본 연구는 텍스트마이닝(Textmining)과 의미연결망 분석(semantic network analysis) 방법을 활용해 학부모 관련 기사를 분석한다. 한국사회에서 인식하는 학부모 관련 주제의 특성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 한국언론진흥재단이 제공하고 있는 신문기사검색 서비스(www.bigkinds.or.kr)를 이용하여 수집하였다. 수집 기간은 1997.01.01.부터 2017.02.28.까지의 20년이었으며, 학부모 103,897건, 학교참여 943건, 학부모회 4,526건, 아버지회 113건, 학부모교육 3,020건, 학부모상담 973건으로 총 113,472건의 기사가 추출되었다. 분석결과에 의하면 첫째, 학부모와 관련된 사회적 이슈와 관심은 지속해서 증가하고 있다. 둘째, 학부모, 학생, 학교는 상호 간에 강한 연결성을 가진다. 반면에 교육의 3주체의 하나인 교사는 학부모 관련 기사에서 연결성이 상대적으로 낮다. 셋째, 중학교는 초등학교 고등학교와 비교하면 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)의 값이 낮은데, 이는 중학교에 대한 상대적 관심이 낮다는 사회적 특성을 증명한다. 상관관계 분석을 반복적으로 수행하여 적정한 수준의 유사성 집단을 찾아내는 CONCOR(CONvergence of iterated CORrelations) 분석에 의하면 그룹이 명확하게 구분되었다.
This study analyzes the characteristics of parent-related topics recognized by society by analyzing articles related to parents through text mining and semantic network analysis. The newspaper articles analyzed were collected using the newspaper article search service (www.bigkinds.or.kr) provided by Korea Press Foundation. The collection period is January 1, 1997. From 2017 to February 28, 2013, a total of 113,472 articles were extracted, including 103,897 parents, 943 school attendance, 4,526 parent education, 113 father education, 3,020 parent education, and 973 parent consultation. According to the results of the analysis, first, the social issues and interests related to the parents are continuously increasing. Second, parents, students, and schools have strong connections with each other. On the other hand, teachers, one of the three subjects of education, have relatively low connectivity in parent-related articles. Third, middle school has lower TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) than elementary school high school, which proves the social characteristics that the relative interest in middle school is low. Convergence of iterated CORrelations (CONCOR) analysis, which repeatedly performed a correlation analysis to find an appropriate level of similarity groups, clearly distinguished groups. This study analyzes the text mining of newspaper articles related to parents. Although there is a first attempt in the field of parents' involvement, there is a limit to an in-depth analysis of the social phenomena associated with parents. To complement this, it is also necessary to analyze articles related to parents from the perspective of opinion mining.