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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수정 (한국외국어대학교) 최두영 (한국외국어대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
118 - 127 (10page)

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본 연구는 최근 사회과학에서 실시되고 있는 양적 텍스트 분석의 흐름과 분석을 실시함에 있어 주의해야 할 사례를 포함하여 기술 하였다. 특히, 2017년부터 2019년까지 3년간 학술지와 언론에서 사용된 “이주”, “이민” 키워드를 기반으로 사례연구를 실시하였다. 이를 위해 최근 사회과학분야에서 주목 받는 자연어 처리 기술(NLP)를 이용한 양적 텍스트 분석 (Quantitate text analysis)을 사용하였다. 양적 텍스트 분석은 문서를 구조적 데이터로 변환하여, 가설의 발견 및 검증을 실시하는 데이터 과학의 영역으로, 데이터의 모델링 및 가시화 등이 가능하고, 특히 비구조화 된 데이터를 구조화할 수 있다는 점에서 사회과학 분야에 많이 도입하였다. 따라서 본 연구는 양적 텍스트 분석을 통해 “이주”, “이민”을 키워드로 한 연구 및 언론 기사에 대한 통계 분석을 실시하고 도출된 결론에 대한 해석을 실시하였다.
#데이터 마이닝 #양적분석 #R 텍스트 마이닝 #이민 #이주 #Data Mining #Quantitative Analysis #R Text Mining #Immigrant #Migration

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 분석 목적과 방법
Ⅲ. 사회과학을 위한 양적 텍스트 분석
Ⅳ. 선행 연구 사례
Ⅴ. 양적 텍스트 분석 방법
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Ithiel de Sola Pool / 1959 / Trends in Content Analysis / University of Illinois Press google schola Kulkarni, Parag / 2016 / Big data analytics / PHI Learning Pvt. Ltd. google schola W. H. Inmon / 2019 / Data Architecture : A Primer for the Data Scientist / Academic Press google schola Team R Core / R: A language and environment for statistical computing google schola K. Benoit / 2018 / Quanteda:An R Package for the Quantitative Analysis of Textual Data / Journal of Open Source Software 3(30):774 google schola

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