A Study on Low Birth Rate Keyword Analysis and Policy Implications in Korea using Text Mining and CONCOR analysis: Focusing on Academic Materials from 2015 to 2024

본 연구는 텍스트 마이닝 및 CONCOR 분석을 적용하여 저출산 키워드와 구조적 특성을 규명하고, 이를 기반으로 정책적 함의를 제시하는 것이다. 이러한 목적 달성을 위해 최근 10년간 국내 학술자료를 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 ‘저출산’ 관련 자료의 분석을 시도하였다. 분석방법은 중심 키워드 분석, TF-IDF, N-gram, 토픽 모델링(LDA), 의미연결망 및 CONCOR 분석 등이다. 연구결과, 가장 빈번하게 논의된 핵심 키워드는 정책, 연구, 인구, 분석 등에서 높은 빈도와 중요도를 보였다. 이는 지난 10년간 국내 저출산 연구가 정부의 정책적 대응과 인구 변화, 여성의 사회적 역할 및 교육문제에 초점을 맞춰짐을 의미한다. 본 연구를 통한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 복지정책과 교육환경 개선 정책은 저출산 연구에서 가장 중요한 축이며, 정책적 효과를 극대화할 핵심 분야로 나타났다. 둘째, 주택 정책과 지역적 차별 문화는 도시행정 및 도시재생 정책 등과 밀접하며, 출산율과 주거환경과의 연관성을 보여준다. 셋째, 여성 지원 제도와 가족의 의미 측면에서 저출산 문제를 여성 개인의 문제로 접근하지 말아야 함을 의미한다. 넷째, 출산보육 지원과 노동시장 개혁 측면에서 일과 가정의 양립이 불가능한 노동시장의 구조적 개선이 요구된다.