- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.
초록
본 연구의 목적은 디지털 인문학 분야의 국내외 주요 연구의 동향을 살펴보고 비교 분석하는 데 있다. 기존의 디지털 인문학 동향에 관한 연구들은 해외의 주요 연구사례와 국가정책, 발전 방향 등을 검토하는 연구들로, 디지틸 인문학 분야의 세부 연구주제 및 하위 분야를 파악하는 것과는 거리가 있었다. 본 연구에서는 국내외 학술 문헌의 계량서지적 분석을 통해 디지털 인문학 분야의 지적 구조를 살펴보고자 한다. 이를 위해 Web of Science와 RISS로부터 2020년 3월까지 출판된 디지털 인문학 관련 국내외 학술 문헌을 수집하여 분석에 사용하였다. 이 자료들을 대상으로 구조적 토픽모델을 적용하여 세부 주제들을 살펴보았으며, 이 주제들의 시계열적 추이를 파악하였다. 분석결과, 국내외 공통적으로 인문학 기반의 융합 연구들이 수행되었으며, 주로 사료의 디지털화가 주된 연구의 관심사였다. 국내는 문화콘텐츠와 스토리텔링 관련된 연구주제가 두드러지게 나타났으며, 해외는 디지털화된 자료의 제공 측면에서 문헌정보학 관련 주제들이 주목을 받는 것으로 나타났다. 이를 통해 국내의 디지털 인문학 분야의 연구 공백을 파악하고 연구주제 확장이 가능한 영역들을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is investigate the research trend on digital humanities. Previous studies focused on analyzing representative cases and national policies, not overall research trends in the digital humanities field. To this problem, this study intends to identify the intellectual structure of the digital humanities by adopting bibliometric approach. In this study, 1,765 articles retrieved from Web of Science and 514 records from RISS were analyzed to investigate research trends. Structural topic models were applied to examine research topics and to grasp the time-series trend. The results show that humanities-based convergence studies and digitization were main research interests in both side. In Korea, research topics related to cultural contents and storytelling were prominent, while in terms of providing digitized data, library and information science field was one of the important research topic abroad.