유튜브 빅데이터를 활용한 디지털 리터러시에 대한 소셜 네트워크 분석
Social Network Analysis on Digital Literacy using Youtube Big Data
- 발행
- 2021 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
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개념
키워드
디지털 리터러시, 리터러시, 유튜브 빅데이터, 빅데이터 분석, 키워드 네트워크 분석, 소셜 네트워크 분석, 토픽 모델링 분석, Digital literacy, Literacy, Youtube big data, Big data analysis, Keyword network analysis, Social network analysis, Topic modeling analysis
초록
목적 본 연구의 목적은 디지털 리터러시에 대한 유튜브 빅데이터를 소셜 네트워크 분석하여 유튜브 이용자들의 디지털 리터러시에대한 관심과 인식을 탐색하고 교육적 시사점을 제시하는 것이다.
 방법 이를 위해, ‘디지털 리터러시’를 검색어로 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 유튜브 동영상 1,778개와 댓글8,536개를 수집한 후 11,370개의 출현 단어 중 1,194개를 키워드로 추출하였다. 여기서 핵심 키워드를 추출하고, 핵심 키워드의연결 중심성과 토픽 클러스터링을 알아보기 위해 NetMiner4 소프트웨어로 키워드 네트워크 분석, 연결 중심성 분석, 토픽 모델링분석을 실시하였다.
 결과 분석 결과의 요점은 다음과 같다. 1) 빈도수가 가장 높은 키워드는 ‘교육’(2,265회 출현)이며, 다음으로 ‘디지털’, ‘영상’, ‘기술’, ‘미디어’가 높은 순위로 나타났다. 2) 연결 중심성이 가장 높은 키워드 역시 ‘교육’이고, ‘디지털’, ‘미디어’, ‘기술’이 중심성이 높게 나타났고, 빈도수가 높은 키워드가 연결 중심성도 높은 것으로 나타났다. 3) 토픽 모델링 결과 ‘교육’, ‘수업’, ‘유튜브’, ‘학교’, ‘미래’를 키워드로 한 토픽의 동영상이 가장 많이(505편) 제작되었다.
 결론 본 연구 결과의 객관성을 확보하기 위해서 더 많은 국내외 데이터를 바탕으로 더 다양한 관점에 의한 후속연구 및 유투브 빅데이터에 나타나는 디지털 리터러시 문제의 극복을 위한 방안의 탐색도 요청된다.