{"title":"利用动态话题建模的行政学学术杂志间研究倾向比较分析","authors":"Seog-Min Lee","doi":"10.53865/kspa.2023.8.34.2.279","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"이 연구는 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫째, 이 논문은 행정학 관련 학술지인 한국행정학보, 한국정책학회보, 한국사회와 행정연구에서 2010년부터 2023년 초까지 발표된 논문 초록을 분석하여 각 학술지의 토픽 (topics) 구성현황과 이러한 토픽들의 시계열적 경향을 분석하고자 하였다. 이러한 경향에는 세 학술지별로 어떠한 공통점과 차이점이 있는지를 비교분석을 하였다. 둘째, 이 논문은 행정 텍스트 자료 분석을 위해 딥러닝의 동적토픽모델링 활용을 제시하고자 하였다. 또한 이 방법은 기존의 텍스트 분석 방법에 비해 우수한 성과를 도출하기 때문에 앞으로 행정 텍스트 자료로 공개되는 공공빅데이터 분석에 활용되는 것이 필요하다는 점과 함께 현 단계에서의 방법론적 한계도 갖고 있음을 동시에 살펴보고자 하였다.","PeriodicalId":486646,"journal":{"name":"Han-guksahoe-wa haengjeong-yeon-gu","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"동적토픽모델링을 활용한 행정학 학술지 간 연구경향 비교분석\",\"authors\":\"Seog-Min Lee\",\"doi\":\"10.53865/kspa.2023.8.34.2.279\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"이 연구는 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫째, 이 논문은 행정학 관련 학술지인 한국행정학보, 한국정책학회보, 한국사회와 행정연구에서 2010년부터 2023년 초까지 발표된 논문 초록을 분석하여 각 학술지의 토픽 (topics) 구성현황과 이러한 토픽들의 시계열적 경향을 분석하고자 하였다. 이러한 경향에는 세 학술지별로 어떠한 공통점과 차이점이 있는지를 비교분석을 하였다. 둘째, 이 논문은 행정 텍스트 자료 분석을 위해 딥러닝의 동적토픽모델링 활용을 제시하고자 하였다. 또한 이 방법은 기존의 텍스트 분석 방법에 비해 우수한 성과를 도출하기 때문에 앞으로 행정 텍스트 자료로 공개되는 공공빅데이터 분석에 활용되는 것이 필요하다는 점과 함께 현 단계에서의 방법론적 한계도 갖고 있음을 동시에 살펴보고자 하였다.\",\"PeriodicalId\":486646,\"journal\":{\"name\":\"Han-guksahoe-wa haengjeong-yeon-gu\",\"volume\":\"17 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Han-guksahoe-wa haengjeong-yeon-gu\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.53865/kspa.2023.8.34.2.279\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Han-guksahoe-wa haengjeong-yeon-gu","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53865/kspa.2023.8.34.2.279","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
이 연구는 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫째, 이 논문은 행정학 관련 학술지인 한국행정학보, 한국정책학회보, 한국사회와 행정연구에서 2010년부터 2023년 초까지 발표된 논문 초록을 분석하여 각 학술지의 토픽 (topics) 구성현황과 이러한 토픽들의 시계열적 경향을 분석하고자 하였다. 이러한 경향에는 세 학술지별로 어떠한 공통점과 차이점이 있는지를 비교분석을 하였다. 둘째, 이 논문은 행정 텍스트 자료 분석을 위해 딥러닝의 동적토픽모델링 활용을 제시하고자 하였다. 또한 이 방법은 기존의 텍스트 분석 방법에 비해 우수한 성과를 도출하기 때문에 앞으로 행정 텍스트 자료로 공개되는 공공빅데이터 분석에 활용되는 것이 필요하다는 점과 함께 현 단계에서의 방법론적 한계도 갖고 있음을 동시에 살펴보고자 하였다.