Research Trends in Labor Market Outcomes Using Text Mining

Kim Dong Hwa; Ban,Jiyoon

Research Trends in Labor Market Outcomes Using Text Mining

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텍스트 마이닝을 활용한 노동시장 성과의 연구동향 분석

Type: Academic journal

Author: Kim Dong Hwa (한국교육개발원) Ban,Jiyoon (서원대학교)

Journal: Korea Research Institute for Vocational Education & Training 직업능력개발연구 직업능력개발연구 제27권 제2호 KCI Accredited Journals

Published: 2024.7

Pages: 169 - 209 (41page)

Usage

Research Trends in Labor Market Outcomes Using Text Mining

Abstract· Keywords

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This study explores the research trends of labor market outcomes using text mining. We selected 170 articles on labor market outcomes published in KCI-listed journals over the past 30 years (1994-2023) and extracted 546 keywords from their abstracts, with 1994 being considered as the point of analysis. NetMiner 4.5 was used to analyze unstructured data, perform keyword network analysis, and perform LDA-based topic modeling. First, the keywords occurrence frequency was high in the order of “Wage”, “College graduates”, “Employment”, “Get a job”, “College”, “Education”, and “Vocation.” Keyword sets were high in the order of “Employment-Wage”, “Wage-Vocation”, “College graduates-Vocation”, “Wage-Get a job”, “Wage-Gap”, and “Employment-Vocation.” Second, centrality analysis showed that 8 keywords―“Wage”, “College graduates”, “Employment”, “Get a job”, “College”, “Education”, “Vocation”, and “Gap”―ranked in the top ten for both degree and betweenness centrality analysis. Third, after LDA-based topic modeling, five topics were found to best represent the research landscape. Focusing on these results, research directions for the academic development of labor market outcomes are reviewed and implications for educational policy presented.

#노동시장 성과 #연구동향 #텍스트 마이닝 #NetMiner #Labor market outcomes #Research trends #Text mining #NetMiner

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