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An Analysis of Cultural Policy-related Studies' Trend in Korea using Semantic Network Analysis(2008-2017)

언어네트워크분석을 통한 국내 문화정책 연구동향 분석(2008-2017)

  • Received : 2017.08.24
  • Accepted : 2017.11.01
  • Published : 2017.11.28

Abstract

This study aims to analyze the research trend of cultural policy-related papers based on 832 key words among 186 whole articles in the Journal of Cultural Policy by the Korea Culture & Tourism Institute from October 2008 to January 2017. The analysis was performed using a big data analysis technique called the Semantic Network Analysis. The Semantic Network Analysis consists of frequency analysis, density analysis, centrality analysis including degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. Lastly, the study shows a figure visualizing the results of the centrality analysis through Netdraw program. The most frequently exposed key words were 'culture', 'cultural policy/administration', 'cultural industry/cultural content', 'policy', 'creative industry', in the order. The key word 'culture' was ranked as the first in all the analysis of degree centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality, followed by 'policy' and 'cultural policy/administraion'. The key word 'cultural industry/cultural content' with very high frequency recorded high points in degree centrality and eigenvector centrality, but showed relatively low points in betweenness centrality.

Keywords

Semantic Network Analysis;Cultural Policy;Cultural Policy Research;Research Trend

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