eISSN : 2466-1201 / pISSN : 2466-1198
한국위기관리논집 [Crisisonomy], Vol.20 no.1 (2024)
pp.177~199
- International Research Trends on the Digital Inequality of Immigrants Using Topic Modeling - Focusing on Articles Published in Web of Science - -
본 연구의 목적은 이민자의 디지털 불평등 관련 해외 연구의 주요 이슈와 연구 경향을 분석하는 것이다. 이를 위해 2000년부터 2023년 2월까지 Web of Science 학술지에 게재된 이민자의 디지털 불평등 관련 연구 총 401편의 논문을 대상으로 논문 건수 추이, 연구 분야, DLA 토픽모델링, 단어네트워크 분석을 통해 주요 연구 주제를 살펴보았다. 분석 결과, 시기별 이민자의 디지털 불평등 관련 논문 건수는 2006년 2편을 시작으로 이후 전반적으로 증가하는 추세이고, 특히 2020년 이후 관련 연구가 급증한 것으로 나타났다. 이민자의 디지털 불평등 연구를 주도하는 분야는 사회과학, 의약학, 융복합 등 다양한 학문 분야에서 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 토픽모델링 및 단어네트워크 분석을 통해 ‘이민자의 디지털 보건 불평등’, ‘코로나19 팬데믹과 이민자의 디지털 불평등’, ‘이민자의 디지털 교육 불평등’, ‘디지털 시대와 이민자 불평등’, ‘이주노동자의 디지털 불평등’5개의 토픽으로 분류되었다. 마지막으로 ‘이민자 의 디지털 보건 불평등’과 ‘디지털 시대와 이민자 불평등’등 디지털 환경발전의 부작용 및 이민자의 생존과 직결된 분야와 관련된 주제에 대한 관심이 높아지는 것으로 나타났다.
토픽 모델링을 활용한 이민자의 디지털 불평등(Digital Inequality) 관련 국제 연구 경향 분석 - Web of Science 게재 논문을 중심으로 -
The study aims to analyze key issues and research trends in international research on the digital inequality of immigrants. Based on a total of 401 articles on digital inequality of immigrants published in Web of Science registered journals between 2000 and February 2023, the authors identified key research topics. The analysis reveals an increasing number of articles on immigrants’ digital inequality, starting with two articles in 2006, and showing a sharp increase since 2020. Research areas on the digital inequality of immigrants are led by various academic fields, including social science, medicine, and multidisciplinary studies. Five topics were identified through topic modeling and word network analysis: ‘immigrants’ digital inequality in health’, ‘COVID-19 and immigrants’ digital inequality’, ‘Immigrants’ digital inequality in education’, ‘Immigrants’ inequality in the digital age’, and ‘Digital inequality of migrant workers’. It was shown that topics of ‘immigrants’ digital inequality in health’ and ‘Immigrants’ inequality in the digital age’ have been attracting significant attention.