비정형 데이터 시대의 정보시스템 연구 지형: 텍스트 마이닝의 확산과 지적 구조 분석
The Landscape of Information Systems Research in the Era of Unstructured Data: The Expansion of Text Mining and Its Intellectual Structure
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초록
비정형 텍스트 데이터의 급증과 인공지능 기술의 발전은 정보시스템 분야에서 텍스트 마이닝의 활용을 크게 확장시켰지만, 지적 구조와 진화 과정을 체계적으로 분석한 시도는 없었다. 본 연구는 정보시스템학내 텍스트 마이닝 연구의 주요 주제, 지식 구조, 시간적 변화를 규명하고자 2009 2025년 Web of Science 데이터베이스에서 수집한 266편의 논문을 대상으로 하여 저자동시인용분석을 기반으로, 군집 분석, 타임라인 분석 및 연구 전환점 탐지를 수행하였다. 분석 결과, 총 13개 군집이 도출되었으며 초기 전자상거래 및마케팅 중심에서 최근 딥러닝 기반 모델 경량화 의료 데이터 분석 등 기술 중심 접근으로의 전환이 확인되었다. 또한 BERT, BioBERT, Transformer 모델 등이 연구 전환점으로 식별되어 텍스트 마이닝 연구의 새로운 방향성을 제시하였다. 본 연구는 정보시스템학에서 텍스트 마이닝의 연구 지형과 진화 경로를 시각적, 정량적으로 조망하여 후속 연구자들에게 이론적 토대와 실증적 인사이트를 제시한다.
Abstract
The rapid growth of unstructured text data and the advancement of artificial intelligence technologies have significantly expanded the use of text mining in the field of information systems, but no systematic attempt has been made to analyze its intellectual structure and evolutionary processes. This study aims to identify the major themes, intellectual structures, and temporal changes in text mining research within information systems by analyzing 266 articles collected from the Web of Science database between 2009 and 2025. We conducted cluster and timeline analyses, and burst detection based䀀 on author co-citation analysis. The results revealed 13 research clusters and demonstrated a paradigm shift from early focuses on e-commerce and marketing toward more technology-oriented approaches, such as deep learning –based model optimization and healthcare data analytics. Furthermore, key models such as BERT, BioBERT, and Transformer were identified as turning points, suggesting new directions for text mining research. By providing a visual and quantitative overview of the research landscape and its evolution, this study offers both a theoretical foundation and empirical insights for future researchers in the information systems field.