Expanding methods for literacy research through text mining

본 연구는 디지털 환경에서 생성되는 방대한 비정형 텍스트 데이터를 분석하기 위한 방법론으로서 텍스트 마이닝의 가능성과 유용성을 탐색하였다. 특히 토픽 모델링과 감정 분석이라는 두 가지 핵심 기법을 중심으로 이론적 기반과 활용 사례를 제시하고, 문식성 연구에서의 활용 방안과 함의를 논의하였다. 이를 통해 텍스트 마이닝이 기존의 양적 · 질적 연구 방법론의 한계를 보완하며, 독자(필자)의 읽기(쓰기) 과정이나 반응, 성찰과 같은 복잡한 문식 활동을 정교하게 분석할 수 있는 혁신적 연구 도구임을 밝혔다. 또한 텍스트 마이닝이 독자(필자)가 생성한 텍스트의 주제적 구조와 정서적 반응을 효율적으로 자동화해 탐색하고 시각화할 수 있어, 문식성 교육과 평가뿐만 아니라 개별화 지도를 설계하는 데에 기여할 수 있는 가능성을 제시하였다.