수산해양교육연구 학술지의 연구특성에 대한 내용분석 연구

1. 사회네트워크 분석의 개념과 연구방법

사회네트워크분석(Social Network Analysis: SNA)은 내용분석기법으로 활용되는 도구의 하나로 관계를 중심으로 특정의 객체와 그 관계의 의미를 발견하고 분석하는 것으로 의미 혹은 핵심 아이디어를 조사하는 연구방법(Hierppe, 1980)이다. 내용분석은 크게 메타분석이나 계량서지분석 등과 같이 형식적인 부분을 중심으로 분석을 하는 기법과 사회네트워크와 같은 기법을 활용하여 특성이나 개념들을 다른 객체들과의 관계를 통해서 분석하고자 하는 성격을 가진 기법으로 크게 나눌 수 있다. 현재 이러한 방법론은 다수 학문분야와 저자들에 의해서 다양한 계량서지학적/메타 데이터를 대상으로 수행되어 왔으며(Lee, 2014; 2017), 정보통신기술과 인터넷 서비스의 발달로 인문, 경제, 공학, 웹 사이언스 등 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다(Kim & Kang, 2017).

이러한 분석의 대상이 되는 데이터 객체들 중에서 학문분야의 개괄적인 특성이나 추세를 나타내는 데이터로는 연도별, 저자별 논문 게재 횟수나 양, 논문의 분량 등에 대한 추세라 할 수 있으며, 실질적으로 연구의 결과를 공유하고 해당분야의 점진적 발전을 위한 수단은 연구의 내용적 특성을 핵심적으로 표현하는 제목, 키워드, 초록 등이 될 수 있다.

기본적으로 사회네트워크분석은 보편적인 통계기법인 빈도분석을 바탕으로 이를 통해서 주요 객체를 도출하고 이러한 객체들 간의 관계를 행렬(matrix)을 중심으로 분석한다. 행렬을 도출하고 관계를 분석하는데 있어서는 다수의 자동화된 분석도구들이 사용되기는 하지만, 도구의 한계점이라 할 수 있는 내용적 차원에서의 검토가 실제 네트워크 분석 전에 반드시 선행되어야 한다. 또 네트워크 분석의 단위나 어휘를 결정하는 것도 연구자의 객관적 시각에서 결정하여야 하며 결과를 해석하는데 있어서도 자동화된 도구를 완벽하게 맹신해서는 안 된다.

이러한 단점들이 사회네트워크분석과 분석도구에 존재하기는 하지만, 분석 대상에 대한 포괄적이고 직관적인 분석결과를 제시하며, 상당한 양의 데이터를 복잡한 수리적 계산이 없이 쉽게 분석할 수 있고, 시각적으로 쉽게 이해될 수 있는 결과물을 제공하는 등의 장점으로 현재 상당히 많은 분야와 연구들에서 활용되고 있다. 물론 이러한 사회네트워크분석에서 시각적인 분석과 함께 수리적 분석의 주요 개념이 언급되는데 가장 핵심적인 것이 중심성(Centrality)이다.

연결 중심성(Degree Centrality)은 객체 혹은 노드가 연결된 수를 의미하고 값이 클수록 다른 객체와의 많은 연계를 가지고 있는 것을 의미한다(Kim and Kang, 2017). 매개 중심성(betweenness centrality)은 특정의 노드나 객체가 연결망 내의 다른 노드/객체 사이에 위치하는 수준을 의미하는데, 매개 중심성이 높은 객체는 다양한 객체들을 연결하는 중요한 역할을 수행한다고 볼 수 있다. 근접 혹은 인접 중심성이란 한 노드나 객체가 네트워크에서 어느 정도 중심에 위치하는가에 대한 것으로 다른 노드나 객체들과의 인접성(closeness) 혹은 거리(distances)로 측정된다(Lee, 2017).

이러한 값 혹은 지표들은 절대적인 기준이 있는 것이 아니라 대부분 상대적인 평가로 비교되며 앞서 설명한 시각적인 분석도구와 함께 사회네트워크분석의 결과로 제시된다.

2. 선행연구 검토

앞서 다양한 학문분야에서 학술연구지의 특성에 대한 연구들이 수행되어져 왔음을 언급하였다. 특히 수산해양교육학 분야에서 이루어진 최근의 연구(Kang & Park, 2015)에서는 저자, 발행현황, 연구방법론, 소속, 연구범주 등에 대한 데이터를 중심으로 970여 편의 논문 중에서 직접적인 관련성이 있는 127편에 대해 분석하고 있다. 이 연구에서는 공동연구의 증가, 주요 주제별 연구현황 등과 같은 해당 분야의 현황과 추세에 대해서 분석하였으며 향후 학문적 발전을 위한 건설적인 제안에 대해서 논의하고 있다.

해양수산 분야 중에서 사회과학 분야라 할 수 있는 수산경영학과 관련된 선행연구(Lee & Jung, 2007)에서는 1990년부터 2006년까지의 논문을 중심으로 저자 수, 공동저자 구성, 소속에 대해서 분석하여 그 특성을 제시하였으며 키워드와 관련하여 키워드 수, 오류의 수, 주요 키워드 등을 분석하였다. 연구주제에 대해서는 선행연구들을 바탕으로 작성된 분류기준에 근거하여 선행 연구들과 비교하고 있으며 지속적인 교육과 연구를 위한 주요 제안을 하고 있다.

문화사회학 분야에서 수행된 선행연구(Park, 2016)를 보면 저자와 주요 키워드를 중심으로 10년간의 문화사회학 연구의 전반에 걸친 논문들을 대상으로 분석을 하고 있다. 키워드의 분석에 있어서 40여개의 핵심 키워드를 중심으로 빈도와 연결 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 등의 개념을 사용하여 주요 객체들을 식별하고 그 의미를 분석하고 있다(Lee, 2017).

경영정보학 분야나 전자상거래 분야에서도 연구의 특성을 규명하고 연구의 흐름과 추세를 분석하기 위하여 다양한 연구들이 수행되어 왔는데, 선행 연구(Lee, 2014)에서는 계량서지 데이터와 메타 데이터를 중심으로 저자와 관련된 기본적인 분석, 주요 키워드를 활용하여 연구동향과 추세에 대해서 분석하였다. 이 연구에서는 키워드 중심의 분석 외에도 초록을 중심으로 사회네트워크분석을 수행하여 내용분석적인 관점에서 보다 범위를 확장하여 핵심적 객체를 제시하고 있고, 다른 학문분야에서 연구된 결과들을 비교분석하여 제시하고 있다.

사회네트워크 혹은 사회연결망 분석을 활용한 연구동향 분석 연구 중에서 평생교육과 관련된 선행연구(Kim & Kang, 2017)에서는 평생연구와 관련된 연구 분야에 대해서 10년간의 현황과 저자들 간의 네트워크, 연구기관별 네트워크, 핵심 키워드를 중심으로 한 네트워크의 특징들을 중심으로 분석하고 있다. 이 연구에서는 빈도분석을 기준으로 가장 많이 언급되는 개념과 어휘들을 중심으로 시각적인 분석 자료와 함께 해당 분야에서의 연구 현황에 대해서 논의함으로써 주요한 연구들이 어떠한 주제에 대해서 수행되어 왔는지를 알 수 있다고 언급하고 있다.

이러한 연구들 이외에도 상당한 수의 연구와 논문이 각 분야에서 이루어졌다는 점에서 사회네트워크분석은 연구들의 특성을 분석하는데 상당히 유용한 방법이며 학문적으로도 그 가치를 인정받고 있다는 근거라 할 수 있다.

1. 분석대상과 도구의 개요

본 연구에서는 해양수산교육 학술지를 대상으로 온라인상에서 누락되지 않은 정보를 제공하는 시점이 2006년부터라는 점과 분석도구 상의 제약을 고려하여 2006년부터 2016년까지 11년간의 모든 논문에 대한 계량서지 데이터를 분석의 대상으로 하였다. 분석에 사용된 주요 데이터는 제목, 초록, 저자, 분량, 키워드 등이었다.

관련 기본 자료는 마이크로소프트사의 Excel과 Access를 사용하여 정리 및 분석하였으며, 데이터의 세부적인 사회네트워크분석을 위한 내용분석에는 krkwic(Park & Leydesdorff, 2004)를 사용하여 행렬을 도출하고 정제한 뒤, 추가적인 교정 및 오류검증작업을 수행하였다. 그리고 주요 객체의 수리적/시각적인 사회네트워크분석에는 Pajek(deNooy et al., 2002)과 UCINET(Borgatti et al., 2002)을 사용하였다.

2. 계량서지 정보 관련 기술통계 분석

해양수산교육 학회지에 분석대상기간인 11년 동안에 게재된 논문은 978편이었으며, 기술통계에 대한 세부적인 내용은 다음의 <Table 1>과 같이 요약할 수 있다. 대상기간동안 단독연구논문은 978편의 논문 중에서 23.9%인 234편으로 나타났고 8명 이상의 논문은 2.1%인 21편인 것으로 분석되었다. 또한 표본 중 가장 많은 연구자 수는 10명으로 논문은 총 4편이 있었다.

2명 이상의 공동연구가 전체의 76.1%를 차지하고 있다는 점은 해양수산 분야의 사회과학 연구에서 나타난 36.9%와 다소 차이(Lee & Jung, 2007)를 나타내고 있는데, 이것은 해양수산에 대한 포괄적인 학문들에 대한 연구가 학제적이고 융복합적인 연구들로 구성되었다는 점에서 발생한 것으로 추정한다.

<Table 1>

Stats of papers by no. of authors and years

<Table 2>는 연도별 평균 저자의 수와 페이지 량을 요약하여 나타내고 있는데, 분석기간 동안 2.57명, 11.61페이지의 값으로 나타났다. 앞서의 표에서와 유사한 결과로 공동연구와 10페이지 내외의 논문이 보편적이라 볼 수 있다. 저자 수와 분량에 대해서 평균의 차이가 통계적으로 유의한지에 대한 분산분석에서도 유의수준 α=0.05에서 모두 귀무가설이 기각(p=0.00, p=0.00)되어 연도별로 저자 수와 논문분량이 차이가 있는 것으로 검정되었다.

<Table 2>

Average of authors & pages of papers each year

[Fig. 1]

Regression analysis of authors and years

[Fig. 1]은 연구자 수와 연도에 대해서 회귀분석을 한 결과로 유의수준 α=0.05에서 모형의 설명계수인 R²값이 0.48(p=0.02)로 다소 낮기는 하지만, 연도별로 저자의 수가 점진적으로 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 선행연구의 결과(Kang & Park, 2015)와도 일부 일치하고 있다.

<Table 3>은 연도별로 각 연구논문에서 사용된 키워드의 수를 요약하여 나타내고 있는 표이다. 978개의 표본 중에서 단 1개의 키워드만을 사용한 논문이 3편, 11개의 키워드를 명시한 논문이 1편 있었으나 전반적으로는 약 4개 정도가 사용되고 있는 것으로 분석되었다.

<Table 3>

Stats of keyword(KW) used in papers each year

<Table 4>

Stats of published papers each author

<Table 4>는 개별 저자가 몇 편의 논문을 게재하였는가에 대한 분석¹⁾을 나타내고 있는데, 분석대상기간 중에 공동저자를 포함하여 단 1편이라도 논문을 게재한 연구자는 1109명으로 나타났다. 가장 많은 논문을 게재한 경우는 43편, 제1저자만의 경우에는 42편을 게재한 연구자가 있었다. 분석기간인 2006년에서 2016년까지 전체 978편의 논문 중에서 단 1편에 저자로 포함된 사람은 59.7%인 662명이었으며, 평균적으로 2년에 한번 이상 논문을 투고한 사람은 8.7%인 17명인 것으로 나타났다.

비교시점과 대상에 있어서의 차이는 있으나 선행연구(Lee & Jung, 2007)에서 8.5%로 분석된 값과 유사한 수준을 나타내고 있다. 2편 이상 논문을 게재한 저자는 41.3%로 동일 선행연구의 51.8%에 비해서는 상대적으로 낮게 나타나 지속적인 해양수산교육 학문분야에 대한 참여도는 약간 낮은 것으로 평가할 수 있지만 동일한 기간에 다른 학문분야나 유사한 학문분야와 비교하면 약간의 차이는 있으나 큰 차이가 있는 것으로는 보기는 어렵다(Lee, 2014; 2017).

[Fig. 2]는 2편 이상 논문을 게재한 전체 저자들을 대상으로 사회네트워크의 결과를 시각화하여 제시한 것이다.

[Fig. 2]

Visualized social networks of major authors

그림에서 보면 크게 4부분으로 구분되어 나타나고 있는데, 먼저 좌측 상단은 주로 인문사회과학 분야를 중심으로 연구를 수행하고 있는 집단으로 다수의 연구자간에 상당한 관계를 가진 네트워크로 표시되었다. 가운데 위치한 그룹은 연구자의 소속과 논문의 주제를 살펴보면 대부분 자연과학분야를 중심으로 구성된 네트워크로 식별되었고 가장 우측은 다른 네트워크와의 관계없이 해당 연구자들 간의 상호연구가 강한 집단으로 도출되었다. 한편 하단에 개별 이름만으로 표시된 저자들은 2편 이상의 연구 혹은 2회 이상 저자로 언급된 기준에서는 다른 연결 없이 단독연구의 형태로 나타난 군집이라 해석할 수 있다.

3. 내용 정보 중심의 사회네트워크분석

표본 연구들에서 사용된 키워드의 경우 하나의 키워드로 거의 문장 수준에 가까운 7~10개의 단어를 사용하고 있는 논문이 다수 있는 것으로 나타나 키워드의 효율성과 적절성에 대해서는 개선이 되어야 할 필요가 있는 것으로 판단된다.

키워드 분석의 경우 본 연구에서는 개별 키워드를 구분하는 컴마(,)를 단위로 단어의 수에 관계없이 하나의 키워드로 식별하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 적용한 이유로는 상당수의 개별 키워드가 3개 이상의 단어를 사용하고 있어서 분석 상 어려움이 있으며, 그 분석된 결과에서도 의미 있는 키워드 어휘로써의 가치가 희석되어버린다는 점을 들 수 있다. 예를 들어 빈도가 높게 사용된 Job Satisfaction을 하나의 단위로 처리하지 않으면 Job과 Satisfaction의 분리된 어휘로 계산되고 독자적으로 사용되고 있는 Satisfaction과도 혼선을 줄 수 있기 때문이다.

그러나 이러한 방법의 한 가지 문제점은 핵심단어와 파생된 단어를 분리하여 분석한다는 점이다. 즉 Education과 School Education이 의미론적으로는 유사할 가능성이 있으나 분석에서는 별개의 어휘로 분리되었다. 본 연구에서는 저자가 사용한 키워드 전체가 저자의 의도를 반영한 것이라 가정하여 구분된 키워드를 독립된 어휘로 분석하는 방법을 최종적으로 선택하였다.

<Table 5>

Major key words list in frequency

전체 키워드 중에서 가장 많이 사용된 것은 넙치(Olive Flounder)로 26회가 사용되었고 9회가 사용된 Paralichthys Olivaceus까지 포함하면 35회가 논문에서 키워드로 사용된 것으로 나타났다. Education의 경우에는 본 연구에서 적용한 방법이 아닌 개별 단어 단위로 구분하면 상당한 빈도로 출현되는 대표적인 어휘로 나타났다.

논문들에서 사용된 주요 키워드들을 중심으로 사회네트워크를 나타내고 있는 것이 [Fig. 3]이다. 그림에서 알 수 있듯이 사회네트워크의 가장 중심에 있는 키워드는 Education이며 그 주위에 Fisheries, Satisfaction, Job Satisfaction 등이 주요 연결네트워크의 중심을 구축하고 있다.

우측에는 넙치/광어(olive flounder)를 중심으로 growth, aquaculture farm, pellet 등이 네트워크를 이루고 있어 수해양 관련 교육 분야의 연구와 수해양 관련 양식분야의 연구가 가장 큰 축을 이루고 있는 것으로 나타났다. 특이한 점으로는 growth와 fisheries라는 키워드가 사회과학분야와 이·공학 분야에 공통적으로 사용되어 두 집단을 연결하는 역할을 담당하고 있다는 점이다. 물론 의미론적인 관점에서 보면 교육관련 연구에서는 학습적인 성장을 의미하고 이·공학관련 연구에서는 대부분 양식 어류나 넙치의 성장과 관련된 의미로 사용되고 있는 것으로 나타났다.

[Fig. 3]

Visualized social networks of major key words

한편 주요 키워드의 연도별 출현빈도에 대한 분석에서는 연도별로 편중되지 않은 출현빈도를 나타내고 있어서 유의하지 않은 결과라 판단하여 세부적인 분석을 다루지 않았다.

이러한 네트워크의 연결 구조를 세부적으로 살펴보기 위해서 연결 중심성(degree), 매개 중심성(betweenness), 인접 중심성(closeness) 등의 주요 지표들을 중심으로 상위 키워드를 요약한 것이 <Table 6>이다. 키워드는 논문에서 5회 이상 사용된 상위 30개를 빈도순으로 정렬하였는데, 가장 많이 사용된 키워드는 Olive Flounder이지만 연결성과 전체 키워드에서의 핵심적인 역할은 빈도수에 비해서 상대적으로 낮은 것으로 나타나고 있으며, Education, Growth, Fisheries, Satisfaction 등이 대부분의 지표에서 높은 값으로 나타나고 있다. 한편 AHP, Extruded Pellet, Salinity 등과 같은 키워드는 빈도수는 높았으나, 분석된 값을 기준으로 보면 독립된 키워드로써의 사용은 낮아, 다른 키워드들과 병행하여 사용되는 경향이 높은 것으로 분석되었다.

<Table 6>

Centrality index of major key words

<Table 6>에 나타난 지료결과 값을 전제로 키워드를 통한 연구의 특성을 요약하면 먼저, 학술지의 특성을 가장 잘 반영하듯이 교육(Education)이라는 핵심 주제를 중심으로 사회과학분야에서는 국내에서의 학생이나 교육 관련자들의 자기효능감, 만족 그리고 성장에 대한 연구들이 가장 밀도 있게 논의되고 있다고 볼 수 있다. 자연과학분야에서는 넙치나 멸치 등 어업 혹은 양식업에서의 사육과 성장 그리고 위해요소중점관리제에 핵심적인 논의들이 이루어져 왔다는 점을 추론할 수 있다.

<Table 7>

Centrality index of major key words in abstract

전체 영문초록에 포함된 941,227개의 글자와 166,612개의 단어를 대상으로 유의한 상위 25개의 어휘들의 빈도와 사회네트워크 관련 지표들을 요약하여 나타내면 <Table 7>과 같다. 전반적으로는 빈도가 높은 상위 어휘들이라 중심성은 상당히 높은 편이지만, 16만개의 단어를 대상으로 하였기에 일부 단어들은 다른 어휘들과의 결합성을 나타내는 매개 중심성 지표가 낮은 특성을 보이고 있다.

앞서 논의된 키워드 중심의 분석과 비교하면 초록에 사용된 어휘에 있어서도 상당히 유사한 형태로 사회네트워크가 구성되어 있고, 상대적인 중심성 지표들을 기준으로 사용되는 어휘도 큰 차이를 나타내고 있지는 않은 것으로 판단되어 내용적, 의미론적 관점에서 키워드가 어느 정도는 적절한 기능을 담당하고 있다고 판단된다.

지면상의 제약으로 사회네트워크분석의 수리적/시각적 분석결과를 상세하게 논의하지는 못하지만, 한글제목을 대상으로 한 분석에서도 키워드, 영문초록과 상당히 유사한 결과를 도출하고 있는 것으로 분석되었다.