교육회복 관련 신문기사에 대한 언어 네트워크 분석 연구

A study on semantic network analysis of newspaper articles related to education recovery

이 연구는 코로나19 팬데믹 이후 교육회복과 관련된 신문기사를 대상으로 언어 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)을 수행하여, 교육회복에 대한 사회적 담론을 탐구하였다. 빅카인즈(Big Kinds)를 통해 2021년 5월부터 2022년 5월까지의 교육회복 관련 기사를 종합일간지 11종에서 241건을 수집하고, 필터링 과정을 통해 최종 225건에 대해 분석하였다. 연구 결과, 기사 전체에서 '학교', '학생', '교육', '지원'이 교육회복의 핵심 키워드로 나타났다. 교육 주체와 관련해서는 ‘학생’과 ‘교사’가 중요 키워드로 나타났다. 더불어 의료 환경적 용어인 '코로나19'와 '방역'이 교육회복과 밀접한 관계를 가지며 빈번하게 언급되었다. 시기별 분석에서는 시기별 중요 키워드의 변화를 확인할 수 있었고, 학교급별 분석에서도 초등학교, 중학교, 고등학교 간의 차이를 확인할 수 있었다.

This study explores the process of social discourse on educational recovery following the COVID-19 pandemic by conducting a Semantic Network Analysis (SNA) of newspaper articles related to educational recovery. Using the Big Kinds database, 241 articles were collected from 11 national daily newspapers between May 2021 and May 2022, and 225 articles were finally analyzed after filtering. The results revealed that school, ‘student’, ‘education’, and ‘support’ were the core keywords used for educational recovery in both national and regional newspapers. Additionally, the ‘student’ and ‘teacher’ were presented as important keywords among the education main group. Additionally, terms related to the medical environment, such as “COVID-19” and “pandemic prevention” were frequently mentioned in close association with educational recovery. Through chronological analysis, we discovered changes of core keywords. Through school-level analysis, we found differences among elementary, middle, and high schools.