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본 연구는 정책 프레임 분석연구에서 최근 활용도가 높아지고 있는 시멘틱 네트워크 분석기법(semantic network analysis)의 적용에 있어 객관적이고 과학적인 접근법을 탐색하고 있다. 특히, 비지도 모형(unsipervised model)의 탐색적 자료분석(exploratory data analysis) 상황에서 동 분석기법의 자료 분류 및 분석과정에 내재하는 주관적 개입요소에 초점을 맞추어 이들 요소의 통제방안에 대해 살펴본다. 나아가 정책 프레임을 반영하는 핵심 주제어 및 인접 주제어들의 확률적 관계설정에 따라 나타나는 의미론적 해석의 차이를 시멘틱 네트워크 구조상의 연계성(communicative power) 지표를 통해 실증적으로 보여줌으로써 보다 객관적이고 과학적인 정책 프레임 분석을 위해 시멘틱 네트워크 분석기법을 활용할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
This study explores methodological ways to build scientific research design for semantic network analysis. While the use of advanced computational technologies extends the analytic applications to quantitative and mixed methods in policy frame analysis, less attention has been paid to controling subjectivity in the semi-automated analytic techniques. Particularly focusing on the unsupervised exploratory data analytic environments, this study reviews the conditions in which researcher's expertise and human errors can generate the deviated analytic results in probabilistic inference. By applying the concept of communicative power, this study suggests scientific approach to utilizing structural index of semantic network to control the subjectivity in policy frame analysis.
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Semantic network analysis, policy frame analysis, communicative power, unsupervised modeling, exploratory data analysis
