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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 279 - 303 (25page)
- DOI
- 10.53865/KSPA.2023.8.34.2.279
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이 연구는 두 가지 목적을 가지고 있다. 첫째, 이 논문은 행정학 관련 학술지인 한국행정학보, 한국정책학회보, 한국사회와 행정연구에서 2010년부터 2023년 초까지 발표된 논문 초록을 분석하여 각 학술지의 토픽 (topics) 구성현황과 이러한 토픽들의 시계열적 경향을 분석하고자 하였다. 이러한 경향에는 세 학술지별로 어떠한 공통점과 차이점이 있는지를 비교분석을 하였다. 둘째, 이 논문은 행정 텍스트 자료 분석을 위해 딥러닝의 동적토픽모델링 활용을 제시하고자 하였다. 또한 이 방법은 기존의 텍스트 분석 방법에 비해 우수한 성과를 도출하기 때문에 앞으로 행정 텍스트 자료로 공개되는 공공빅데이터 분석에 활용되는 것이 필요하다는 점과 함께 현 단계에서의 방법론적 한계도 갖고 있음을 동시에 살펴보고자 하였다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 검토
Ⅲ. 분석방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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