토픽모델링을 사용한 Journal of Sport Management의 연구 주제 분석

Abstract

본 연구의 목적은 2009년부터 2018년 사이에 Journal of Sport Management(JSM)을 통해 실린 연구의 주제를 분석하는 것이다. JSM이 스포츠경영학에서 갖는 여러 가지 정성적, 정량적 위상이 높은 관계로 사전연구에서도 JSM에 실린 연구 논문에 대한 주제 분석이 이루어진 적이 있다. 하지만 사전연구에서는 사람의 주관적 판단을 바탕으로 이미 만들어진 틀에 각 연구의 제목과 주제어를 바탕으로 분류작업이 이루어진 반면 본 연구에서는 텍스트마이닝(text mining)의 토픽모델링(topic modeling)을 사용하였다. 본 연구의 토픽모델링에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)알고리즘을 사용하였으며 R 프로그램의 스크립트를 이용하여 분석이 이루어졌다. 기존 연구에서는 사람이 직접 분류를 하는 이유로 연구의 전문을 다 사용할 수 없었지만 현재에는 텍스트 마이닝의 기법을 통해 전문을 사용한 분석이 가능해짐에 따라 단순히 연구의 제목, 주제어 또는 초록을 사용하지 않고 연구의 전문을 사용함으로써 연구가 갖는 잠재적인 주제를 모두 추출할 수 있다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년까지 발표된 전체 367개의 연구논문을 분석에 사용하여 전체 10개의 주제를 분류하였다. 주제가 추출된 후, 각 주제에 해당하는 연구논문들을 매칭시키고 이를 Gamma 수치를 기준으로 재정렬하였다. JSM에 연구논문을 출판한 경험이 있는 연구자 3인이 토픽 모델링의 결과를 바탕으로 각 주제에 대한 명명을 하였다. 전체 367개의 논문은, (1) sponsorship and endorsement, (2) studies on sport organizations, (3) diversity management, (4) role conflict, (5) sport event & tourism, (6) professional sports, (7) governance in sport, (8) consumer behavior, (9) studies on sport management and social impact of mega-sport event, (10) sport service and satisfaction으로 명명되었다. 이처럼 분류된 10개의 토픽은 기존의 JSM 주제분석 연구결과와는 다른 구조를 가지는 것으로 나타났다. 스포츠경영이라는 분야를 구성하는 하위학문이라는 것이 존재하는 것은 사실이지만, 선행연구에서 제시한 하위 학문(e.g., sport finance, organizational behavior, sport law, etc.)영역들이 JSM 논문들의 주요 주제로 존재하지는 않는다는 것을 경험적으로 확인할 수 있었다.

The purpose of the study is to classify the topics of the research published between 2009 and 2018 through the Journal of Sport Management(JSM). Due to the high reputation of JSM in the discipline of sport management, the previous studies also looked into the topics of the studies in JSM. Although previous studies classified the topics using only titles, key words, and/or abstracts, the current study used the whole text of the research using topic modeling of a text mining technique. The current study used the Latent Dirichlet Allocation(LDA) algorithm of the tm package of R program. The PDF files of the 367 studies were downloaded from the electronic database and transformed into a text file of ANSI format. The reference list of each text file was erased manually due to its possible influence on the results. After a total of 10 topics were retrieved, a list of studies was assorted based on their Gamma scores. The assorted list of studies was sent to three-panel experts who had published studies through JSM. A panel of three experts agreed on the naming of topics and the topics are (1) sponsorship and endorsement, (2) studies on sport organizations, (3) diversity management, (4) role conflict, (5) sport event & tourism, (6) professional sports, (7) governance in sport, (8) consumer behavior, (9) studies on sport management and social impact of mega-sport event, (10) sport service and satisfaction. It was found that these 10 classified topics had different structures from the previous studies. It is true that the sub-disciplines of sport management do exist as the previous studies had shown. However it was empirically confirmed though topic modeling that the JSM articles did not reflect some sub-disciplines(e.g., sport finance, organizational behavior, sport law, etc.) as a main area of the sport management studies.