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텍스트 마이닝을 활용한 대학도서관과 공공도서관의 장서개발 정책 키워드 분석

A Keyword Analysis of Collection Development Policies of University and Public Libraries Using Text Mining

한국문헌정보학회지 / Journal of the Korean Society for Library and Information Science, (P)1225-598X; (E)2982-6292
2024, v.58 no.1, pp.285-302
https://doi.org/10.4275/KSLIS.2024.58.1.285
이다현(Da-Hyeon Lee) (숙명여자대학교 문헌정보학과)
신동희(Dong-Hee Shin) (숙명여자대학교)
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초록

장서개발 정책은 도서관 서비스의 근간이며, 도서관의 성격과 정체성이 드러나는 성문화된 문서이다. 본 연구에서는 국립중앙도서관에서 원문 추출이 가능한 장서개발 정책 관련 원문 11개를 대상으로 빈도분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 수행하였다. 장서개발 정책과 관련된 주요 키워드를 추출하고, 해당 키워드 간의 관계를 분석하였다. 그 후 대학도서관과 공공도서관의 관종 별 장서개발 정책의 특징을 도출하기 위해 파이 계수 분석을 수행하였다. 분석 결과 ‘자료’, ‘도서관’, ‘장서개발’, ‘이용자’, ‘수집’ 등의 키워드가 빈도 분석과 네트워크 중심성에서 주요 키워드로 나타났으며, 파이 계수 분석 결과 대학도서관은 ‘대학(0.73)’, ‘구축’, ‘학생’, ‘대상’, ‘비용’ 등의 키워드가 나타나므로, 이용자의 학술적 요구와 디지털 자원에 대한 논의가, 공공도서관은 ‘성인’, ‘설문조사’, ‘특징’, ‘종교’ 등 다양한 이용자계층의 정보 요구와 관련된 키워드가 주요 쟁점으로 드러났다.

keywords
장서개발정책, 텍스트 마이닝, 빈도 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석

Abstract

For this article, we conducted frequency analysis, topic modeling, and network analysis on eleven texts related to collection development policy found in the National Library of Korea. We deduced the main keywords related to collection development policies and analyzed the relationship between them. We subsequently conducted a pie coefficient analysis to identify the characteristics of collection development policies of university libraries and public libraries by category. The results showed that keywords such as “material,” “library,” “collection development,” “user,” and “collection” were the main keywords in frequency analysis and network centrality. Meanwhile, the pie coefficient analysis revealed that keywords such as “university,” “construction,” “student,” “target,” and “cost” were prevalent in university libraries, indicating that the academic needs of users and the discussion of digital resources were primary issues, while keywords related to the information needs of various user groups—including “adults,” “survey,” “feature,” and “religion” —appeared in public libraries.

keywords
Collection Development Policy, Text Mining, Frequency Analysis, Topic Modeling, Network Analysis

한국문헌정보학회지