텍스트 네트워크 분석을 활용한 과학영재교육 언론동향 분석 > [복사본] [복사본] 공지사항

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텍스트 네트워크 분석을 활용한 과학영재교육 언론동향 분석

박경진(KAIST 과학영재교육연구원)
류춘렬(KAIST 과학영재교육연구원)
최진수(KAIST 과학영재교육연구원)
김희목(KAIST 과학영재교육연구원)

뉴스 기사와 같은 언론보도는 특정 사건과 이슈에 대한 일반 대중들의 사회적 시선을 알아볼 수 있는 주요 통로가 된다. 이런 측면에서 이 연구는 과학영재교육에 대한 사회적 시선이 어떻게 변화해 왔는지를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 지난 20년간(`98~`17년)의 과학영재교육 관련 뉴스 기사 총 620개를 수집한 후 지지 및 비판 정도를 분류하였으며, 텍스트 네트워크 분석 방법을 활용하여 과학영재교육 지지 기사와 비판 기사에 사용된 핵심 키워드는 어떤 차이가 있는지 알아보았다. 분석 결과 전체적으로 과학영재교육 관련 지지 기사가 차지하는 비율(57.6%)이 비판 기사(42.4%)보다 다소 높게 나타났다. 그러나 시간의 흐름에 따라 살펴보면 과학영재교육 관련 지지 기사의 비율은 점차 감소하는 반면, 비판 기사는 증가하는 경향을 보였다. 둘째, 과학영재교육 관련 지지 기사에서 상대적 빈도가 높은 키워드는 ‘기술’, ‘연구’, ‘국가’, ‘소프트웨어’ 등이었으며, 비판 기사에서는 ‘사교육’, ‘특목고’, ‘서울’, ‘선행학습’등이 높게 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때 과학영재교육 관련 지지 기사들은 기술 개발 및 연구 활동을 통해 국가 발전을 위한 핵심인재 양성의 필요성을 강조한 반면, 비판 기사들은 영재교육 확대로 선행학습 등을 통한 사교육 유발을 가장 크게 우려하는 것으로 나타났다.

주제어:과학영재교육, 언론동향, 텍스트 네트워크 분석, 사교육