경영컨설팅연구, Vol.24 no.1 (2024)
pp.333~345
- 경영·무역 학술논문의 의미 네트워크 분석법 도입에 관한 연구 -
본 연구의 목적은 의미 네트워크 분석 방법의 방법론의 시각에서 기본 체계를 파악하는 것이다. 이를 위하여 6가지 유형의 지표를 범주로 활 용하여 내용분석을 수행하였다. 의미 네트워크 분석의 활용 실태를 파악하기 위하여 이 분석법을 사용하는 국내 무역학 및 경영학 분야의 학술 논문 46편을 대상으로 위의 6가지 범주에 따라 분석하였다. 분석 결과, 분석 대상이 되는 연구들은 학술논문과 학회 발표논문을 키워드 추출의 텍스트로 삼고 있고, 텍스트의 본문으로부터 추출된 단어들은 정제작업을 거친 후 단어의 출현빈도를 기준으로 키워드로 선정되는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 키워드 사이의 관계를 파악하기 위해 공출현 빈도를 주로 사용하며, 공출현 단어 간의 관계를 행렬로 제시하기도 한다는 것 을 확인할 수 있었다. 의미 네트워크 분석은 복수의 네트워크를 구성하여 비교하는 경우가 많았고, 분석을 수행하기 위한 프로그램으로는 UCINET과 NetDraw의 결합과 NetMiner가 가장 선호되는 것으로 나타났다. 네트워크 분석의 지표로는 밀도분석, 연결 중심성분석, 근접 중 심성 분석, 클러스터 분석 등이 사용되었다. 본 연구의 결과는 의미 네트워크 분석방법의 사용을 활성화 시키는 동시에, 경영학과 무역학계의 연구성과르 체계적으로 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The Semantic Network Analysis Methods Adopted in Academic Journal Articles in the Field of Business and International Trade
The purpose of this study is to understand the fundamental structure from the perspective of the semantic network analysis methodology. For this, content analysis was performed using six different indicators as analysis categories. In order to realize the actual utilization of semantic network analysis in studies, 46 research papers in the field of International trade and business administration adopting this analysis method were selected and analyzed according to the provided six categories. As a result of the analyses, the articles included in the study are adopting papers from academic journals and conference proceedings as the text content from which they extract keywords, and it was confirmed that words extracted from the text were cleaned and selected as keywords subject to the frequency of its occurrence. Also, it was verified that the degree of co-occurrence is mainly used to examine the relationship between keywords, and the ties between the co-occurring words are also presented as a matrix. The constructed networks are often compared by configuring multiple networks, and the combination of UCINET and NetDraw and NetMiner were found to be the most preferred programs for performing the semantic network analysis. As major indexes of network analysis, density, degree centrality, closeness centrality, and cluster analysis were adopted. The findings from this study are expected to revitalize performing semantic network analysis methods and contribute to systematically grasping the achievements in the research area of business administration and international trade.