데이터 마이닝을 이용한 국내외 사서 채용 동향 분석A Study on the Trends of Librarian Recruitment in Korea and Overseas Using Data Mining
- Other Titles
- A Study on the Trends of Librarian Recruitment in Korea and Overseas Using Data Mining
- Authors
- 채하영; 이지수
- Issue Date
- Dec-2023
- Publisher
- 한국정보관리학회
- Keywords
- 사서; 채용 공고; 채용 동향; 빈도 분석; 토픽모델링; 데이터 마이닝; librarian; job postings; job trends; frequency analysis; topic modeling; data mining
- Citation
- 정보관리학회지, v.40, no.4, pp 201 - 228
- Pages
- 28
- Journal Title
- 정보관리학회지
- Volume
- 40
- Number
- 4
- Start Page
- 201
- End Page
- 228
- URI
- https://scholarworks.sookmyung.ac.kr/handle/2020.sw.sookmyung/159671
- DOI
- 10.3743/KOSIM.2023.40.4.201
- ISSN
- 1013-0799
2586-2073
- Abstract
- 본 연구는 국내외 사서 채용 동향을 분석하기 위해 수행되었다. 연구 대상으로 국내데이터는 인터넷 포털 사이트인 “사서e마을”에 게시된 사서 채용 공고를 총 489개를 수집하였고, 해외데이터는 “ALAJobList”에서 6,600개의 자료를 수집하였다. 기간은 2020년 1월부터 2022년 8월까지이며 수집된 데이터를 대상으로 지역 분포도 분석, 빈도 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 채용 공고의 지역분포도는 국내데이터에서 서울이 280건으로 가장 많았으며, 해외데이터는 캘리포니아(California)가 662건으로 상위로 도출되었다. 빈도분석 결과, 국내데이터의 담당업무에서는 ‘관리’ 23.42% 키워드가 높게 나왔고, 자격요건은 ‘자격증’ 16.61%이 가장 많은 비율을 차지했다. 해외데이터의 담당업무에서는 ‘LibraryService’ 8.72% 비율이 높게 나왔으며, 자격요건은 ‘CommunicationSkills’ 10.13% 키워드가 가장 높은 순위에 위치함을 확인했다. 토픽모델링에서는 국내외 담당업무, 자격요건으로 나눠 총 4가지의 영역을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 채용 공고에서 도출된 사서의 담당업무 및 자격요건이 미국도서관협회(ALA) 및 한국도서관협회 등 주요 도서관 관련 협회에서 제시한 핵심 역량과 연관이 있음을 확인하였다.
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