본 연구는 중소벤처기업부가 추진하는 정책사업인 로컬콘텐츠 중점대 학을 중심으로, 최근 2년간 온라인에서 형성된 담론의 구조와 사회적 수 용 양상을 소셜 빅데이터 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 네이버와 다음의 블로그, 뉴스, 웹문서 등 다양한 채널에서 수집한 데이터를 기반으로 텍스트 마이닝(단어빈도, TF-IDF, N-gram), 개체명 인식, 2-mode 매트릭스 분석, 감성 분석, CONCOR 분석, LDA 토픽모 델링 및 의미기반 클러스터링을 수행하였다. 분석 결과, ‘대학’, ‘콘텐츠’, ‘창업’, ‘지역’, ‘지원’ 등 핵심어를 중심으로 한 의미구조가 형성되어 있 었으며, 담론은 대체로 긍정적 정서를 포함하고 있었다. 또한 대학, 지역 기관, 중소기업 간 협력 네트워크가 주체별로 상이한 양상을 보이며 다 층적 실행 구조를 보여주었다. 본 연구는 로컬콘텐츠 중점대학의 사회적 인식과 정책적 함의를 담론 기반으로 조망함으로써, 향후 제도 설계 및 지역혁신전략 수립에 기초자료를 제공하고자 한다.

This study aims to examine the discourse structure and implementation networks of “Local Content-Focused Universities,” a policy project promoted by the Ministry of SMEs and Startups in South Korea, through big data analysis of online platforms. Data were collected from Naver and Daum portals, including blogs, news, and web documents, from June 2023 to May 2025. Utilizing methods such as text mining, named entity recognition (NER), 2-mode matrix analysis, sentiment analysis, CONCOR analysis, LDA topic modeling, and word-level semantic clustering, the study identifies the key trends and discourse dynamics related to the policy. The results show that keywords such as “university,” “content,” “local,” “startup,” and “support” appear frequently and centrally, indicating a policy focus on entrepreneurship education and regional industry linkage. Network analysis reveals distinct patterns of collaboration among universities, local governments, and enterprises.

논문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
    1. ‘로컬콘텐츠 중점대학’ 개념과 정책 동향
    2. 지역기반 고등교육과 정책적 역할
    3. 로컬콘텐츠 개념과 지역협력 교육모델
    4. 담론분석 및 빅데이터 기반 정책 연구
Ⅲ. 연구설계 및 방법론
    1. 연구 절차 및 내용
    2. 데이터 분석 방법
    3. 연구질문
Ⅳ. 연구결과
    1. 텍스트마이닝을 통한 로컬콘텐츠 중점대학 키워드 분석 결과
    2. 로컬콘텐츠 중점대학 활동별 관계성 분석
    3. 네트워크 분석결과
    4. 로컬콘텐츠 중점대학 주요 토픽 분석 결과
    5. 감성어휘 분석 및 긍부정분석결과
Ⅴ. 논의
    1. 핵심 키워드 및 의미구조 형성 양상 (RQ1 관련)
    2. 협력 네트워크 구조와 상호작용 유형 (RQ2 관련)
    3. 정서적 경향 및 의미군 구성 (RQ3 관련)
    4. 주제별 토픽 분포 및 정책 관심영역 (RQ4 관련)
Ⅵ. 결론 및 제언
<참고문헌>

• 노성여(동명대학교) | Seongyeo Noh (Tongmyong University)