An Analysis of Research Trends in ‘The Journal of Asian Women’ Using Text Mining

본 연구는 국내 여성학 연구의 동향을 살펴보기 위해 2006년부터 2025년까지 「아시아여성연구」에 게재된 267편의 논문을 대상으로 제목, 초록, 키워드를 수집하여 텍스트마이닝 분석을 수행하였다. 분석 결과 첫째, 단어 빈도 분석에서는 ‘남성’, ‘이주’, ‘결혼’, ‘정책’ 등이 주요 키워드로 나타났으며, TF-IDF 분석에서는 ‘화병’, ‘과학자’, ‘완경기’, ‘강제수용소’ 등이 도출되었다. 둘째, LDA 토픽 모델링에서는 여성의 진로·직장 경험, 젠더 불평등과 노동·사회 정책, 전쟁·식민 경험과 젠더폭력의 표상, 이주·다문화와 젠더정책의 국제 확산, 가족·가부장제와 젠더정책, 가족·관계·젠더 경험의 문화적 담론, 결혼이주여성의 가족 형성과 주체성, 젠더 시민성의 교육·운동·정치 실천의 8개 주요 토픽이 도출되었다. 셋째, 시계열 분석 결과 노동·정책·시민성 관련 주제가 특정 시점에 급부상했다가 분산되었으며, 다문화, 가족, 결혼 등에 관한 주제가 시기와 무관하게 지속적인 비중을 유지하는 것으로 나타났다. 회귀분석에서는 모든 토픽이 통계적으로 유의미한 증감 추세를 보이지 않는 중립 유형으로 나타났다. 이는 연구 주제가 특정 방향으로 고착화되기보다 시대적 흐름과 사회적 요구에 따라 다양한 주제가 순환하며 반복적으로 재조명되고 있음을 시사한다.