소셜 빅데이터를 통해 바라본 체육특기자 제도에 관한 속성과 군집 도출Derivation of Key Attributes Related to Sports Specialist System Applying Big Data Analysis
- Other Titles
- Derivation of Key Attributes Related to Sports Specialist System Applying Big Data Analysis
- Authors
- 박성언; 김하영
- Issue Date
- Sep-2023
- Publisher
- 한국체육학회
- Keywords
- 체육특기자; 제도; 빅데이터; Sports specialist system; Big data
- Citation
- 한국체육학회지, v.62, no.5, pp 521 - 529
- Pages
- 9
- Journal Title
- 한국체육학회지
- Volume
- 62
- Number
- 5
- Start Page
- 521
- End Page
- 529
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/89847
- DOI
- 10.23949/kjpe.2023.9.62.5.34
- ISSN
- 1738-964X
2508-7029
- Abstract
- 우리나라에서 1972년부터 시행된 ‘체육특기자 제도’는 우수한 학생선수를 발굴 및 육성하기 위해 대학진학 시 특례를 인정하는 제도다. 그러나 본연의 목적과는 달리 오직 경쟁의 결과에 의해서만 고등교육기관으로 진학하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 적용하여 우리나라 체육특기자 제도의 개념, 이슈 및 속성을 도출하는데 있다. 본 연구를 통해 체육특기자 제도의 개선방안을 제시할 수 있는 학문적 근거를 제공하고자 한다. 본 연구의 자료 수집 및 분석은 TEXTOM프로그램을 사용하였고 데이터 수집 기간은 2017년 1월 1일부터 2022년 6월 30일까지로 설정하였다. 데이터 수집을 위한 키워드는 “체육특기자”로 설정하였으며, 데이터 분석은 텍스트마이닝 분석의 빈도 분석과 TF-IDF 분석, 소셜 네트워크 분석의 연결중심성 분석 및 COCNCOR 분석을 수행하였다. 체육특기자에 관한 빅데이터 수집 결과 네이버의 수집량 및 용량은 5,011건, 2,523KB, 다음의 수집량 및 용량은 3,329건, 1,276KB, 구글의 수집량 및 용량은 367건, 129KB로 나타났고 전체 데이 터 수는 8,707건, 용량은 총 3,928KB로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석을 통해 30개의 상위어를 도출하였고 군집분석을 통해 주요 군집들(입시, 전형, 제도 개선, 체육교육과, 태권도학과, 공부)을 도출하였다. 체육특기자와 관련된 핵심 속성과 군집은 여전히 대입에 집중되어 있다. 이에 변화된 국내 환경과 국민의견을 감안하여 체육특기자 제도 개편을 논의하고 더욱 개선할 필요가 있다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - ETC > 1. Journal Articles
![qrcode](https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?size=55x55&data=https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/89847)
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.