텍스트 마이닝을 활용한 『일본어교육연구』 주제 분석
An Analysis of the Subjects of Papers in Japanese Education Research Using Text Mining
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초록
이 논문에서는 텍스트 마이닝(text mining)을 활용하여 한국일어교육학회에서 발행하는 『일본어교육연구』의 논문 주제를 분석하였다. 2001년 창간호부터 2022년 11월(61집)까지 발행된 논문 700편의 타이틀을 수집하여 ‘KH Coder’를 활용한 텍스트 마이닝을 시도하였다. 그 방법 및 결과를 아래에 기술한다. [1] 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 데이터 내의 단어가 출현하는 빈도를 분석하였다. 논문의 타이틀에 사용된 상위 150개 주제어를 추출한 결과, 일본어교육에 관련된 특징적인 어휘가 다수 출현하고 있음을 확인하였다. [2] 주제어 간의 연결, 상관관계를 살펴보기 위해 공기네트워크를 실행하여 상위 80개의 주제어가 서로 어떻게 연결되어 사용되고 있는지 파악하였다. 그리고 발행연도를 외부변수로 하여 지난 22년간의 연구를 3단계로 나누어 연구의 추이 및 특징적인 키워드를 확인하였다. [3] 추출어 사례 분석의 예시로 [オンライン] [非対面] [eラーニング] 등 ‘온라인교육’의 주제어 분석을 통해 지금까지 어떤 연구가 진행되어 왔는가를 파악하였다. 이상의 분석을 통해 해당 학술지에 게재된 연구 주제 및 동향을 살펴보고, 2000년 이후의 일본어학 및 일본어교육 관련 논문의 발행 성과와 트렌드 등을 파악하였다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
Abstract
In this thesis, text mining was used to analyze the papers in Japanese Language Education Research published by the Korean Association for Japanese Language Education. Text mining was carried out using ‘KH Coder’ for 700 papers published from the first issue in 2001 to November 2022 (volume 61). The methods and results are described below. [1] Using text mining techniques, we analyzed the frequency of occurrence of words in the data. The result of extracting the top 150 keywords used in the titles of the papers confirmed that many characteristic words related to Japanese language education appeared. [2] In order to examine the connection and correlation between keywords, Co-occurrence Network was run to find out which words of the top 80 keywords were used in connection with each other. In addition, using the year of publication as an external variable, the study of the past 20 years was divided into three stages to confirm the trend and characteristic keywords of the study. [3] As an example of case analysis of extracted words, the keywords of ‘online education’ such as [online], [non-face], and [e-learning] were analyzed to identify what kind of research has been conducted so far. Through the above analysis, the significance of this study can be found in that it looked at the research results and trends published in the relevant academic journals, and identified the publication results and trends of papers related to Japanese language studies and education after 2000.
참고문헌 (9)
- 성윤아, "텍스트마이닝 기법을 활용한 일본어교육연구 동향 분석 ― 2012년~2021년 『일본어교육연구』 한국어논문을 중심으로 ―", 일본어교육연구, (62), pp.141~160 (2023), 한국일어교육학회
- 이경숙, "텍스트마이닝 기법을 활용한 일본어 학습자의 음성에 관한 연구 동향 분석", 일본어학연구, (69), pp.93~106 (2021), 한국일본어학회[DOI]
- 李在鎬, "文章を科学する", pp.60~80 (2017), ひつじ書房
- 石田基広, "コーパスとテキストマイニング", pp.119~128 (2012), 共立出版
- 落合由治, "AI技術からみた日本語学、日本語教育研究の展望と課題- 日本語教育の繋がりと協働の新領域をめざして-", 일본어교육연구, (50), pp.23~34 (2020), 한국일어교육학회
- 樋口耕一, "社会調査のための計量テキスト分析──内容分析の継承と発展をめざして", pp.1~16 (2014), ナカニシヤ出版
- 樋口耕一, "言語研究の分野におけるKH Coder活用の可能性", 計量国語学, 31, pp.36~45 (2017), 計量国語学会
- "KH Coder 매뉴얼"[URL]
- "일본어교육연구 1~66집"[URL]