키워드 네트워크 분석을 통한 자폐성장애 진단 관련 연구 동향 분석: 2011-2020년까지 발행된 국내 전문학술지 중심으로*
Received: Mar 07, 2021; Revised: Apr 07, 2021; Accepted: Apr 12, 2021
Published Online: Apr 30, 2021
Abstract
본 연구는 키워드 네트워크 분석을 이용하여 자폐성장애 진단과 관련된 논문들의 연구동향을 분석하고자 하였다. 분석 논문은 2011-2020년까지 발표된 자폐성장애 진단과 관련된 논문 42편이었다. 분석자료는 텍 스톰과 UCINET을 활용하여 일반적인 연구동향 및 주요 키워드의 빈도분석, 네트워크 분석을 실시하였다. 이에 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 2011년부터 2020년까지 총 42편의 연구가 수행된 것으로 확인되었다. 둘째, 자폐성장애의 진단과 관련된 논문은 대부분 특수교육 분야의 학술지인 것으로 나타났 다. 셋째, 자폐성장애의 진단과 관련된 연구의 주요 키워드의 출현 빈도를 살펴본 결과, ‘자폐성장애’, ‘조 기진단’, ‘포커스’, ‘조기선별’, ‘영유아’ 등의 순으로 나타났다. 넷째, TF-IDF 가중치 분석 결과 출현 빈도 의 순위와 유사한 결과를 보여주었다. 다섯째, N-gram 분석에서 “자폐성 장애” 키워드와 연관성이 높은 키워드는 ‘조기진단’, ‘조기선별’, ‘아동’, ‘영유아’ 순서인 것으로 나타났다. 또한 의미연결망 분석에서는 ‘자폐성장애’ 키워드는 ‘조기진단’과 가장 높은 연결정도 중심성을 보여주었다. 여섯째, CONCOR 분석에 서는 주요 클러스트인 ‘자폐성장애 특징과 지원체계’, ‘진단도구 개발’, ‘조기진단’이 확인되었다. 본 연구 는 자폐성장애의 진단과 관련된 연구의 동향을 분석하고, 향후 연구 방향에 대해 논의 및 제언하였다.
Abstract
This study to analyze the research trends of papers related to the diagnosis of autism spectrum disorder by using keyword network analysis. The analysis papers were 42 papers related to the diagnosis of autism disorder published from 2011-2020. As for the analysis data, general research trends, frequency analysis of major keywords, and network analysis were conducted using textome and UCINET. The results of this study are as follows. First, it was confirmed that a total of 42 studies were conducted from 2011 to 2020. Second, most of the papers related to the diagnosis of autism spectrum disorder were found to be academic journals in the field of special education. Third, as a result of examining the frequency of occurrence of major keywords in research related to the diagnosis of autism disorder, it was found in the order of ‘autism spectrum disorder’, ‘early diagnosis’, ‘focus’, ‘early screening’, and ‘infants’. Fourth, the result of TF-IDF weight analysis showed similar results to the order of appearance frequency. Fifth, in the N-gram analysis, the keywords that are highly related to the keyword ‘autism spectrum disorder’ were found to be in the order of ‘early diagnosis’, ‘early screening’, ‘children’, and ‘infants’. In addition, in the analysis of the semantic network, the keyword ‘autism spectrum disorder’ showed ‘early diagnosis’ and the highest degree of center of connection. Sixth, in the CONCOR analysis, the main clusters such as characteristics and support system for ‘autism spectrum disorder’, ‘diagnosis tool development’, and ‘early diagnosis’ were identified. This study analyzed the trends of research related to the diagnosis of autistic disorder, and discussed and suggested future research directions.