메가아시아 탐색을 위한 새로운 양적 지역연구방법론의 필요성과 가능성: 국내 변수중심 지역연구를 중심으로
Necessity and Possibilities of a Data-driven Regional Research Methodology for Exploring Mega Asia: Implications from KCI Indexed Regional Study Articles with Quantitative Research Methods
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초록
본 논문은 KCI에 등재된 지역학 학술지의 논문 중 변수중심의 양적방법론을 이용한 기존 연구를 정리하여 데이터와 방법 론의 특징과 동향, 한계를 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 양적방법론적 접근의 가능성을 타진하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 등재 학술지를 중심으로 지역 혹은 국가를 분석한 연구들의 키워드와 활용 데이터, 방법론 등을 추출하고 지역 별·시계열별 분석과 비교 대상이 된 지역 간의 관계 동향을 분석하였다. 그 결과, 2000년대 이후 지역학 학술지의 발간이 크게 늘었으며 특히 아시아를 대상지역으로 하는 학술지가 크게 증가하였다. 하위 지역별로 보면 한국과 지리적으로 인접 한 동아시아와 동남아시아를 대상으로 한 학술지의 발간이 증가하였다. 국가를 대상으로 한 연구가 지역을 대상으로 한 연구에 비해 더 많이 나타났고, 이를 지역별로 살펴보면 아시아와 유럽을 대상으로 한 연구가 많은 것을 확인하였다. 또한 연구에 활용한 데이터의 출처는 국제기구 혹은 정부 통계가 주를 이루고 있어 한정된 기구의 데이터를 의존하는 경향과 그에 따른 한계를 볼 수 있다. 그러나 스케일 의존도가 낮아 지역·국가·지방 비교에 모두 활용할 수 있고 경계에 구속받 지 않는 공간자료의 활용은 드물게 나타나, 여러 형태의 데이터를 포괄적으로 고려하는 방법론의 개발과 적용을 통한 새 로운 데이터 중심 연구방법의 가능성을 확인할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this paper is to explore a new data-driven research method for a comparative area study. The paper examines the data and analysis methods utilized by previous area studies with a quantitative method and proposes innovative research methods to explore the discourse of Mega Asia and comparative area studies. The authors searched research articles that compared countries and regions from KCI indexed journals and collected bibliographic data such as titles, keywords, abstracts, areas of interest, and main topics. Since 2000, the publication of regional study journals has significantly increased, and most newly published journals focus on Asia. Mainly, newly published Asia study journals specialized on East Asia and Southeast Asia regions, reflecting the growing interest in South Korea due to geographical proximity. More studies investigated countries than regions, and the most popular regions of interest among study subjects are Asia and Europe. Most of the studies relied on macro data from international organizations or country-level statistics produced by the governments. Few studies utilized spatial data with no scale dependency. Spatial data allow them to extract the information regardless of interstate boundaries. The findings reaffirm the need for an alternative blended database with geographical coordinates and a data-driven approach with a data science perspective to analyze regional dynamics.
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