텍스트 마이닝을 활용한 국내 음식중독 연구 동향 분석
Analysis of Domestic Food Addiction Research Trends Using Text Mining
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초록
본 연구는 NetMiner를 활용해 국내 음식중독 연구 동향을 분석하고 향후 연구 과제를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2015년-2024년까지 국내 주요 학술 데이터베이스에서 관련 논문을 수집해 최종 25편을 선정하였으며, 텍스트 마이닝을 통해 핵심 키워드 분석, 시계열 분석, 토픽모델링을 실시하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구가 전반적으로는 폭식행동 및 섭식 충동과 같은 임상적 행태에 초점이 맞추어져 있으나, 정신건강, 특정 집단 특성, 심리적 기제 등 보다 구체적인 맥락으로 세분화되어 가고 있다. 둘째, 연구는 2015년 이후 점차적으로 증가하다가 2019년과 2021-2022년에 걸쳐 집중적으로 수행되었고 2023년부터 다소 감소하였다. 셋째, 음식중독의 주요 토픽은 스트레스 상황에서의 자기결정성과 정서조절, 인지·정서·행동 요인, 보상동기와 기대, 심리적 취약성과 심리치료 등 네 가지로 도출되었다. 이를 바탕으로 향후 연구 제언과 학문적 의의를 논의하였다.
Abstract
This study uses NetMiner to analyze trends in food addiction research in Korea and suggest future research topics. To this end, 25 papers published between 2015 and 2024 were selected from a domestic academic database, and key keyword analysis, time-series analysis, and topic modeling were performed. Key findings are as follows. First, while research focuses on clinical behaviors such as binge eating and compulsive eating, it is increasingly subdivided into mental health, specific group characteristics, and psychological mechanisms. Second, research increased after 2015, peaked in 2019 and 2021-2022, and then declined starting in 2023. Third, four key topics in food addiction were identified: self-determination and emotional regulation in stressful situations; cognitive, emotional, and behavioral factors; reward motivation and expectancy; and psychological vulnerability and psychotherapy. Based on these findings, future research recommendations and academic implications are discussed.