로컬콘텐츠 중점대학에 관한 온라인 담론 구조와 실행 네트워크 분석 : 소셜 빅데이터 기반 텍스트마이닝 접근

• 영문명: Discourse and Network Structures of Local Content-Focused Universities : A Text Mining Approach Using Social Big Data
• 발행기관: 한국국회학회
• 저자명: 노성여(Seongyeo Noh)
• 간행물 정보: 『한국과 세계』제7권 4호, 193~235쪽, 전체 43쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.07.31

국문 초록

본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

영문 초록

This study aims to examine the discourse structure and implementation networks of “Local Content-Focused Universities,” a policy project promoted by the Ministry of SMEs and Startups in South Korea, through big data analysis of online platforms. Data were collected from Naver and Daum portals, including blogs, news, and web documents, from June 2023 to May 2025. Utilizing methods such as text mining, named entity recognition (NER), 2-mode matrix analysis, sentiment analysis, CONCOR analysis, LDA topic modeling, and word-level semantic clustering, the study identifies the key trends and discourse dynamics related to the policy. The results show that keywords such as “university,” “content,” “local,” “startup,” and “support” appear frequently and centrally, indicating a policy focus on entrepreneurship education and regional industry linkage. Network analysis reveals distinct patterns of collaboration among universities, local governments, and enterprises.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 연구설계 및 방법론

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 논의

Ⅵ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

로컬콘텐츠 중점대학 소셜 빅데이터 텍스트마이닝 담론 분석 LDA 토픽모델링 네트워크 분석 지역기반 고등교육 Local Content-Focused Universities Social Big Data Text Mining Discourse Analysis LDA Topic Modeling Network Analysis Regional Higher Education