본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 사이버폭력 주변인의 연구동향을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 최근 24년간 KCI 등재학술지에 게재되었으며 사이버폭력 주변인과 관련된 54편의 논문을 선정하여 국문초록을 중심으로 최종 733개의 키워드를 추출하였다. 비정형 데이터의 분석을 위하여 NetMiner 4.5를 활용하였고, 키워드 네트워크 분석 및 토픽 모델링 분석을 수행하였다. 키워드 출현 빈도는 ‘피해자’, ‘영향요인’, ‘가해자’ 순으로 높았고, 키워드 쌍은 ‘가해자-영향요인’과 ‘영향요인-청소년’이 가장 많은 동시출현빈도를 보였다. 중심성 분석 결과, ‘영향요인’, ‘역할 행동’, ‘청소년’, ‘가해자’, ‘피해자’, ‘성(Sexual)’, ‘비대면’의 7개 핵심 키워드가 연결 및 매개 중심성 모두에서 상위 10위 이내였다. 토픽 모델링 분석 결과, 5개의 토픽이 가장 적합한 것을 확인하였다. 이러한 결과를 중심으로 사이버폭력 주변인의 학문적 발전을 위하여 연구 방향성을 검토하고 정책적 시사점을 제시하였다.
Using Text Mining, the purpose of this study in to investigate the research trends in Bystander at Cyberbullying. For this purpose, 54 KCI articles on Bystander at Cyberbullying in the past 24 years selected and final 733 keywords were extracted on the abstract. Analysis of unstructed data utilized NetMiner 4.5 version to conduct Semantic Network Analysis and Topic Modeling Analysis. The main results are as follows: Keyword Occurrence Frequency was high in the order of ‘Victim’, ‘Influence factor’, and ‘Bully’ while keyword sets were high ‘Bully-Influence factor’ and ‘Influence factor-Adolescent’; According to degree and betweenness centrality analysis, core keywords, ‘Influence factor’, ‘Role behavior’, ‘Adolescent’, ‘Bully’, ‘Victim’, ‘Sexual’, and ‘Untact’ ranked within top ten, respectively; After Topic Modeling Analysis, 5 topics were the most suitable. Base on these results, Academic directions and policy implications for research in Bystander at Cyberbullying were presented.
I. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 Ⅲ. 연구방법 Ⅳ. 연구결과 Ⅴ. 결론 및 논의
