Text network analysis and topic modeling for research trend analysis on doctors’ competencies
연구 내용
의사 역량 관련 문헌을 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링으로 구조화해 연구 주제의 변화와 향후 쟁점을 예측하는 연구
윤소정 연구실은 의학교육 및 역량 연구에서 축적된 문헌을 데이터 기반으로 구조화하는 연구를 수행합니다. 의사 역량 관련 논문을 전처리한 뒤 NetMiner와 텍스트 네트워크 분석을 적용하여 키워드 중심성, 빈도 특성, 잠재 토픽을 도출하고, 기간별 변화 가능성을 회귀 분석으로 검토합니다. 또한 Korean Journal of Medical Education의 영문 전환 이후 출판된 논문의 토픽 분포를 토픽 매칭 기반으로 분석하여 학술 주제 이동을 확인합니다. 이를 통해 향후 연구 주제 선정과 기획 근거를 제공합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 2011년부터 2020년까지 의사 역량 관련 문헌을 수집하고 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링으로 지식 구조를 요약하는 연구를 수행했습니다. 이후에는 연구 주제의 분포가 시기별로 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 기간 구분 후 선형 회귀 검토를 병행했습니다. 최근에는 국내 의학교육 학술지의 영문 전환을 계기로 출판된 논문을 동일한 토픽 모델링 프레임으로 재분석하여, 학술적 관심이 ‘학습 경험·평가·팬데믹 인식’ 등으로 어떻게 재편되는지 파악하는 흐름으로 확장했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Data Analysis of Physician Competence Research Trend: Social Network Analysis and Topic Modeling Approach
Analyzing research trends after the international journal transition of the <i>Korean Journal of Medical Education</i>: using topic modeling techniques