텍스트 마이닝을 활용한 디지털 인문학 연구 동향 분석- 중어중문학분야를 중심으로
Analysis of Digital Humanities Research Trends with Text Mining-Focusing on Chinese Language and Literature Field
1
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 2006년부터 2025년 3월까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 중어중문학 분야의 디지털 인문학 관련 논문 244편을 대상으로 연구 동향을 실증적으로 분석하였다. 기존의 정성적 해석에 주로 의존해 온 전통적 중어중문학 연구와 달리, 본 연구는 텍스트 데이터의 정량적·계량적 분석을 통해 디지털 인문학의 적용 범위와 발전 가능성을 다각도로 탐색하였다. 이러한 실증적 분석을 통해, 중어중문학계의 디지털 인문학 연구는 초기 기술 중심의 교육 연구에서 점차 사회·정서 기반의 담론 분석, 문학 콘텐츠의 디지털화, 정책 및 플랫폼을 연계한 실천적 연구로 확장되고 있음을 도출할 수 있었다. 이러한 발전 추세는 중어중문학의 전통적 학술 체계와 첨단 디지털 기술이 융합된 새로운 지식 지형을 형성하고 있으며, 향후 중어중문학 연구의 방법론적 다양화와 학제 간 융합 가능성을 시사한다.
Abstract
This study empirically analyzed research trends in the field of Chinese language and literature related to digital humanities by applying text mining techniques to 244 research papers published in the Korea Citation Index (KCI) from 2006 to March 2025. Unlike traditional Chinese language and literature research that has primarily relied on qualitative interpretation, this study explored the application scope and future development possibilities of digital humanities through quantitative and computational analysis of text data. Through this empirical analysis, it was confirmed that digital humanities research in Chinese language and literature has expanded its research areas from early technology-centered educational research to gradually include social and emotion-based discourse analysis, digitization of literary content, and policy and platform-based practices. This development trend is forming a new knowledge landscape that combines the traditional academic system of Chinese language and literature with cutting-edge digital technology, suggesting methodological diversification and interdisciplinary integration possibilities for future research in Chinese language and literature.