성역할 관련 연구동향과 여론 변화 분석: 텍스트마이닝 분석방법을 활용하여
Analysis of Trends Research on Gender-Role: Using Text Mining Analysis
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초록
이 연구는 한국의 불평등한 성역할과 젠더 갈등이 지속됨에 따라 성역할 관련 연구들과 뉴스를 통한 여론을 살펴보고 정책 시행시기를 중심으로 성역할의 변화를 이해하고자 실시하였다. 이를 위해 학술연구정보서비스(RISS)에서 1990년대부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 성역할 논문 789편을 수집하였고 네이버 뉴스에서 “성역할”을 정확히 포함한 8,049건의 기사를 수집하였다. 수집된 자료를 분석하기 위해 Google Colab를 이용해 텍스트마이닝 분석방법 중 키워드분석, 의미연결망, 토픽모델링 분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 성역할정체감, 성역할 태도, 성역할고정관념, 양성평등, 일가정양립 등이 연구의 핵심 키워드를 확인되었고 관념, 사회, 역할, 차별, 평등이 여론의 핵심 키워드였다. 둘째, 의미연결망 분석을 통해 성역할과 관련된 주요 개념들은 주요 정책과 맞물려 사회 현상을 반영하고 있었다. 마지막으로 토픽모델링 결과 시기별로 시대적 주요 이슈를 점검할 수 있었다. 끝으로 연구의 의의와 후속 연구를 위한 방향을 제안하였다.
Abstract
This study was conducted to examine public opinion through gender role-related studies and news, and to understand the substantial impact of gender role based on policy intervention prism. We selected 789 articles on gender-role that published between 1990 and 2021 in the Academic Research Information Service(Riss), and 8, 049 articles including "gender roles" were collected from Naver News. In order to analyze the collected data, keyword analysis, topic modeling, and semantic network analysis were performed among text mining analysis methods using Google Colab. The results of the study are as follows. First, gender role identity, gender role attitude, gender role stereotype, gender equality, and family compatibility were identified as key keywords of the study, and concepts, society, role, discrimination, and equality were key keywords of public opinion. Second, as a result of topic modeling, it was possible to check major issues of the times by period. Finally, through semantic network analysis, the main concepts related to gender roles were combined with major policies to reflect social phenomena. Finally, the significance of the study and the direction for subsequent research were proposed.
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