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연구과제 상세정보

빅데이터 기반 토픽모델링과 의미연결망 분석을 활용한 유아 사교육 쟁점 분석 연구
Analyzing the issues of private education for young children using topic modeling and semantic network analysis based on big data
  • 연구자가 한국연구재단 연구지원시스템에 직접 입력한 정보입니다.
사업명 중견연구자지원사업 [지원년도 신청 요강 보기 지원년도 신청요강 한글파일 지원년도 신청요강 PDF파일 ]
연구과제번호 2017S1A5A2A01027074
선정년도 2017 년
연구기간 1 년 (2017년 07월 01일 ~ 2018년 06월 30일)
연구책임자 손유진
연구수행기관 동의대학교
과제진행현황 종료
과제신청시 연구개요
  • 연구목표
  • ■ 현재 우리나라는 질 높은 유아교육을 위하여 누리과정을 도입하고 유치원, 어린이집 이용 여부에 상관없이 유아와 학부모에게 교육비를 지원하고 유아교육 인프라 확대를 위해 다양한 행정 및 재정적 지원을 확대하고 있음.

    ■ 정부에서는 부모의 사교육 부담을 줄이고 유아들의 발달특성에 맞지 않는 과도한 조기교육의 노출을 줄이기 위하여 어린이집 특별활동이나 유치원 방과후과정 특성화 프로그램 등을 실시하여 사교육에 대한 요구를 흡수하고 이에 대한 기준을 세워 관리하고 있으나 많은 유아들이 어린 연령부터 다양한 사교육에 노출되고 있고 부모의 사교육 부담 비용은 상당한 수준임. 사교육비의 과다한 지출은 심적 부담으로 작용하여 심각한 저출산 문제의 원인 중 하나로 추정되고 있어 이에 대한 연구가 필요함.

    ■ 그러나 기존의 사회과학연구가 주로 사람의 경험을 조사연구나 실험연구로 진행하는 것은 일회적이고 전체적인 양상을 파악할 수 없다는 단점과 한계를 가지고 있어 이를 극복하고자 빅데이터 기반 토픽모델링과 의미연결망 분석 방법을 활용해보는 것은 연구를 확장하는데 의의가 있을 것으로 생각됨.

    ■ 디지털 시대 숫자나 정형 자료(structured data)뿐만 아니라 책, 보고서, 신문기사, 법원판례, 웹페이지, 이메일 등의 수많은 문서자료, 비디오, 이미지 등의 비정형 자료의 생성과 저장은 크기에서 뿐만 아니라 복잡하고 다면적이며 덜 구조화된 특징을 의미하는 다양성(variety)과 가치(value)도 고려되고 있음.

    ■ 비정형화된 자료를 포함하는 텍스트 마이닝은 텍스트 내에 숨겨진 정보를 찾아내기 위해 통계적이고 규칙적으로 나열된 알고리즘을 사용함. 토픽모델링과 의미연결망 분석 등의 텍스트 마이닝은 텍스트에 나타난 주요 개념을 추출할 뿐만 아니라 개념들 간의 관계를 파악할 수 있는 장점이 있음.

    ■ 이에 본 연구에서는 유아 사교육에 관한 쟁점을 빅데이터 기반 토픽모델링과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 분석하고자 함. 디지털 공간에서 다양한 경로로 유아 사교육에 관한 텍스트를 수집하고 토픽모델링과 의미연결망 분석하여 유아 사교육에 관한 핵심 주제를 추출하고 개념들 간 연결망분석을 통하여 의미를 해석하고자 함을 연구목표로 하고 있음.
  • 기대효과
  • ■ 첫째, 학문적으로는 정보통신기술의 발달로 나타난 빅데이터 등 새로운 기술 현상이 유아교육에 미치는 영향을 검토할 수 있으며 유아 사교육에 대한 사람의 인식, 의견, 태도 등을 통계적 절차를 걸쳐 검증할 수 있음. 토픽모델링과 의미연결망분석은 텍스트 내에서 의미를 추출하는 데이터마이닝 기법으로 양적연구와 질적연구가 결합된 새로운 방법론으로 학문적 기여가 있을 것으로 기대됨.

    ■ 둘째, 사회적으로는 유아의 행복할 권리, 놀 권리를 고려하여 유아가 보다 행복하고 건강한 삶을 누리는 것이 얼마나 중요한 문제인지 그리고 사교육 경험이 실제 유아들의 삶에서 어떻게 작용하는지 살펴봄으로써 사회적 분위기 쇄신을 위한 담론을 형성할 수 있음.

    ■ 셋째, 정책적으로는 유아 공교육 공급 정책과 누리과정 재정 지원 정책에 대한 평가 연구가 될 것으로 기대됨. 향후 빅데이터 분석을 통하여 일반 국민들이 가지는 인식과 감정을 실증적으로 분석함으로써 저출산 문제를 해결하고 과중한 사교육 부담을 줄이는데 적절한 대안을 제시할 수 있으며 합리적인 정책 의사결정과정에 기여할 수 있음.

    ■ 넷째, 본 연구의 이론적, 방법론적 기여를 고려할 때 학술발표와 논문 게재를 통해 연구과정과 결과를 공유함으로써 빅데이터 관련 연구에 대한 연구자의 관심을 환기하고 후속 연구를 개발하는데 활용될 수 있음.
  • 연구요약
  • ■ 본 연구는 유아 사교육에 관한 쟁점을 파악하고자 빅데이터 기반 토픽모델링과 의미연결망분석을 활용하여 유아 사교육에 대한 사람들의 인식, 선호, 태도 등을 분석하고자 함. 이를 위하여 비정형적 특성을 가진 빅데이터의 자연어 텍스트에서 유의미한 정보를 추출하여 쟁점을 제시하고자 함.

    ■ 첫째, 유아 사교육과 관련하여 교육부 문서, 정책연구소 문서, 신문기사, 블로그, 네이버, 다음 등의 웹문서 등에 나타난 텍스트들의 토픽은 무엇이며 토픽들은 시대적, 정책적 변화에 따라 변화를 파악함.

    ■ 둘째, 교육부, 정책연구소 등 국가 기관의 보도자료와 신문기사 등 언론에서 배포한 자료 그리고 블로그, 네이버, 다음의 댓글, 게재글 등의 사적 자료들을 비교하여 유사점과 차이점을 발견하고 이들에 나타난 쟁점을 분석함.

    ■ 셋째, 토픽모델링과 의미연결망분석을 활용하여 유아 사교육에 대한 사람들의 인식, 선호, 태도 등을 정리하여 관련 변인을 재정리하고 유아 사교육에 대한 쟁점을 시사함.

    ■ 연구방법으로는 R프로그램을 활용하여 ‘유아+사교육’이라는 키워드로 빅데이터 자료를 수집하고 텍스트마이닝 중 토픽모델링과 의미연결망분석으로 분석할 것임. 필요에 따라 R과 Ucinet6.0을 함께 사용할 예정임.

    ■ 최종 정리된 빅데이터 기반 유아 사교육 쟁점의 내용타당도를 외부 전문가에게 검증받아 제시하고자 함.
결과보고시 연구요약문
  • 국문
  • 본 연구는 유아 사교육에 관한 쟁점을 빅데이터 기반 토픽모 델링 분석 방법을 활용하여 분석하였다. 교육부문서, 정책연구소 연구 보고서, 신문기사, 블로그, 네이버와 다음의 게재글과 댓글 등 디지털 공간의 유아 사교육에 관한 텍스트를 수집하고 토픽모델링 분석을 통하여 유아 사교육에 관 한 핵심 주제를 추출하고 개념들 간 연결망 분석을 통하여 의미를 해석하였다. 연구를 수행하고 결과를 해석하였는데 결과는 다음과 같다. 첫째, 언론기사와 맘까페를 분석한 결과 6가지 토픽이 추출되었으며 토픽을 해석해보면 언론기사와 정부문서는 유아사교육을 정부의 교육정책과 연계하여 고려하는 경향이 나타났다. 단어 중에서 영재교육, 자유학기제, 수능연계, 대학수학능력시험, 무상보육 등은 교육정책의 핵심적인 주제이자 키워드라고 볼 수 있다. 유아사교육의 다양한 측면을 결정할 때, 현재 정부에서 중점적으로 추진하고 있는 교육정책과 관련지어 생각하는 경향이 보여져 유아사교육은 교육정책과 연동되어 결정되는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 맘까페의 데이터 분석결과, 유아사교육의 주체가 부모 중에서도 엄마의 역할이 큰 것을 알 수 있었다. 영어능력지수, 영어유치원 등 영어와 연계된 단어들이 유아사교육과 관련된 것으로 나타났다. 이는 워드클라우드 분석에서도 비슷한 유형으로 나타났다. 유아사교육의 내용이 유아의 인지, 정서적 발달 등에 관한 다양한 내용으로 흩어진 것이 아니라 영어에 집중되어 나타난다는 점을 고려할 필요가 있다. 현 교육정책에서 영어의 비중을 낮추고 공교육에서 영어를 커버할 수 있도록 추진하고 있는 것과는 달리 영유아단계의 사교육이 영어에 치중되어 있다는 것은 흥미로운 주제라고 하겠다.
  • 영문
  • This study analyzed the issues concerning the private education of children using the big data-based Topic Modeling analysis method. We collected text on the private education of children in digital spaces, including the Education Ministry documents, policy research reports, newspaper articles, blogs, Naver and Daum, and analyzed the meaning by analyzing the topic of children's private education through Topic Modeling analysis and analyzing the network between concepts. The study was conducted and the results were interpreted as follows. First, the analysis of media articles and mam cafe showed that six topics were extracted, and the interpretation of the topic shows that media articles and government documents tend to consider infant education in connection with the government's education policy. Among the words, education for gifted children, the free semester system, the connection of the College Scholastic Ability Test, and free child care are key topics and key words for education policy. In deciding on various aspects of infant education, it can be seen that infant education is determined in conjunction with education policy as it tends to be related to the education policy currently pursued by the government. Second, the data analysis of Mam Kafé showed that the main body of education for infants plays a big role among parents. Words related to English such as English proficiency index and English kindergarten are found to be related to infant education. This was similar in word cloud analysis. It is necessary to consider that the contents of infant and child history education are concentrated in English, not scattered by various contents of infant recognition, emotional development, etc. It is interesting to note that the level of private education in infants and toddlers is focused on English, unlike the current policy of lowering the importance of English and covering English in public education.










    This study analyzed the issues concerning the private education of children using the big data-based Topic Modeling analysis method. We collected text on the private education of children in digital spaces, including the Education Ministry documents, policy research reports, newspaper articles, blogs, Naver and Daum, and analyzed the meaning by analyzing the topic of children's private education through Topic Modeling analysis and analyzing the network between concepts. The study was conducted and the results were interpreted as follows. First, the analysis of media articles and mamcafes showed that six topics were extracted, and the interpretation of the topic shows that media articles and government documents tend to consider infant education in connection with the government's education policy. Among the words, education for gifted children, the free semester system, the connection of the College Scholastic Ability Test, and free childcare are key topics and keywords for education policy. In deciding on various aspects of infant education, it can be seen that infant education is determined in conjunction with education policy as it tends to be related to the education policy currently pursued by the government. Second, the data analysis of Mam cafe showed that the main body of education for infants plays a big role among parents. Words related to English such as English proficiency index and English kindergarten are found to be related to infant education. This was similar in word cloud analysis. It is necessary to consider that the contents of infant and child history education are concentrated in English, not scattered by various contents of infant recognition, emotional development, etc. It is interesting to note that the level of private education in infants and toddlers is focused on English, unlike the current policy of lowering the importance of English and covering English in public education.










    This study analyzed the issues concerning the private education of children using the big data-based Topic Modeling analysis method. We collected text on the private education of children in digital spaces, including the Education Ministry documents, policy research reports, newspaper articles, blogs, Naver and Daum, and analyzed the meaning by analyzing the topic of children's private education through Topic Modeling analysis and analyzing the network between concepts. The study was conducted and the results were interpreted as follows. First, the analysis of media articles and mamcafes showed that six topics were extracted, and the interpretation of the topic shows that media articles and government documents tend to consider infant education in connection with the government's education policy. Among the words, education for gifted children, the free semester system, the connection of the CSAT, the College Scholastic Ability Test, and free childcare are key topics and keywords for education policy. In deciding on various aspects of infant education, it can be seen that infant education is determined in conjunction with education policy as it tends to be related to the education policy currently pursued by the government. Second, the data analysis of Mam Kafé showed that the main body of education for infants plays a big role among parents. Words related to English such as English proficiency index and English kindergarten are found to be related to infant education. This was similar in word cloud analysis. It is necessary to consider that the contents of infant and child history education are concentrated in English, not scattered by various contents of infant recognition, emotional development, etc. It is interesting to note that the level of private education in infants and toddlers is focused on English, unlike the current policy of lowering the importance of English and covering English in public education.
연구결과보고서
  • 초록
  • 본 연구는 유아 사교육에 관한 쟁점을 빅데이터 기반 토픽모 델링 분석 방법을 활용하여 분석하였다. 교육부문서, 정책연구소 연구 보고서, 신문기사, 블로그, 네이버와 다음의 게재글과 댓글 등 디지털 공간의 유아 사교육에 관한 텍스트를 수집하고 토픽모델링과 의미연결망 분석을 통하여 유아 사교육에 관한 핵심 주제를 추출하고 개념들 간 연결망 분석을 통하여 의미를 해석하고자 하였다. 이를 바탕으로 연구를 수행하고 결과를 해석하였는데 결과는 다음과 같다. 첫째, 언론기사와 맘까페를 분석한 결과 6가지 토픽이 추출되었으며 토픽을 해석해보면 언론기사와 정부문서는 유아사교육을 정부의 교육정책과 연계하여 고려하는 경향이 나타났다. 단어 중에서 영재교육, 자유학기제, 수능연계, 대학수학능력시험, 무상보육 등은 교육정책의 핵심적인 주제이자 키워드라고 볼 수 있다. 유아사교육의 다양한 측면을 결정할 때, 현재 정부에서 중점적으로 추진하고 있는 교육정책과 관련지어 생각하는 경향이 보여져 유아사교육은 교육정책과 연동되어 결정되는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 맘까페의 데이터 분석결과, 유아사교육의 주체가 부모 중에서도 엄마의 역할이 큰 것을 알 수 있었다. 영어능력지수, 영어유치원 등 영어와 연계된 단어들이 유아사교육과 관련된 것으로 나타났다. 이는 워드클라우드 분석에서도 비슷한 경향으로 나타났다. 유아사교육의 내용이 유아의 인지, 정서적 발달 등에 관한 다양한 내용으로 흩어진 것이 아니라 영어에 집중되어 나타난다는 점을 고려할 필요가 있다. 현 교육정책에서 영어의 비중을 낮추고 공교육에서 영어를 커버할 수 있도록 추진하고 있는 것과는 달리 영유아단계의 사교육이 영어에 치중되어 있다는 것은 흥미로운 주제라고 하겠다.
  • 연구결과 및 활용방안
  • 째, 빅데이터 분석의 원천자료로 활용되는 빅데이터는 다양하게 생산된 문서에 포함된 단어이며, 단어 간의 연계나 단어의 빈도 등을 통해 분석해내는 연구방법이다. 이때 단어의 빈도나 구성을 통해 유아사교육이라는 주제에 관해 어떻게 인식하는지 경향성을 밝힐 수는 있으나, 왜 이러한 경향성이 나타났는지, 이러한 특징의 이면에 어떤 문제가 있는지 심층적인 분석은 타 연구방법을 추가해서 살펴보는 것이 어떨지 제안할 수 있다. 단순히 단어의 빈도나 연계, 구성 등을 통해서는 해당 단어에 관한 특정 집단의 인식 이외에 다른 것을 유추하기가 어려운 자료분석 방법으로 빅데이터 기반 토픽모델링과 워드클라우드는 유아사교육의 경향성을 다각도로 보여주고 있다. 따라서 이를 유아교육 정책과 비교하여 보다 심층적인 연구결과를 활용해 볼 수 있다. 정책과 유아사교육 간 관련성을 파악한다면 보다 적절한 정책이 개발될 수 있을 것이다.

    둘째, 자료를 주제중심으로 분석하는 것과는 별개로, 유아사교육에 관한 토픽모델링을 중심으로 재분류하고, 워드클라우드를 그리는 것도 좀 더 효과적인 분석방법이 될 수 있다. 토픽모델링을 통해 유아사교육에 관한 하위 분류가 생성될 수 있고, 또한 하위분류별 워드클라우드를 통해 집단별, 주체별 인식을 자세하게 분석하는 것이 가능할 것으로 생각된다. 본 연구는 각각 연구방법을 따로 실시하였지만 두 연구분석 방법을 연계하여 분석해볼 수 있다.
  • 색인어
  • 유아사교육, 빅데이터, 토픽모델링, 유아교육정책
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