은 직업-청년, 건강-음식-환경, 생산-로봇-일자리와 인접성이 높았지만, 4H 활동 경험이 없는 청소년들은 농산물-환경-식량-문제, 기계-로봇-농사-관리와 연계성이 높았다. 이와 같은 연구결과를 토대로 청소년들이 미래 농업에 대해 다차원적으로 인식할 수 있도록 교육과 프로그램을 운영할 필요가 있으며, 미래 농업과 관련된 기술 및 사회 변화에 관한 내용을 강화할 필요가 있다는 점을 제시하였다. 또한 대규모 데이터를 활용한 분석이 추가로 이루어질 필요가 있다는 제언을 제시하였다.

The purpose of this study was to deeply analyze youth’s perception of future agriculture and rural areas using unstructured data. In particular, a comparative analysis of the perception of future agriculture and rural areas depending on whether they experienced 4H or not resulted in implications for youth’s agricultural activity programs. Therefore, survey was conducted on middle and high school students, and they were required to freely describe their perceptions, opinions, and feelings about future agriculture and rural areas. Also, Proportional sampling was also conducted for comparative analysis based on 4H participation experience. The study used a total of 769 data for analysis and used text mining and semantic network analysis using Python 3.6 program. The findings of the study were as follows: First, youth tended to recognize positive changes in future agriculture and rural areas due to technological development. Second, youth recognized future agriculture through technology, development, and convenience, and also recognized that robots and machines would be used in agriculture in the future. Third, relatively youth with 4H activity experience perceived multi-dimensionally future changes and roles of agriculture and rural areas. Fourth, youth with experience in 4H activities had high proximity to occupation-youth, health-food-environment, production-robot-jobs, but those who didn’t have 4H activities had high links to agricultural-environment-food-problems, machinery-robot-farming-management. These findings suggested that education and programs need to be operated so that youth can multi-dimensionally recognize future agriculture and rural areas, and to strengthen contents of technology and social changes related to future agriculture. Also regular surveys of agricultural and rural awareness for youths need to be conducted, and further research were suggested to perform analysis using large-scale data.