텍스트 마이닝을 활용한 국내 운동선수 회복 연구 동향 분석: 2010년~2024년 중심으로

Abstract

본 연구는 2010~2024년 국내 학술지에 게재된 운동선수 회복 관련 논문 170편을 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 연구 동향과 과제를 탐색하였다. 분석 방법은 연도별⋅학회별 분포, 단어 빈도, TF-IDF, 의미연결망, LDA 토픽 모델링, CONCOR 분석을 활용하였다. 분석 결과, 전체 논문의 65%가 최근 5년간 집중되어 회복 연구에 대한 학문적 관심의 증가가 확인되었으며 주요 키워드는 ‘회복’, ‘회복탄력성’, ‘심박수’, ‘젖산’으로 도출되었다. LDA 분석에서는 생리적 회복과 훈련⋅경기 요인, 심리⋅정서적 회복의 세 가지 주제가, CONCOR 분석에서는 ‘생리적 회복 및 경기력 관리’, ‘훈련 및 경기 관리’, ‘심리적 요인’, ‘부상 관리 및 회복탄력성’ 등 네 가지 군집이 나타났다. 이는 국내 연구가 단편적 접근을 넘어 다차원적⋅통합적으로 확장되고 있음을 시사한다. 향후 연구는 종목별 회복 지표와 심리 회복 측정 도구의 현장 적용, 국제적 자료를 포함한 다층적 연구가 필요하다.

This study analyzed 170 articles on athlete recovery published in Korean academic journals between 2010 and 2024 using text mining techniques to identify research trends and future directions. Methods included yearly and society-based distributions, word frequency and TF-IDF analyses, semantic network analysis, LDA topic modeling, and CONCOR analysis. Results showed that 65% of the articles were published in the past five years (2020–2024), indicating growing academic interest. Key terms such as “recovery,” “resilience,” “heart rate,” and “lactate” highlighted both physiological and psychological themes. LDA revealed three topics—physiological recovery and training, game-related factors, and psychological–emotional recovery—while CONCOR produced four clusters: physiological recovery and performance management, training and game management, psychological factors, and injury management with resilience. These findings demonstrate a shift in domestic recovery research from fragmented approaches toward multidimensional and integrative perspectives. Future studies should emphasize practical applications, such as sport-specific recovery indices and field use of psychological recovery tools. This study is limited by its focus on domestic literature and traditional physiological indicators, excluding molecular and genetic-level approaches. Broader, multilayered analyses incorporating international data are therefore needed.