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본 연구에서는 빅테이터 분석을 통해 유아 뇌에 대한 사회적 인식을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터 분석 솔루션인 Textom 사이트를 통해 ‘유아+뇌’를 검색어로 하여 자료를 수집하고 네트워크 분석 프로그램인 UCINET 6를 활용하여 분석을 실시하였다. 수집한 데이터는 1차·2차 정제과정을 거쳐 추출단어빈도수를 바탕으로 키워드 50개를 선정하였으며, 1-mode 매트릭스를 작성하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 유아 뇌와 관련하여 ‘뇌발달’, ‘똑똑한뇌’, ‘정서’, ‘언어’, ‘책’ 등의 키워드가 높은 출현빈도를 보였다. 둘째, 중심성 분석 결과 연결중심성에서는 ‘똑똑한뇌’, 근접중심성에서는 ‘뇌발달’, 매개중심성에서는 ‘3세’가 가장 높은 연결을 보이는 키워드로 나타났다. 셋째, 에고 네트워크 분석에서는 ‘똑똑한뇌’, ‘정서’, ‘언어’, ‘놀이’, ‘책’ 등이 유아 뇌와 관련하여 연결 정도가 강하게 응집되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 유아 뇌와 관련된 개념들 간의 관계와 유아 뇌에 대한 사회적 인식을 살펴보고 유아의 뇌발달을 증진하기 위한 교육의 방향에 시사점을 제안하였다.
This study aimed to investigate the social perception of young children’s brain through network analysis on big data. For this purpose, data were collected based on keywords ‘young children + brain’ with Textom big data analysis solution, and analyzed using the UCINET 6 network analysis program. After the first and second filtering precesses of collected data, 50 words were selected based on the frequency of appearance, and the network analysis was implemented with 1-mode matrix. The results were as follows. First, frequency analysis result showed that ‘watching media’, ‘brain development’, ‘attachment’, ‘brain based learning’, and ‘play’ appeared most frequently. Second, centrality analysis results showed that ‘emotional development’, ‘3-years-old’, and ‘a mother’s’ demonstrated rapid increase in their centrality. Third, ego-network analysis results showed that ‘smart brain’, ‘play’, and ‘brain based learning’ had strong cohesive connection with young children’s brain. This study is meaningful for presenting an examination of the relationship among the concepts related to young children’s brain appearing in big data network. Based on the analytical results, the study suggests an educational direction to promote brain development of young children.
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young children, brain, network analysis
