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DDMKL
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한국 현대문학 박사학위 논문 서지 데이터 분석
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# Doctoral Dissertations on Modern Korean Literature (DDMKL) ## 소개 2000년에서 2019년까지 출간된 국어국문학과 박사 학위논문(현대문학) 1,528편의 서지정보를 수집하고 분석해 한국 현대문학 연구 변화와 앞으로의 동향을 전망하는 연구의 파이썬 코드입니다. 데이터 수집 및 분석의 자세한 과정은 아래 논문을 참고하십시오. 논문이나 코드관련 문의는 아래 저자 소개에 있는 이메일로 연락주시거나 깃허브 issue 페이지를 통해 받겠습니다. #### [박사학위 논문(2000~2019) 데이터 분석을 통해 본 한국 현대문학 연구의 변화와 전망 (상허학보 60, 2020)](https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002647202) #### [논문 Wiki 페이지](http://www.klbksk.com/wiki/index.php/DDMKL) ## 저자 * 김병준(성균관대학교 인터랙션사이언스학과 박사과정/국어국문학과 강사, bjkim@byungjunkim.com) * 천정환(성균관대학교 국어국문학과 교수, hicnunc@skku.edu) ## 코드 활용 Jupyter 코드(ipynb)를 다운받아 로컬에서 활용하거나, 핵심 코드 3개(전처리, 키워드, 모델링)는 Google Colab으로 바로 코드 확인 및 개발 가능. ## 폴더 설명 * keywords : TF/TF-IDF 기준 시기별 키워드. 단어-단어 네트워크 매트릭스 * model : 시계열 토픽 모델링 model 파일 * plot : 토픽 內 단어변화 플롯 및 연도별 상위 20개 단어와 토픽-토픽 네트워크 매트릭스 * riss : RISS에서 다운로드 받은 서지정보 예시 파일 --- ## 0. 서지정보 데이터 다운로드 #### [데이터 안내(필독)](https://github.com/ByungjunKim/DDMKL/blob/main/data/DATA.md) #### [data 폴더](https://github.com/ByungjunKim/DDMKL/tree/main/data) ## 1. 데이터 수집 및 개괄 ~~Selenium 을 활용한 RISS 서지정보 자동 내려받기 (2024년 현재 작동 불가)~~ ~~00RissCrawling.ipynb (RISS 서지정보 자동수집, [코드 활용안내 튜토리얼](https://youtu.be/3A7EKg9XyMU))~~ ~~01RissParsing.ipynb (RISS에서 다운로드 받은 서지정보 엑셀파일 합치기)~~ ~~[크롬 드라이버 다운로드](https://chromedriver.chromium.org/downloads)~~ #### Riss 사이트에서 서지정보 스크래핑 (2024년 4월 업데이트 완료) #### 01RissScraping.ipynb ## 2. 데이터 전처리 & 형태소 분석 #### 02Preprocess.ipynb ([구글 Colab 링크](https://colab.research.google.com/drive/1x8DIFh5LMjIC7E3Qezy9emWp_-EpMqEO?usp=sharing)) * Pandas를 활용한 데이터 전처리 * 사용자 사전 구축 * Khaiii 형태소 분석기 * 불용어 처리 ## 3. 기술 통계량 & 키워드 추출 #### 03Keywords.ipynb ([구글 Colab 링크](https://colab.research.google.com/drive/1bGebwCdiwY1g-0aMEUqQbZ1QMptSkDc7?usp=sharing)) * 기술 통계량 * TF, TF-IDF 기준 키워드 추출 * 시기별 키워드 추출 ## 4. 시계열 토픽 모델링 #### 04Model.ipynb ([구글 Colab 링크](https://colab.research.google.com/drive/15A9sNGjogSm23yYmT_KVkwWd6YHxfvur?usp=sharing)) [Dynamic Topic Model 바이너리 Github](https://github.com/magsilva/dtm) [Dynamic Topic Model 바이너리 다운로드(윈도우64)](https://github.com/magsilva/dtm/raw/master/bin/dtm-win64.exe) [Dynamic Topic Model 바이너리 다운로드(리눅스64)](https://github.com/magsilva/dtm/raw/master/bin/dtm-linux64) * 모델링 * 시간에 따른 토픽별 주요단어 변화 * 모델링 결과 시각화 * 토픽-토픽 네트워크
