텍스트마이닝 기법을 활용한 미술치료 연구동향 분석
An Analysis of Art Therapy Research Trends Using Text Mining Techniques
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초록
연구 주제: 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 미술치료 연구의 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 미술치료에서 다루어지는 주요 주제, 연구 방법론, 연구 대상의 변화 등을 체계적으로 살펴보고자 한다. · 연구 배경: 미술치료는 개인의 심리적 치유에 중요한 역할을 하며, 그 효과가 여러 연구를 통해 입증되었다. 그러나 미술치료 연구의 동향을 체계적으로 분석한 연구는 부족하며, 텍스트마이닝을 활용한 분석도 활발하지 않았다. 이에 따라 미술치료 연구의 발전 과정을 체계적으로 분석할 필요가 제기되었다. · 선행연구와의 차이점: 기존 연구는 특정 주제나 사례를 중심으로 미술치료의 효과를 입증하는 데 집중되었으며, 연구 동향을 체계적으로 분석한 사례는 드물다. 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 도입하여 미술치료 연구를 객관적이고 종합적으로 분석한 첫 시도라는 점에서 차별화된다. · 연구방법: 2020년부터 2023년까지 발표된 미술치료 관련 논문들을 텍스트마이닝 기법으로 분석하였다. 사용된 분석 기법은 키워드 분석, 토픽모델링, 워드투벡 등이다. · 연구결과: 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 미술치료 관련 논문 동향을 분석하였다. TF-IDF 분석을 통해 2020년부터 2023년까지 주요 키워드의 중요도를 도출한 결과, 아동, 변화, 스트레스, 심리 등의 키워드가 미술치료 연구에서 중요한 주제로 다루어졌음을 확인하였다. 특히 아동과 청소년을 대상으로 한 심리적·정서적 변화와 스트레스 관련 연구가 두드러졌으며, 실험적 접근과 표현 방법에 대한 연구가 활발히 이루어졌다. 또한, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 코로나, 대인관계 스트레스, 학교생활 및 청소년의 심리적 어려움이 주요 연구 토픽으로 분류되었음을 확인하였다. Word2Vec 기법을 이용한 유사도 분석에서는 스트레스, 아동, 여성과 연관된 단어들의 상호작용을 파악하여, 미술치료가 개인의 심리적 회복 및 사회적 관계 개선에 중요한 역할을 하고 있음을 시사하였다. · 공헌점 및 기대효과: 본 연구는 미술치료 연구에서 텍스트마이닝 기법을 처음으로 활용한 점에서 학문적 기여가 크며, 연구 분야의 흐름을 객관적으로 제시하였다. 이는 향후 연구 방향 설정 및 실무 적용에 중요한 자료로 활용될 것이다.
Abstract
· Research Subject: This study aims to analyze trends in art therapy research using text mining techniques. Through this, we will systematically examine the main topics, research methodologies, and changes in research subjects covered in art therapy. · Research Background: Art therapy plays an important role in individual psychological healing, and its effect has been proven through several studies. However, studies that systematically analyzed the trends of art therapy research are insufficient, and analysis using text mining was not active. Accordingly, it was raised necessary to systematically analyze the development process of art therapy research. · Difference from previous studies: Existing research has focused on proving the effectiveness of art therapy centering on specific topics or cases, and there are few cases that systematically analyze research trends. This study is differentiated in that it is the first attempt to objectively and comprehensively analyze art therapy research by introducing text mining techniques. · Research method: Papers related to art therapy published from 2020 to 2023 were analyzed using text mining techniques. The analysis techniques used are keyword analysis, topic modeling, and word-to-beck. · Research Results: This study analyzed the trends of papers related to art therapy using text mining techniques. As a result of deriving the importance of major keywords from 2020 to 2023 through TF-IDF analysis, it was confirmed that keywords such as children, change, stress, and psychology were treated as important topics in art therapy research. In particular, studies related to psychological and emotional changes and stress in children and adolescents were remarkable, and studies on experimental approaches and expression methods were actively conducted. In addition, through the LDA topic modeling analysis, it was confirmed that Corona, interpersonal stress, school life, and psychological difficulties of adolescents were classified as major research topics. In the similarity analysis using the Word2Vec technique, the interaction of words related to stress, children, and women was identified, suggesting that art therapy is playing an important role in individual psychological recovery and social relations improvement. · Contributions and expected effects: This study has a great academic contribution in that it used the text mining technique for the first time in art therapy research, and objectively presented the flow of the research field. This will be used as important data for setting future research directions and practical application.
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