빅데이터 분석을 활용한 외국인 유학생 현황과 인식에 관한 연구
A Study on the Current Status and Perceptions of InternationalStudents Using Big Data Analysis
0
조회
0
다운로드
6
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 외국인 유학생에 관한 웹 콘텐츠를 대상으로 빅데이터의 의미연결망 분석을 통해 외국인 유학생과 관련된 현황 및 인식을 조사하였다. 2018년 1월 1일부터 2024년 1월 13일까지 네이버, 다음, 구글에서 블로그와 뉴스, 학술자료 등에서 ‘외국인 유학생’을 키워드로 포함하고 있는 자료를 분석 대상으로 삼았다. 이후 텍스트 마이닝(text mining)을 통해 빈도를 계산하여 중요 단어들을 선정, 정제하고 매트릭스 데이터로 만들어 의미연결망 분석에 이용하였다. 분석결과, 총 208,394개의 단어가 수집되었으며, 그중 상위 빈도 60개의 단어를 추출하였다. 빈도분석 결과 출현빈도가 높은 상위 10위권 단어는 ‘한국’, ‘대학’, ‘비자’, ‘연구’, ‘유치’, ‘외국인 유학생’, ‘국내’, ‘학생’, ‘취업’, ‘유학’ 순으로 웹가시성이 높은 것으로 나타났으며 키워드의 문서 내 중요도를 파악하기 위한 TF-IDF 분석결과, ‘한국’, ‘비자’, ‘대학’, ‘연구’, ‘유치’, ‘외국인 유학생’, ‘취업’, ‘국내’, ‘학생’, ‘지원’ 순으로 나타났다. 후속 작업으로 UCINET 6을 사용하여 텍스트의 네트워크 중심성과 구조적 등위성(CONCOR: CONvergence of iterated CORrelations) 분석을 진행한 결과 4개의 클러스터가 생성되었다. 각각의 클러스터는 포함된 단어들의 속성에 따라 ‘외국인 유학생 지원 및 입학’, ‘외국인 유학생 생활 및 근로’, ‘외국인 유학생 현황’, ‘외국인 유학생 관련 정책 및 지역 발전’으로 명명하였다. 명명된 4개의 범주는 웹 콘텐츠에 등장하는 외국인 유학생 관련 텍스트의 이용층과 그들의 주된 관심사를 보여주었고 이를 활용하여 외국인 유학생을 적극적으로 유치하기 위한 활성화 방안과 정부, 대학, 유학관련기관의 정책수립에 필요한 기초자료를 제시하였다.
Abstract
This study investigates the current status and perceptions related to international students through the analysis of a web content dataset using semantic network analysis of big data. Data from blogs, news articles, and academic materials containing the keyword 'international students' were collected from Naver, Daum, and Google from January 1, 2018, to January 13, 2024. Text mining was then employed to calculate frequencies, select and refine key words, and create a matrix dataset for semantic network analysis. The analysis yielded a total of 208,394 words, with the top 60 words in terms of frequency extracted. The top 10 words by frequency included 'Korea', 'university', 'visa,' 'research', 'attract', 'international students', 'domestic', 'students', 'employment,' and 'study'. The TF-IDF analysis, indicating the importance of keywords within the documents, ranked 'Korea', 'visa', 'university', 'research', 'attract', 'international students', 'employment', 'domestic', 'students' and 'support' as the top 10 keywords. Further analysis using UCINET 6 for network centrality and CONCOR(CONvergence of iterated CORrelations) revealed the formation of four clusters. These clusters were named 'Support and Admission for International Students', 'Life and Employment of International Students', 'Status of International Students', and 'Policies and Regional Development Related to International Students'. Utilizing text analysis of web content, this study provides foundational data for policymaking to actively attract and enhance policies for international students by government, universities, and relevant institutions.
참고문헌 (35)
- 강진구, "COVID-19 팬데믹과 초연결사회의 자화상-대학 내외국인 유학생 차별을 중심으로", 탐라문화, 69, pp.5~39 (2022)
- 김경철, "빅데이터를 통해 바라본 유아 뇌에 대한 키워드 네트워크 분석", 유아교육연구, 40(5), pp.303~334 (2020)
- 김민석, "소셜 빅데이터를 활용한 ‘이유식’에 대한 소비자 인식조사", Culinary Science & Hospitality Research, 27(11), pp.185~197 (2021)
- 김세경, "외국인 유학생의 문화적응스트레스가 대학생활적응에 미치는 영향", Journal of The Korean Data Analysis Society, 19(2), pp.999~1010 (2017)
- 김용운, "외국인 유학생 대학교육의 활성화를 위한 연구", 한국융합과학회지, 12(6), pp.47~65 (2023)
- 김예지, "의미연결망 분석을 통한 부산관광에 관한 탐색적 연구 : 구글 웹, 뉴스 검색을 이용하여", Culinary Science & Hospitality Research, 25(1), pp.126~134 (2019)
- 김학선, "빅데이터를 활용한 음식관광관련 의미연결망 분석의 탐색적 적용", Culinary Science & Hospitality Research, 23(4), pp.22~32 (2017)
- 김현정, "항공산업 미래유망분야 선정을 위한 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석", 지능정보연구, 21(1), pp.65~82 (2015)
- 김혜인, "온라인 리뷰 분석을 통한 이슬람 국가에서 운영되는 한식 레스토랑의 고객 만족과 경험에 관한 연구", 산업혁신연구, 39(3), pp.208~215 (2023)
- "2023년도 국내 고등교육기관 외국인 유학생 통계" (2023), 교육부[URL]
- "유학생 교육경쟁력 제고방안(Study Korea 300K Project)" (2023), 대한민국정책브리핑[URL]
- 문지영, "빅데이터 분석을 활용한 한국어 교육의 현황과 인식에 관한 연구", 현장수업연구, 1(2), pp.101~120 (2020)
- 문지영, "외국인 유학생의 자기효능감, 사회적 지지요인, 전공 몰입도와 학업지속의도 간의 영향 관계 연구", Journal of The Korean Data Analysis Society, 23(1), pp.253~267 (2021)
- 박병현, "빅데이터 분석을 통한 공공배달앱 인식 분석 연구-텍스트 마이닝 기법을 중심으로", 산업혁신연구, 38(4), pp.204~217 (2022)
- 반현정, "텍스트 마이닝 기반 토픽 모델링을 활용한 한식 조리 연구 동향 분석", 산업혁신연구, 37(3), pp.141~163 (2021)
- 손흥기, "외국인 유학생의 법적 지위 및 유치 확대와 활용방안 연구", 중앙법학, 25(4), pp.353~394 (2023)
- 신동훈, "텍스트 마이닝 기법을 활용한 국내 외국인 유학생 연구 동향 분석 : 시기별 연구주제 변화 탐색", 교육학연구, 58(1), pp.333~361 (2020)
- 신인철, "외국인 유학생의 학업중단 실태와 요인", 다문화사회연구, 11(2), pp.105~133 (2018)
- 이길연, "외국인 유학생 유치 및 관리 방안 연구", 아시아연구, 25(1), pp.375~396 (2022)
- 이병엽, "비용절감 측면에서 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 처리 아키텍쳐", 한국콘텐츠학회논문지, 15(5), pp.570~581 (2015)
- 이예지, "외국인 유학생의 시간제 취업 분야 제도에 대한 실태와 대안 모국어와 공용어를 활용한 비합법 외국어 교습과 취업을 중심으로", 디아스포라연구, 16(2), pp.177~220 (2022)
- 이현주, "외국인 유학생을 위한 국내 지원 정책 연구", 인문사회 21, 10(4), pp.235~250 (2019)
- 이혜미, "교육서비스품질이 학생만족, 추천 및 구전의도에 미치는 영향 연구: 서울지역대학 외국인 유학생을 대상으로", 관광연구저널, 27(3), pp.55~76 (2013)
- 오예진, "교육국제화역량인증제의 역할 및 시사점", 글로벌교육연구, 10(3), pp.139~164 (2018)
- 조윤혜, "신상품 추천을 위한 사회연결망분석의 활용", 지능정보연구, 15(4), pp.183~200 (2009)
- "대학의 외국인 유학생 유치는 지역소멸의 대안 정부의 외국인 유학생 지원 정책 강화 필요" (2023), 한국대학신문[URL]
- 홍정륜, "외국인 유학생의 변화 추세에 따른 정책 방안 도출-중국인 유학생을 중심으로", 한중사회과학연구, 20(2), pp.50~69 (2022)
- Abdalla, H. B., "A brief survey on big data: technologies, terminologies and data-intensive applications", Journal of Big Data, 9(1), pp.1~36 (2022)
- Carter, P., "Big data analytics: Future architectures, skills and roadmaps for the CIO" (2011), IDC
- Freeman, L. C., "Centrality in social networks : II. Experimental results", Social Networks, 2(2), pp.119~141 (1979)
- Gantz, J., "Extracting value from chaos", IDC iview, 1142, pp.1~12 (2011)
- Gordon, K., "What is big data?", Itnow, 55(3), pp.12~13 (2013)
- Orenga-Rogla, S., "Social customer relationship management: Taking advantage of Web 2.0 and Big Data technologies", SpringerPlus, 5(1), pp.1462~ (2016)
- Song, M., "A study on the school commitment and perceived discrimination of Chinese students : Moderating effects of social support", Journal of Education and Culture, 23(3), pp.367~393 (2017)
- Wasserman, S., "Social network analysis: Methods and applications", pp.1~22 (1994), Cambridge University Press Google Schola