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본 연구는 인문콘텐츠분야에 대한 연구경향을 파악하고자 빅데이터 분석방법인 토픽모델링과 의미연결망분석을 활용하였다. 국내 인문콘텐츠분야의 대표적 학술지인 ‘인문콘텐츠’에 수록된 2003년부터 2018년까지 총 622편의 논문명, 주제어, 초록을 분석대상으로 삼아 학계에 나타난 연구토픽들과 토픽 간의 관계, 그리고 토픽의 추세를 분석하였다. 분석에는 오픈 소프트웨어인 R과 표준 통계 소프트웨어 SPSS를 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인문콘텐츠분야 연구는 ‘문화’, ‘콘텐츠’가 최상위 빈도로 나타났고, ‘문화콘텐츠’, ‘의미’, ‘산업’, ‘개발’, ‘영상’, ‘미디어’, ‘사회’, ‘디지털’ 등의 주요단어가 뒤를 이었다. 둘째, 토픽모델링 분석결과, ‘문화일반’, ‘문화콘텐츠교육’, ‘지역문화’, ‘디지털콘텐츠’, ‘문화교류’, ‘축제/이벤트’, ‘전시/박물관’, ‘게임’ 순으로 총 8개의 연구토픽이 도출되었다. 그 중 인문콘텐츠분야 연구에서 점차 활발히 실시되는 토픽은 ‘지역문화’ 와 ‘문화일반’ 인 것으로 나타났다. 마지막으로, 의미연결망 분석결과, 인문콘텐츠분야 연구는 ‘콘텐츠’를 중심으로 ‘디지털’, ‘문화’, ‘기술’, ‘공간’ 등의 주제어들이 밀접한 관계를 형성하였으며, 6개의 하위구조로 군집화 하였다. 분석결과를 바탕으로 연구결과에 대한 논의를 진행하였고, 연구의 한계점과 향후연구에 대한 제언 및 융합연구에 대한 가능성을 제시하였다.
This study analyzed topic modeling based on Topic Modeling and Semantic Network Analysis to identify research trends in the field of humanities contents. This study analyzed ‘Humanities Contents’ which is the representative academic paper in domestic humanities contents field. The subjects of analysis are the title, thesis and abstract of the humanities contents. For the temporal scope, a total of 622 papers were analyzed from 2003 to 2018. The analysis used open software R program and standard statistical software SPSS. The results are as follows. First, in the field of humanities content, 'culture' and 'contents' showed the highest frequency. Second, Topic modeling analysis revealed eight topics. Finally, the semantic network analysis results, key words such as 'digital', 'culture', 'technology', and 'space' centered on 'contents'. And the semantic network structure is clustered into six sub-structures. Based on the analysis results, the implications and limitations of the study and suggestions for future research were discussed. and The possibility of development for convergence research is presented.
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Humanities Contents, Cultural Contents, Big Data, Topic Modeling, Semantic Network Analysis, Research Trend, Convergent Research
