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빅데이터를 활용한 직업능력개발 정책의 키워드 및 토픽 분석

Keyword and Topic Analysis of Vocational Competency Development Policy Using Big Data

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주제분류교육학

초록

본 연구는 직업능력개발 정책에 대해 빅데이터 분석기법을 활용하여 정책 시기별로 언론기사, 고용노동부 보도자료에서 나타난 직업능력개발 관련 정책의 키워드와 토픽을 분석하는 것이다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 키워드 분석 결과 언론기사에서는 모든 정책 시기에서 TF에서는 ‘지원’, ‘교육’, ‘직업’ 단어가, TF-IDF에서는 ‘장애인’, ‘일자리’, ‘훈련’ 단어가 높게 나타났다. 반면에 보도자료에서는 모든 정책 시기에서 TF에서는 ‘지원’, ‘기업’ 단어가, TF-IDF에서는 ‘장애인’ 단어가 높게 나타났다. 둘째, 토픽모델링 결과 언론기사에서는 정책 시기별로 20개, 19개, 16개 토픽이, 보도자료에서는 16개, 21개, 12개 토픽이 도출되었다. 셋째, 정책 시기별로 언론기사와 보도자료에서 중요하게 사용되는 키워드 및 관심 토픽에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 학문적, 정책적 시사점을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study was to analyze keywords and topics of vocational competency development policies shown in press articles and press releases from the Ministry of Employment and Labor by policy period by using the big data analysis method for vocational competency development policies. The main findings were as follows. First, as a result of keyword analysis in press articles, the words ‘support’, ‘education’, and ‘occupation’ were high in TF and the words ‘disabled’, ‘job’, and ‘training’ were high in TF-IDF in all policy periods. On the other hand, in the press release, the words ‘support’ and ‘company’ were high in TF, and ‘disabled’ words were high in TF-IDF in all policy periods. Second, as a result of topic modeling, 20, 19, and 16 topics were derived for each policy period in press articles, and 16, 21, and 12 topics were derived from the press release. Third, it was found that there were differences in keywords and topics used in press articles and press releases by policy period. Based on these research results, academic and policy implications were discussed.

참고문헌 (66)

  1. 관계부처 합동, "더불어 성장하고 함께하는 능력중심사회 구현을 위한 제2차 직업능력개발기본계획" (2012)
  2. 관계부처 합동, "혁신과 포용적 성장을 위한 제3차 직업능력개발 기본계획" (2017)
  3. 김경동, "텍스트 마이닝을 활용한 고용정책 프레임 연구: 언론기사 및 국회회의록의 비교・분석을 중심으로", 한국사회와 행정연구, 30(4), pp.135~163 (2020), 서울행정학회
  4. 김남옥, "정책분석의 요건과 기본구조", 고시연구,, 33(9), pp.347~350 (2006)
  5. 김선영, "증거기반 정책에서의 빅데이터에 관한 연구", 한국정책학회보, 29(1), pp.69~90 (2020), 한국정책학회[DOI]
  6. 김영우, "쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝" (2021), 이지스퍼블리싱
  7. 김은, "경제적 사회적 측면에서 본 4차 산업혁명의 특성 및 정성적 파급효과 분석" (2017), 한국고용정보원
  8. 김은지, "직업교육연구 학회지의 연구동향 분석: 내용분석 및 네트워크 분석의 활용", 직업교육연구, 36(6), pp.1~27 (2017), 한국직업교육학회[DOI]
  9. 김종훈, "한국의 인구구조 변화와 미래 경제·사회 발전" (2017), 경제·인문사회연구회
  10. 김주섭, "전환기 직업능력개발 정책 방향과 과제", 월간 노동리뷰, (3), pp.72~78 (2017)
  11. 김주섭, "고령시대 직업능력개발 정책의 방향과 과제", 월간 노동리뷰, (10), pp.43~58 (2019)
  12. 김지은, "텍스트 빅데이터 분석 기법을 활용한 대학구조개혁 평가의 쟁점 분석", 아시아교육연구, 17(3), pp.409~436 (2016), 교육연구소
  13. 김진호, "빅데이터 시대에 대응한 교육정보·통계 기반 정책 추진방안" (2017), 교육부
  14. 김철희, "미래 사회 변화에 대응하는 직업능력개발 정책 추진 방향", The HRD Review, (1), pp.48~60 (2017)
  15. 김철희, "사람, 노동 중심의 사회 구현을 위한 직업능력개발 정책 방향: 제3차 직업능력개발 기본계획 수립 추진 제안을 중심으로", The HRD Review, 21(1), pp.50~75 (2018)
  16. 김태종, "뉴스 빅데이터를 활용한 평생교육 토픽 분석", 평생교육학연구, 25(3), pp.29~63 (2019), 한국평생교육학회[DOI]
  17. 좋은 일자리와 직업능력개발, "The HRD Review,", 2019, 2~6
  18. 나영선, "2011 경제발전경험모듈화사업: 기술인력 양성을 위한 직업훈련제도" (2012), 한국직업능력개발원
  19. 남용현, "장애인 직업능력개발훈련 사업평가: 양성 및 맞춤과정을 중심으로" (2013), 한국장애인고용공단 고용개발원
  20. 노동부, "제1차 평생직업능력개발기본계획(`07∼`11)" (2007)
  21. 류기락, "제4차 산업혁명과 직업능력개발 정책과제" (2017), 경제사회발전노사정위원회
  22. 박윤희, "중소기업 HRD 담당자의 직업능력개발에 대한 인식과 정책적 함의", 농업교육과 인적자원개발, 43(1), pp.51~86 (2011), 한국농·산업교육학회[DOI]
  23. 박종희, "북한 신년사(1946-2015)에 대한 자동화된 텍스트 분석", 한국정치학회보, 49(2), pp.27~62 (2015), 한국정치학회[DOI]
  24. "국회 4차 산업혁명 특별위원회 공식 출범" (2017)[URL]
  25. 박천수, "직업능력개발의 비전과 과제" (2012), 한국직업능력개발원
  26. 박치성, "텍스트 네트워크 분석: 사회적 인식 네트워크(socio-cognitive network) 분석을 통한 정책이해관계자 간 공유된 의미 파악 사례", 정부학연구, 19(2), pp.73~108 (2013), 정부학연구소
  27. 방성현, "일간지 기사와 보도자료 프레임 비교를 통한 비구성적 현실 탐색 : 4대강 사업 사례분석", 한국언론학보, 57(1), pp.163~186 (2013), 한국언론학회
  28. 백영민, ". R을 이용한 텍스트 마이닝" (2020), 한울엠플러스.
  29. 변민수, "장애인 직업능력개발 훈련체계 분석: 훈련과정별 평가 중심으로" (2016), 한국장애인고용공단 고용개발원
  30. 서지영, "과학기술 기반 초고령사회 대응 방안" (2018), 과학기술정책연구원
  31. 설동훈, "한국조사연구학회 발표 논문 내용분석, 1999∼2019년: 학문분야‧방법론‧연구대상‧ 데이터분석기법의 지속과 변동", 조사연구, 21(1), pp.1~32 (2020), 한국조사연구학회
  32. 손영준, "미디어 이용이 보수 진보적 의견에 미치는 영향", 한국언론학보, 48(2), pp.240~266 (2004), 한국언론학회
  33. 신선미, "여성 직업능력개발 현황진단 및 개선방안" (2020), 한국여성정책연구원
  34. 신안나, "빅데이터를 활용한 자유학기제 정책의 키워드 및 토픽 분석", 박사, pp.2019
  35. 심준섭, "원자력발전소 주변 지역주민의 갈등 프레임 분석: 후쿠시마 원전사고의 영향을 중심으로", 한국행정학보, 45(3), pp.173~202 (2011), 한국행정학회
  36. 양승준, "토픽모델링 기반 행복과 불행 이슈 분석 및 행복 증진 방안 연구", 지식경영연구, 17(2), pp.165~185 (2016), 한국지식경영학회[DOI]
  37. 염명배, "4차산업혁명 시대, 경제패러다임의 전환과 새로운 경제정책 방향", 경제연구, 36(4), pp.23~61 (2018), 한국경제통상학회[DOI]
  38. 빅데이터 기반의 직업능력개발 연구동향 분석과 시사점, "오호영", 한국직업능력개발원, ~, pp.Working Paper 2009-01 (2019)
  39. 유길상, "4차 산업혁명시대의 직업능력개발정책 - 이행노동시장 모형을 중심으로 -", 실천공학교육논문지, 9(2), pp.167~174 (2017), 한국실천공학교육학회[DOI]
  40. 유예림, "빅데이터 분석 기법을 활용한 2015 개정 교육과정 정책에 대한 언로보도분석", 박사, pp.2017
  41. 윤형기, "평생직업능력개발 경로 재설계의 가능성과 한계", 대한공업교육학회지, 34(1), pp.19~43 (2009), 대한공업교육학회
  42. 이상준, "직업능력개발 계좌제의 정책 효과와 실업자 훈련의 잠금 효과", 경제학연구, 60(1), pp.33~67 (2012), 한국경제학회
  43. 이수경, "4차 산업혁명에 대응한훈련모델 진단 및 개선방안 연구" (2018), 한국직업능력개발원
  44. 이윤식, "우리나라에서 지식정보화에 따른 정책평가연구의 변화 방향에 관한 탐색적 연구", 정책분석평가학회보, 21(4), pp.37~59 (2011), 한국정책분석평가학회[DOI]
  45. 이태숙, "국내 주요 걷기여행길의 이용행태에 대한 시멘틱 네트워크(Semantic Network) 분석", 관광학연구, 44(4), pp.147~167 (2020), 한국관광학회[DOI]
  46. 임정연, "네트워크 분석을 통한 국내 직업교육훈련의 연구동향 분석", 직업과 자격 연구, 8(1), pp.17~44 (2019), (사)한국직업자격학회
  47. 임현수, "보도자료 기사화 과정에서의 영향요인에 관한 연구: 정부 보도자료에 대한 조선일보, 한겨레 기사 분석을 중심으로", 한국언론학보, 55(2), pp.5~31 (2011), 한국언론학회
  48. 장윤종, "제4차 산업혁명의 경제사회적 충격과 대응방안: 기술과 사회의 동반발전을 위한 정책 과제(제1권)" (2017), 경제·인문사회연구회
  49. 장홍근, "직업훈련사업 평가: 실업자 훈련 부문", 노동리뷰, pp.18~35 (2011)
  50. 전세희, "4차산업혁명위원회 활동과 정책방향", KEIT 산업경제, pp.66~69 (2018)
  51. 정다미, "사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한키워드 추출 시스템 제안", 지능정보연구, 19(3), pp.1~23 (2013), 한국지능정보시스템학회
  52. 정병석, "국가 직업훈련품질 제고 방안 연구" (2020), 한국기술교육대학교 HRD센터
  53. 정재호, "직업능력개발", The HRD Review, (11), pp.294~310 (2012)
  54. 정진철, "고성과·고품질 직업훈련 개편 대비 직업능력개발훈련 모니터링 체계 개선연구" (2018), 한국산업인력공단
  55. 직업능력개발제도의 변천과 과제, "정택수", 한국직업능력개발원, ~, pp.연구보고서2008-12 (2008)
  56. 최연구, "4차 산업혁명 시대의 일자리와 일거리 정책", KISTEP InI, (26), pp.24~29 (2018)
  57. 고령인력 활성화를 위한 직업능력개발 정책 개선 방안, "최지희", 한국직업능력개발원, ~, pp.기본연구 2012-40 (2012)
  58. 한국고용정보원, "한국직업전망 2017" (2016), 한국고용정보원
  59. Arun R, "On Finding the Natural Number of Topics with Latent Dirichlet Allocation: Some Observations", Proceedings of the 14th Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - Volume Part I, pp.391~402 (2010), Springer-Verlag
  60. Cao, J, "A destiny-based method for adaptive LDA model selection", Neurocomputing, 72(Issues.7-9), pp.1775~1781 (2009)
  61. Frey C. B, "The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?", Technological forecasting and social change,, 114, pp.254~280 (2013)
  62. Griffiths, T. L, "Finding scientific topics", Proceedings of the National academy of Sciences, 101(suppl 1), pp.5228~5235 (2004)
  63. Labrinidis, A, "Challenges and opportunities with big data", Proceedings of the VLDB Endowment, 5(12), pp.2032~2033 (2012)
  64. Levy, K. E, "Driving regulation: Using topic models to examine political contention in the US trucking industry", Social Computer Review, 32(2), pp.182~194 (2014)
  65. Lorenz, M, "Man and machine in industry 4.0: How will technology transform the industrial workforce through 2025", pp.2~ (2015), The Boston Consulting Group
  66. Marshall, E. A, "Defining population problem: Using topic models for cross-national comparison of disciplinary development", Poetics, 41, pp.701~724 (2013)

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