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빅데이터를 통해 살펴본 유아안전교육에 대한 사회적 인식 탐색: LDA 토픽모델링 분석을 중심으로

An exploratory study on social perception of early childhood safety education based on big data: Focusing on LDA topic modeling analysis

이강훈|김병만
한국유아교육학회 (The Korean Society For Early Childhood Education)|2023.01|유아교육연구 (Korean Journal of Early Childhood Education)|제43권 제1호|pp. 5-29|DOI 10.18023/kjece.2023.43.1.001

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빅데이터키워드 네트워크 분석big data사회적 인식social perceptionkeyword network analysis유아안전교육LDA 토픽모델링 분석early childhood safety educationLDA topic modeling analysis
주제분류교육학

초록

본 연구의 목적은 빅데이터를 통해 유아안전교육에 대한 사회적 인식이 어떠한지를 살펴봄으로써 효과적인 유아안전교육을 위한 기초자료를 제공하는데 있다. 이를 위해 TEXTOM에서 제공하는 빅데이터에 기반하여 ‘유아안전교육’이라는 키워드를 중심으로 rawDATA를 수집하였 다. 데이터 수집대상은 1·2차 데이터 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도 상위 200개 키워드를 선정하였으며, 이를 1-mode matrix dataset으로 변환하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 알고리즘을 활용한 머신러닝 분석을 통해 토픽을 자동으로 도출하는 LDA 토픽모델링 분 석을 실시하였다. 연구결과, 유아안전교육에 대한 사회적 인식은 인적 환경, 물리적 환경, 교육 주체, 교육대상, 교육목적, 교육내용, 교육방법, 평가방법, 학문적 관심 등에 관한 내용을 포함 하는 것으로 나타났다. 또한 유아안전교육에 대한 토픽모델링 분석 결과, 5개 토픽이 도출되었 다. 이러한 결과를 바탕으로 유아안전교육에 대한 다양한 고려사항들을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 효과적인 유아안전교육을 위한 방안 마련에도 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 기대 된다.

Abstract

The purpose of this study is to provide basic data onto effective early childhood safety education by examining the social perception of early childhood safety education through big data. For this purpose, raw data was collected with ‘early childhood safety education’ keywords based on the big data provided by TEXTOM. The data collection target selected the top 200 keywords among the data that had completed the 1st and 2nd data cleansing process, and converted them into a 1-mode matrix dataset to perform keyword network analysis. In addition, LDA topic modeling analysis, which automatically derives topics through machine learning analysis using algorithms, was performed. The results of this research were as follows: the social perception of early childhood safety education was found to include information on human environment, physical environment, education subject, education object, educational purpose, educational content, educational method, evaluation method, and academic interest. In addition, as a result of the topic modeling analysis on early childhood safety education, five topics were derived. Based on these results, various considerations for early childhood safety education can be confirmed, and it is expected that this study would provide meaningful implications for preparing measures for effective early childhood safety education.

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