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본 연구는 텍스트 마이닝 방법을 활용하여 사회과 연구 동향을 분석하기 위한 목적으로 실시되었다. 특히 전통적인 내용 분석 방법을 사용하기 때문에 생기는 기존 연구 동향 분석의 한계를 보완하고자 본 연구에서는 토픽모델링 기법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 활용하였다. 잠재 디리클레 할당은 텍스트에 잠재된 주제를 발견하기 위해 사용되는 분석 기법이다. 분석 대상으로 사회과 관련 주요 학술지인 「시민교육연구」, 「사회과교육연구」, 「사회과교육」에 2000년 이후 게재된 논문 총 1,860편을 선정하였다. 분석 결과 사회과의 연구 주제를 총 17개로 분류할 수 있었으며, 시기에 따른 연구 주제들의 변화 추이도 함께 파악할 수 있었다. 본 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 사회과 연구는 2013년에 논문 편수가 정점을 찍고 그 이후로 점차 감소하다가 2018년에는 전년에 비해 다시 소폭 상승하였지만, 2013년 이후 양적인 성장이 다소 주춤한 것으로 볼 수 있다. 둘째, 사회과 연구는 연구자의 다양성 측면에서 다소 편중된 경향을 보이고 있었으며, 특히 대학에 소속된 학자들에 의해 수행되는 연구가 많았다. 셋째, 사회과 연구는 연구 주제의 측면에서 ‘수업모형 및 교수·학습방법’과 ‘교과서 및 교육과정’에 집중된 경향이 나타났다. 넷째, 2000년 이후 상승과 하락 추이에 있는 사회과 연구 주제들을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 앞으로 사회과 연구자들의 다양성 확보 및 다양한 연구 주제 발굴, 그리고 상승과 하락 추이를 보이는 주제들에 대한 적절한 분석과 실천적인 대응이 필요할 것으로 보인다.
The purpose of this study is to analyze the trends of social studies using the text mining method. In order to overcome the limitations of existing research trend analysis, this study employs Latent Dirichlet Allocation (LDA), a topic modeling technique. LDA is an analytical technique used to discover latent topics that are subject to text from 1,860 academic research papers, written from 2000, in the major academic journals related to social studies: “Theory and Research in Citizenship Education”, “Research in Social Studies Education”, and “Social Studies Education”. As a result of the analysis, it is possible to classify the topics of social studies into 17 categories and to study the trends of the topics. The results and implications are summarized as follows. First, social studies research can be seen as going through a slight slowdown in quantitative growth since the number of papers peaked in 2013. Second, the study of social studies tended to be concentrated in terms of diversity because a lot of studies conducted by scholars belong to the universities that employ them. Third, social studies research tended to focus on the topics: 'teaching model and teaching method' and 'textbook and curriculum'. Fourth, social studies research topics have identifiable upward and downward trends since 2000. Based on these results, it is necessary to secure a greater diversity of social studies researchers, to find various research themes, and to respond in practice for social studies research topics' upward and downward trends.
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trends of social studies research, analysis of academic paper, text mining, topic modeling, Latent Dirichlet Allocation(LDA)
