교육관련 이슈 도출을 위한 국민청원 데이터 분석 연구
A Study on Analysis of National Petition Datafor Deriving Current Issues in Education
- 주제(키워드) Topic Modeling , Text Mining , National Petition , Education Issue , Data Analysis , 토픽 모델링 , 텍스트 마이닝 , 국민청원 , 교육 이슈 , 데이터 분석
- 발행기관 한국창의정보문화학회
- 발행년도 2020
- 총서유형 Journal
- DOI http://dx.doi.org/10.32823/jcic.6.2.202008.57
- KCI ID ART002646507
- 본문언어 한국어
초록/요약
정보사회가 고도화됨에 따라 의견의 다양성과 복잡성이 증대되어 이들로 부터 중요한 이슈를 도출해내고 문제 상황을 정확하게 파악하여 대응하는 일이 더욱 어려워지고 있다. 이에 따라 교육계에서는 기존의 담론과 쟁점 이외에도 변화되는 사회에 발맞추어 새롭게 등장하는 이슈를 발굴하여 대응할 필요가 있다. 본 연구는 국민청원 게시판에 작성된 육아와 교육 카테고리의 글을 분석하여 교육계의 주된 이슈를 도출해내고자 하였다. 텍스트 마이닝 방법 가운데 하나인 토픽모델링을 활용하여 분석한 결과, 현재 교육 분야의 주요 이슈를 교육 관련법, 대학입시, 교육 관련 범죄, 교육환경, 유·초등교육, 교원처우, 교육정책, 고등교육, 중등교육 등의 9개 주제로 구분할 수 있었고, 이들을 주제 간의 관계를 시각화하여 제시하였다. 본 연구는 국민들의 여론을 수집한 후 주제별로 구분하여 중요 이슈를 도출하였다는 점에서 의의를 가진다.
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