코로나19에 대한 행정⋅정책학 연구의 주제와 성과:
딥러닝기반 토픽모델링을 이용하여
김란
김다니
코로나19 팬데믹을 주제로 한 연구의 경향성을 살펴보는 연구는 포스트코로나 시대의 분석과 전망에 시의적절하다고 여겨진다. 본 연구에서는 제목에 코로나19를 포함한 65편의 행정 및 정책학 논문을 수집하여 연구동향을 살펴보았다. 초록을 분석 대상으로 하여 딥러닝기반 토픽모델링인 BERTopic을 이용하여 토픽의 경향성을 분석하였다. 분석결과, 코로나19로 인한 인사⋅조직의 변화, 방역 정책 및 위기대응, 사회⋅복지⋅경제적 차원에서의 영향 및 지원 정책, 취약계층의 어려움 등에 주로 관심을 두는 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 코로나19와 관련된 정책 및 행정학 연구들은 실천적 차원에서의 함의를 논의하고 있어 향후 이러한 논의들이 정책적 틀로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 행정학에서 코로나19를 주제로 한 연구들의 경향성을 살펴보고 포스트코로나 시대의 논의를 시작하는 시론적 연구로서 의미가 크다고 할 수 있을 것이다. 주제어: 코로나19, 토픽모델링, 연구동향 |
Research trends of COVID-19 in public administration and policy research studies using
BERTopic topic modeling
Ran Kim & Danee Kim
The study examined research trends of COVID-19 pandemic for timely analysis and prospects in the post-COVID-19 era. In this study, 65 Public Administration and Policy research studies containing the word of “COVID-19” in the title were collected to analyze research trends. Trends of topics were analyzed using BERTopic, a deep learning-based topic modeling. Findings revealed that topics of studies could be categorized into four thematic areas: (1) changes in personnel and organizations due to COVID-19, (2) quarantine policies and crisis response, (3) impact and support policies at the social, welfare, and economic level, and (4) difficulties for the vulnerable. In addition, policy and administrative studies related to COVID-19 discussed implications at the practical level. These discussions are expected to be used as a policy framework in the future. This study is significant in examining research trends of COVID-19 in public administration and policy studies that could contribute to the direction of the post-COVID-19 era.
※Keywords: COVID-19, Topic Model, Literature Review