텍스트 마이닝을 활용한 청년 생애설계 관련 의미연결망 분석
Semantic Network Analysis for Young People Life Planning by Using Text Mining
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초록
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 통해 청년 생애설계와 관련된 자료를 분석하는 것이다 이를 위해 최근 년 동안 청년 생애설계 키워드로 건의 데이터를 수집하였고 데이터 중 정제 과정을 거친 개의 주요 키워드로 의미연결망을 구축하였다 가장 빈도수가 높은 키워드는 맞춤형 이었고 다음으로는 지원 일자리 주거 순이었다 연결중심성과 매개중심성을 분석한 결과빈도수가 높은 키워드와 비슷한 결과가 나왔으나 상대적으로 정부 가 높게 나타났다 또한분석을 통해 일자리 지원 맞춤형 주거 교육프로그램 은퇴준비 소득정책 그룹으로 구분할 수 있었다결과적으로 청년 생애설계는 일자리와 주거가 핵심을 이루고 있었다 하지만 현재의 청년들은 치열한경쟁사회에서 일자리를 얻기 위한 노력에 치중하여 보다 근본적인 성찰의 기회가 부족한 상황이다스스로의 삶의 의미를 재발견하고 자신의 가치관과 이상을 실현할 생애설계교육이 더 시급하다 따라서 청년들이 자신의 생애설계를 구체화할 수 있도록 정책적으로 기회를 마련하고 적극적인 교육을지원하여 국가인적자원의 양적 질적 향상을 도모해야 할 것이다
Abstract
The purpose of this study is to analyze perceptions related to young people life planning through big data analysis. To accomplish this, We collected 7,277data for the last three years with the keyword "young people+life planning" and constructed a semantic network with 50 key words that were refined in the data. The most frequent key words were 'customized', followed by 'support', 'jobs', 'residential'. As a result of analysis of degree centrality and betweeness centrality, the results are similar to those of high frequency key words, but the 'government' is relatively high. Also, through CONCOR analysis, it could be classified into 'job support', 'customized housing', 'education program', 'retirement preparation', and 'income policy' group. As a result, young people life planning was at the core of jobs and housing. However, current young people are focused on efforts to get jobs in a fiercely competitive society, and there is a lack of more fundamental reflection opportunities. It is urgent to rediscover the meaning of life of oneself and to life-design education to realize their values and ideals. Therefore, it is necessary to plan and improve the quantitative and qualitative improvement of national human resources by providing opportunities and actively supporting young people to shape their lifelong design.
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