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·2025
Text Mining Analysis of Changes in Social Welfare Facility Evaluation Indicators: Focusing on Keywords and Semantic Networks in Evaluation Manuals from 2015 to 2024
Sunil Kwon
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
초록

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 2015년부터 2024년까지 사회복지관 평가지표의 변화를 분석하는 것을 목적으로 한다. 보건복지부, 서울특별시, 경기도에서 발행한 <사회복지관 평가지침> 문서를 검토함으로써 지난 10년간의 한국의 사회복지시설평가 패러다임의 주요 경향과 변화를 파악하였다. 이는 사회복지관 평가의 구조적·내용적 진화를 정량적 데이터 기반으로 조망하고자 하는 시도이다. 본 연구를 위해서 수집된 문서는 9개였으며, 최종 분석에 포함된 키워드 수는 70,490개였다. 키워드 분석(N-gram, TF-IDF)과 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석 결과, 2015년 초기 평가지표는 프로그램 운영 실적과 행정 절차 중심의 키워드가 우세하였으나, 2018년에는 세부 기준, 관련 문서, 사례관리 등 정성적 요소가 강조되었고, 2021년과 2024년에는 점수 부여, 항목 해당, 자료 확인 등 표준화된 정량 평가구조가 확산하고 있음을 확인하였다. 특히 키워드 중심성 분석에서는 연도별로 단일 허브 구조에서 다중 연계형 의미망 구조로의 전환이 나타났으며, 평가항목 간 연결성과 실행 조건의 중요성이 부각되었다. 본 연구는 사회복지관 평가지표의 시계열적 변화를 실증적으로 확인함으로써 향후 평가체계 개선과 실천 기반 정비를 위한 기초자료를 제공하는 데 기여한다.

키워드
Semantic analysis (machine learning)Computer scienceData scienceInformation retrievalWorld Wide Web
타입
article
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게재 연도
2025

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