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언어 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용한 중독회복에 관한 국내 연구동향
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 조혜정 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-01-11T02:30:30Z | - |
| dc.date.available | 2024-01-11T02:30:30Z | - |
| dc.date.issued | 2023-12 | - |
| dc.identifier.issn | 1229-3040 | - |
| dc.identifier.issn | 2733-9564 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/69221 | - |
| dc.description.abstract | 본 연구는 언어 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 중독회복에 관한 국내 연구동향 분석을 목적으로 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인(KCI)에서 109편을 선정하여 Net Miner 4로 분석하였고, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 중독회복 연구는 증가추세를 보였으며, 질적연구가 큰 비중을 차지하였다. 둘째, 언어 네트워크 분석결과, ‘경험’이 중요한 핵심어였다. 중독유형 중 알코올중독의 중심성이 가장 높았고, 도박중독 및 마약중독 순으로 높았다. ‘여성’은 핵심 연구대상이었으며, ‘삶, 과정, 회복과정, 관계, 영성, 사회, 프로그램’ 등이상위 핵심어였다. 셋째, 토픽모델링 분석결과, ‘알코올중독자의 경험, 도박중독자의 경험, 마약중독자의 경험, 프로그램’으로 4개 토픽이 도출되었다. 넷째, 시기별로 분석한 결과, 모든시기에 걸쳐 ‘경험, 알코올중독(자)’의 중심성이 가장 높았고, ’여성, 회복과정, 배우자’의 위세중심성이 높았다. 2012년 이후 ‘경험’의 영향력은 증가한 반면에 ‘프로그램’은 감소하였다. 또한 마약중독 연구가 증가하면서 중심성이 높아졌다. 이를 토대로 중독회복 연구의 발전방향을위한 시사점을 제시하였다. | - |
| dc.format.extent | 27 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정신건강사회복지학회 | - |
| dc.title | 언어 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용한 중독회복에 관한 국내 연구동향 | - |
| dc.title.alternative | The Trend in the Domestic Research on the Addiction Recovery using Sematic Network Analysis and Topic Modeling | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.24301/MHSW.2023.12.51.4.5 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 정신건강과 사회복지, v.51, no.4, pp 5 - 31 | - |
| dc.citation.title | 정신건강과 사회복지 | - |
| dc.citation.volume | 51 | - |
| dc.citation.number | 4 | - |
| dc.citation.startPage | 5 | - |
| dc.citation.endPage | 31 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003031041 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 중독회복 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 연구동향 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 토픽모델링 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 언어 네트워크 분석 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Addiction recovery | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Research trends | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Sematic Network Analysis | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Topic Modeling | - |
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