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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황은영 (숙명여자대학교)
저널정보
한국음악치료학회 한국음악치료학회지 한국음악치료학회지 제22권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
29 - 47 (19page)

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본 연구는 국내 음악치료의 연구 동향을 알아보기 위해 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 기법을활용하여 한국음악치료학회지에 게재된 연구를 대상으로 토픽 모델링 및 토픽 트렌드를 분석하였다. 창간호인 1999년부터 2019년까지 21년간 한국음악치료학회지에 게재된 총 200편의 논문을 대상으로국문 제목, 국문 키워드, 국문 초록을 웹 크롤링 프로그램을 이용하여 정보를 수집하였다. 수집된 자료를 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation: LDA) 기법을 통해 토픽을 도출하고 토픽의 유사도를 고려하여 통합 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구주제는 ‘음악치료’, ‘음악치료사’, ‘불안’, ‘현상학적 연구’, ‘자기효능감’ 등의 단어 순으로 빈도가 가장 높았다. 둘째, 토픽 모델링 분석결과 총 10개의 토픽이 추출되었고 집단 음악활동, 장애 대상 음악활동, 불안, 우울, 스트레스, 도구개발 및 평가 연구 순으로 나타났다. 셋째, 연도별 추세는 임상대상 연구 뿐만 아니라 도구 개발 및평가, 메타분석 등 방법과 관련된 연구도 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 1999년부터 2019년까지게재된 연구를 토픽 모델링과 트렌드 분석을 통하여 음악치료 연구의 동향을 알아보았다는 점에서 의의를 찾을 수 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 한국음악치료학회지의 연구들이 주제의 다양성을 추구하고 학제 간 연구 등 전문성과 함께 사회적 현상과 변화를 반영하는 학문적 발전이 이루어질 수있는 실천적인 전략을 수립할 수 있기를 기대한다.
#한국음악치료학회지 #텍스트 마이닝 #빅데이터 #토픽 모델링

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American Music Therapy Association / What is music therapy? google schola Ananiadou, S. / 2005 / Text mining for biology and biomedicine / Artech House Publishers google schola David M. Blei / 2012 / Probabilistic topic models / Communications of the ACM 55(4):77~84 Crossref Carter. P. / 2011 / Big data analytics: Future architectures, skills and roadmaps for CIO / IDC Sponsored by SAS :1~16 google schola 차화숙 / 2016 / 빅데이터 분석을 이용한 도자 교육의 연구 동향 / 한국도자학연구 13(1):137~151 dbpia

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