공시연구의 네트워크 중심성 분석
Analysis of Network Centrality in Public Disclosure Research
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[연구목적] 본 연구는 대부분 실증적 연구가 주를 이루고 있는 국내 연구를 대상으로 ‘공시’라는 이름으로 실증적 연구가 아닌 정성적 방법으로 텍스트 분석을 통한 국내 연구의 방향을 살펴보고자 하였다. [연구방법] 본 연구는 총 872편의 회계학 관련 공시 연구의 키워드를 중심으로, 연구 표본에 대해 빈도분석을 실시하고 빈도분석을 기초로 4가지의 중심성 및 네트워크분석을 실시하였다. 이러한 분석을 위해 R 및 Python 프로그램을 사용하였다. [연구결과] 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 총 872편의 국내 연구 중 가장 높은 빈도를 나타내는 키워드는 회계ㆍ이익ㆍ기업의 순으로 나타났다. 둘째, 연결 중심성 분석 결과, 핵심이되는 키워드는 이익(0.0736), 기업(0.0664), 정보(0.0564)로 나타났다. 셋째, 근접 중심성 분석 결과, 전체 네트워크에서 한 노드와 모든 노드간의 거리를 강조한 연결성을 나타낸 키워드는이익(0.3468), 기업(0.3392), 정보(0.3349)로 나타났다. 넷째, 매개 중심성 분석 결과, 다른 노드들의 연결망을 구축하는데 가장 많은 도움을 주는 것으로 나타난 키워드는 이익(0.1499), 기업(0.1172), 회계(0.0990)와 정보(0.0842)이다. 다섯째, 위세 중심성 분석 결과, 노드들의 중심성을 가중치에 반영하는 지표로서 가장 중심성이 큰 키워드는 회계(0.6136), 국제회계기준(0.5371), 기준(0.3988)으로 나타났다. [연구의 시사점] 실증적 연구가 아닌, 텍스트 마이닝 방법을 통한 정성적 분석인 본 연구를 통해 후행 연구자들은 선행연구의 연구 동향 분석이 수월해질 것으로 기대되며, 더 나아가 더많은 연구 주제의 확장이 가능할 것으로 기대해 본다.
Abstract
[Purpose] This study aimed to examine the direction of domestic research through text analysis using a qualitative method rather than an empirical study in the name of ‘public disclosure’, targeting domestic research that is mostly empirical research. [Methodology] This study conducted frequency analysis on the research sample, focusing on keywords from a total of 872 accounting－related public disclosure studies, and conducted four types of centrality and network analysis based on the frequency analysis. For this analysis, R and Python programs were used. [Findings] The results of this study are as follows. First, among a total of 872 domestic studies, the keywords with the highest frequency were accounting, profit, and company in that order. Second, as a result of the Degree centrality analysis, the key keywords were profit (0.0736), company (0.0664), and information (0.0564). Third, as a result of Closeness centrality analysis, the keywords showing connectivity that emphasized the distance between one node and all nodes in the entire network were profit (0.3468), company (0.3392), and information (0.3349). Fourth, as a result of Betweenness centrality analysis, the keywords shown to be most helpful in building a network of other nodes are profit (0.1499), company (0.1172), accounting (0.0990), and information (0.0842). Fifth, as a result of the Eigenvector centrality analysis, as an indicator that reflects the centrality of nodes in the weight, the keywords with the highest centrality were accounting (0.6136), international accounting standards (0.5371), and standards (0.3988). [Implications] Through this study, which is not an empirical study but a qualitative analysis using a text mining method, it is expected that later researchers will have an easier time analyzing research trends in previous studies, and furthermore, it is expected that further expansion of research topics will be possible.
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