텍스트마이닝을 활용한 사회적 경제 분야 국내 연구 동향 분석 : 사회적기업과 소셜벤처를 중심으로

고일권

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 고일권 (신한대학교)

저널정보: 한국진로·창업경영학회 한국진로창업경영학회지 한국진로창업경영학회지 제8권 제5호

발행연도: 2024.9

수록면: 91 - 114 (24page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

사회적 경제의 주체인 사회적기업과, 소셜벤처는 공공과 민간 기업이 해결하지 못한 여러 사회 문제들을 해결하며 '제3섹터'의 역할을 수행하고 있다. 이러한 상황 속에서 사회적 경제가 어떠한 특징이 있는지와 어떤 분야가 연구되고 있는지를 파악하는 것은 의미가 있을 수 있다. 이에 본 연구는 사회적 경제의 두 축인 사회적기업, 소셜벤처 관련 선행 연구 분석을 통해 각각의 특징과 선행연구 동향을 분석하고, 사회적기업, 소셜벤처 관련 연구 동향을 대용량의 데이터를 분석하기 위한 빅데이터 방법으로 분석하였다. 사회적기업과, 소셜벤처에 대한 학술 연구의 초록을 학술연구정보서비스(RISS)에서 추출하여 1)단어 빈도 및 TF-IDF 분석, 2)동시 출현 네트워크 분석, 3)LDA기반 토픽 모델링 분석을 순차적으로 진행했다. 연구의 내용은 첫째, 단어 빈도 분석 및 TF-IDF 분석 결과 사회적기업의 경제적 측면과 이에 대한 분석이 주요한 연구 영역임을 보여주며, 조직적 특성과 그 영향, 그리고 사회적 경제의 가치 등에 관한 연구가 활발히 진행되고 있음을 도출하였다. 둘째, ‘동시 출현 단어 네트워크’ 분석 결과 사회적기업과 관련된 연구가 이 분야에서 핵심적인 주제이며, 데이터 분석적 연구 결과가 중요하게 다루어지고 있음을 증명하였으며, 사회적기업의 경제적 측면과 기업의 목적성도 주요 연구 주제로 진행된다는 부분도 증명하였다. 셋째, LDA 기반 토픽 추출의 의미 등을 종합적으로 고려하여 8개의 토픽을 추출하였으며, 추출 결과 사회적기업과 소셜벤처가 다양한 분야에서 활발히 활동하고 있으며, 소비자 관계, 장애인 지원, 문화적 접근, 도시재생, 투자와 책임, 그리고 파트너십 등 여러 측면에서의 역할과 그 중요성이 주목받고 있었다. 이를 통해 사회적 경제 기업이 사회적 문제 해결을 위해 기여하고 있음을 확인할 수 있다. 위와 같이 사회적 경제 분야 연구 동향을 텍스트마이닝 분석 기법을 활용하여 사회적 경제 분야에 대한 탐색적 연구를 통해 다양한 학문적 제언을 한 부분에서 의의가 있을 수 있다. 본 연구는 분석된 연구 동향을 바탕으로 향후 사회적 경제 분야에 관한 연구 방향 정립에 기여하고자 한다.

Social enterprises and social ventures, which constitute the actors of the social economy, are assuming the role of the 'third sector' by addressing a multitude of social issues that are not addressed by public and private companies. In this context, it is meaningful to gain an understanding of the characteristics of the social economy and the areas of study that fall within its remit. Accordingly, this study examines the defining characteristics and current research trends of social enterprises and social ventures, two pivotal entities within the social economy. Furthermore, it employs big data methods to analyse extensive data sets pertaining to social enterprises and social ventures. The abstracts of academic research on social enterprises and social ventures were extracted from the Research Information Service (RISS). Subsequently, three analytical techniques were employed in sequence: 1) word frequency and TF-IDF analysis, 2) co-occurrence network analysis, and 3) LDA-based topic modelling analysis. The results of the word frequency and TF-IDF analysis indicate that the economic aspects of social enterprises and their analysis represent a significant research area. Additionally, it can be concluded that research on organisational characteristics, their impact, and the value of the social economy is actively being conducted. Secondly, the 'co-occurrence word network' analysis demonstrated that research pertaining to social enterprises constitutes a pivotal topic within this field. The data analysis outcomes are of considerable significance, with the economic aspect of social enterprises and the purpose of enterprises also representing major research topics. Thirdly, eight themes were extracted through a comprehensive consideration of the implications of LDA-based topic extraction. The results demonstrated that social enterprises and social ventures are active in a multitude of fields, with a particular focus on the role and importance of various aspects, including consumer relations, support for individuals with disabilities, cultural access, urban regeneration, investment and responsibility, and partnerships. This demonstrates that social economy enterprises are playing a role in addressing social issues. The value of this study lies in its ability to draw inferences from the aforementioned research trends in the social economy domain through the utilisation of text mining analytical techniques. This study aspires to contribute to the formulation of prospective research directions in the field of social economy, with a foundation in the analysed research trends.

#사회적 경제 #사회적기업 #소셜벤처 #텍스트마이닝 #연구 동향 #Social Economy #Social Enterprise #Social Ventures #Text Mining #Research Trends

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)