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본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 ‘비서관련과’에 대한 인식과 반응을 분석하고자 네이버와 다음, 구글, 페이스북, 유튜브, 트위터내 데이터를 대상으로 ‘비서관련과’ 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 단어 추출 및 언어 네트워크 분석을 위해 소셜매트릭스 프로그램인 텍스톰(Textom)을 이용하였으며 네트워크화와 시각화를 위해 UCINET과 NetDraw를 이용하였다. ‘비서관련과’관련 주요 키워드 분석과 중심성 분석, 단어클라우드 분석, N-gram 분석이 수행되었고 N-gram 네트워크, 에고 네트워크 시각화와 CONCOR 분석이 수행되었다. 분석 결과, 최근 3년간 빅데이터 속 ‘비서관련과’와 관련된 문헌들 속에서 자주 나오고 또 중요한 키워드는 입시 및 채용과 관련된 단어들이었으며 중심성이 높은 단어들은 대부분 입시와 관련된 단어들이었다. N-gram 네트워크 시각화 결과, 입시와 비서채용의 큰 두 가지 양대 네트워크가 전체 네트워크의 중심을 차지하고 있었으며 CONCOR 분석 결과, ‘비서관련과’ 네트워크는 ‘비서과 입시’관련 주제와 ‘비서 채용’ 관련 주제로 크게 두 개의 클러스터로 나누어짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 ‘비서관련과’에 대한 빅데이터 속 인식과 반응을 묻는 최초의 분석 연구로, ‘비서관련과’에 대한 인식과 현상을 있는 그대로 이해하고 해석하려는 시도의 일환이라는 점에서 그 의의가 있다.
The purpose of this study was to analyse the perception of secretarial and office related departments using social big data. To this purpose, keywords related to secretarial and office related departments were collected from posts in portal sites and social media such as Naver, Daum, Google, Facebook, Youtube, and Twitter uploaded between January 1, 2017 and December 31, 2019.Collected data was analyzed by keyword analysis, centrality analysis, word-cloud analysis, N-gram analysis and CONCOR analysis. The results of this study show that most contents in the big data were related to the entrance examination or the recruitment of secretaries. Also, The high employment rate of graduates was very important to the big data users. It was found that users were concerned with aviation service-related and hotel service-related departments when secretarial and office related departments were considered. This study is the first research including SNS big data analysis about secretarial and office related departments in the field of secretarial science. Also, it is meaningful in that it is part of the perception of those departments and its attempt to understand and interpret the phenomena as they are.
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Big Data Analysis, Semantic Network Analysis, Text Network Analysis, Social Network Service, Secretarial and Office Related Department
