Journal of the Korean Society for information Management (정보관리학회지)

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A Content Analysis of Journal Articles Using the Language Network Analysis Methods

언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석

  • Received : 2014.11.19
  • Accepted : 2014.12.12
  • Published : 2014.12.30
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Abstract

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 부산대학교

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