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KCI 등재
빅데이터에 나타난 인성교육 책임덕목에 대한 의미연결망 분석
Semantic Network Analysis of Responsibility as Character Education Virtue Using Big Data
서현정 ( Seo Hyun Jung ) , 조부경 ( Cho Boo Kyung )
DOI 10.22154/JCLE.17.4.20
UCI I410-ECN-0102-2018-800-000516442
* 발행 기관의 요청으로 이용이 불가한 자료입니다.

본 연구의 목적은 비정형화된 빅데이터를 연구 대상으로 하여 인성교육 책임덕목에 대한 사회적 의미를 파악해 보는 것이다. 이를 위해 최근 3년 간 네이버 온라인 채널을 통해 수집 가능한 텍스트기반의 웹문서를 책임 인성 덕목에 대한 빅데이터로 정의하고, “책임+교육” 키워드로 검색되는 5,643건의 기사와 블로그 내용을 자료로 수집하였다. 수집된 자료 중 정제 과정을 거친 108개의 주요 키워드로 의미연결망을 구축하였다. 책임과 공출현한 키워드 중 가장 많이 등장한 것은 `사회`였고, 그 다음으로는 `학교`, `안전`, `정부` 순이었다. 중심성 분석 결과 연결 중심성과 근접 중심성이 가장 높은 키워드는 `사회`, 그 다음으로는 `관리`, `문제`, `학교`, `정부` 순이었다. 또한 매개 중심성이 가장 높은 키워드는 `안전`이었다. 이를 통해 `책임`이라는 인성교육 덕목이 `사회`, `학교`, `정부`와 함께 많이 언급되고 있고, `안전`이나 `문제`와 같은 부정적인 의미의 키워드들이 높은 중심성을 보이고 있어 `책임`이 부정적인 의미로 많이 사용되고 있다고 볼 수 있다.

The purpose of this study was to determine the social meaning of responsibility as character education virtue through informal big data. In this study, big data on responsibility as character education virtue were defined as a collection of web-based text documents via the online channel “Naver” for three years. As a result, 5,643 articles and blog texts were collected using the search terms “responsibility+education”. Key words were extracted by frequencies. Semantic network was built by 108 refined keywords. The results show that the most frequently appearing keyword was “society” and the keyword with the highest degree and closeness centrality was also “society” followed by “school”, “safety”, and “government”. The keywords with the highest betweeness centrality was “safety”. The results show that “responsibility” was co-wording with “society”, “school”, and “government”. Because keywords with negative connotations such as “safety”, and “problem” showed high centrality, “responsibility” was used in a negative sense.

[자료제공 : 네이버학술정보]
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