빅데이터를 활용한 유보통합에 대한 사회적 인식 분석: 키워드 네트워크 분석방법을 중심으로
Analysis of Social Discourse of Early Childhood Education and Child Care Integration using Big Data: Focusing on Keyword Network Analysis
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초록
본 연구는 빅데이터를 활용해 유보통합에 대한 사회적 인식을 알아보는 데 목적이 있다. Textorm을 활용하여 2013년부터 2023년까지 유보통합과 관련한 빅데이터 자료를 수집하였다. 국내외 대표 포털사이트 3곳과 수집된 데이터는 정제 과정을 거친 후 빈도분석 결과 주요 키워드 50개를 선정하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 유보통합에 대한 사회적 인식은 ‘교사’, ‘어린이집’, ‘유치원’, ‘보육’, ‘자격증’ 순으로 높은 빈도를 나타냈다. 군집분석 결과 교원자격취득, 정책추진방향, 유보통합 협의주체의 3가지 핵심 담론을 중심으로 사회적 인식이 형성되었다. 둘째, 주요 핵심어 네트워크 중심성을 분석한 결과, ‘어린이집’ ,‘유치원’이 높은 연결중심성을, ‘정책’, ‘방통대학교’가 높은 근접중심성을, ‘유치원’, ‘현재’가 높은 매개중심성을, ‘어린이집’, ‘유치원’이 높은 위세중심성을 보였다. 셋째, 핵심 키워드인 ‘교사’와 ‘자격증’의 에고 네트워크 분석을 하고 이를 시각화하였다. 본 연구를 통해 유보통합의 사회적 인식을 파악하고 영유아를 위한 유보통합 정책을 마련하기 위한 기초자료를 마련하였다.
Abstract
The purpose of this study is to find out the social discourse of ECEC integration using big data. Big data related to ECEC integration from 2013 to 2023 were collected using Textorm. The collected raw data were refined, and among them 50 keywords were selected as a result of frequency analysis. The results of the study are as follows. First, the social discourse of ECEC integration showed high frequency in the order of ‘teacher’, ‘child care center’, ’kindergarten’, ‘child care’, and ‘qualification’. As a result of cluster analysis, social discourse was formed centering on three core discourses such as teacher qualification acquisition, policy direction, and consultation subject. Second, major keywords such as ‘child care center’, and ‘kindergarten’ have a higher degree of centrality, while word such as ‘policy’, and ‘Korea National Open University’ have a higher closeness centrality. Third, the ego network analysis was conducted on the main keywords with higher centrality and frequency, such as ‘teacher’ and ‘qualification’. In addition, the ego network analysis was performed and visualized the main keywords and visualized. Through this study, the social discourse was investigated and implications for approach of ECEC integration were discussed.
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