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통계적 텍스트 분석에 기반한 자기소개서의 분석

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DC Field Value Language
dc.contributor.author이도길-
dc.contributor.author김일환-
dc.date.accessioned2021-12-18T15:40:18Z-
dc.date.available2021-12-18T15:40:18Z-
dc.date.created2021-08-31-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.issn1229-7925-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/132064-
dc.description.abstract이 연구는 통계적 텍스트 분석 방법을 활용하여 학생들의 자기소개서를 분석하고 이를 통해 자기소개서 평가의 객관적, 정량적 근거를 확보하기 위한 새로운 방법론을 제안하는 데 목적이 있다. 통계적 텍스트 분석 방법론을 활용하기 위해 먼저 자기소개서 전체에 대해 형태소 분석을 수행하였고, 이를 기반으로 토픽모델링 결과를 도출하였다. 토픽모델링의 경우 최적의 주제 분류를 위해 토픽의 수를 다양하게 설정해 가면서 실험을 수행하여 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있도록 하였다. 또한 유의미한 유사도 분석을 위해 다양한 차원의 변인을 설정하여 실험을 수행하였다. 단과대학별, 모집단위별, 지역별, 고교유형별, 시군구별, 재학/재수생별, 문항별, 지원자별로 데이터를 다시 구성하여 이들을 대상으로 토픽모델링을 수행함으로써 자기소개서의 유형별 유사도를 다양한 차원에서 포착할 수 있도록 기획하였다. 2017년도 A대학교(익명) 입시에 지원한 1만 7천여 명이 작성한 실제 자기소개서에 통계적 방법론을 적용하여 분석하였다. 이번 연구를 통해 드러난 사실들은 대체로 우리의 일반적인 인식과 부합하는 결과를 보여주기도 하였으나 시군구별, 문항별, 지원자별 분석 결과는 자기소개서의 정성적 평가에서는 예측하기 어려운 새로운 사실들을 포착해 주고 있다는 점에서향후 자기소개서 평가에 크게 기여할 수 있음을 시사해 주었다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher고려대학교 민족문화연구원-
dc.title통계적 텍스트 분석에 기반한 자기소개서의 분석-
dc.title.alternativeAn Analysis of Self-introduction Texts based on Statistical Text Analysis-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor이도길-
dc.identifier.doi10.17948/kcs.2018..81.649-
dc.identifier.bibliographicCitation민족문화연구, no.81, pp.649 - 684-
dc.relation.isPartOf민족문화연구-
dc.citation.title민족문화연구-
dc.citation.number81-
dc.citation.startPage649-
dc.citation.endPage684-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002412840-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorself-introduction-
dc.subject.keywordAuthorstatistical analysis-
dc.subject.keywordAuthortopic modeling-
dc.subject.keywordAuthordocument representation-
dc.subject.keywordAuthorvector-
dc.subject.keywordAuthorsimilarity.-
dc.subject.keywordAuthor자기소개서-
dc.subject.keywordAuthor통계적 분석-
dc.subject.keywordAuthor토픽모델링-
dc.subject.keywordAuthor문서 표현-
dc.subject.keywordAuthor벡터-
dc.subject.keywordAuthor유사도.-
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Associate Research Center > Research Institute of Korean Studies > 1. Journal Articles

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