RTCL(2025) Final Paper 05

목차

Ⅰ. 서론(Introduction)
1. 연구 배경
2. 연구 목적
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구
1. 개혁개방이란
2. 개혁개방 관련 선행연구
Ⅲ.연구 데이터 및 분석 방법
1. 데이터 구조 및 정제 과정
2. 텍스트 전처리 방법
3. 텍스트 마이닝 분석
4. Neo4j를 활용한 분석
Ⅳ. 연구 결과
1. 텍스트 마이닝 분석 결과
2. Neo4j를 활용한 분석 결과
Ⅴ. 결론(Conclusion)
참고문헌

Ⅰ. 서론(Introduction)

1. 연구 배경

1978년 제11기 3중전회를 기점으로 단행된 중국의 개혁·개방은 경제 체제의 전면적 전환을 넘어 정치, 경제, 문화 전반의 구조적 변곡점을 형성한 역사적 사건이다. 지난 40여 년간 중국은 계획경제에서 탈피하여 시장 메커니즘을 수용함으로써 유례없는 고도성장을 달성하였으며, 이는 한국을 포함한 동아시아와 세계 경제 질서에 지대한 영향을 미쳤다. 이에 따라 한국 학계에서도 중국의 개혁·개방과 그에 따른 사회적 변화를 규명하기 위한 다학제적 연구가 지속적으로 축적되어 왔다.

본 연구는 이처럼 장기간 축적된 한국 학계의 중국 연구 자산을 하나의 체계적인 텍스트 자료로 간주하고, 이를 관통하는 지적 담론의 흐름을 거시적으로 조망하는 데 그 목적이 있다. 개별 연구들이 지닌 미시적 통찰을 연결하여 하나의 거대한 지형도로 구조화함으로써, 한국 사회가 중국의 변화를 어떠한 시각과 문제의식으로 수용하고 해석해 왔는지 그 진화 과정을 규명하고자 한다.

특히 방대한 학술 데이터를 처리하기 위해 도입한 텍스트 마이닝 기법과 Neo4j 기반의 그래프 데이터베이스 분석은 파편화된 개별 연구들 사이의 유기적 연결성을 가시화하는 핵심적인 도구이다. 이는 단순히 개별 정책이나 거시 지표를 평가하는 수준을 넘어, 시기별로 부상한 핵심 키워드와 주제 간의 연관 구조를 정량적으로 추적함으로써 담론의 동학을 입체적으로 파악하게 한다.

결론적으로 본 연구는 데이터 기반의 네트워크 분석을 통해 한국 내 중국 연구의 지적 궤적을 체계화하고, 연구 의제의 변천 과정을 객관적으로 조망하고자 한다. 이러한 작업은 과거의 담론 지형을 정리하는 데 그치지 않고, 변화하는 국제 정세 속에서 향후 한국의 중국 연구가 지향해야 할 학술적 좌표를 설정하는 데 기여할 것이다.

2. 연구 목적

본 연구는 KCI 등재(후보) 학술지에 게재된 논문 가운데 ‘개혁개방’과 ‘중국’을 핵심 키워드로 포함하는 연구들을 수집하여 하나의 텍스트 자료를 구축하고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 통해 한국 학계의 중국 개혁개방 담론 구조를 체계적으로 살펴보고자 한다. 구체적인 목적은 다음과 같다.

첫째, 개혁개방(改革開放) 이후 약 40여 년 동안 한국 학계에서 전개된 관련 연구를 대상으로, 제목과 초록에 나타난 주요 키워드의 시기별 출현 양상을 분석함으로써 경제, 정치, 사회, 대외 관계 등 어떤 주제들이 어떠한 흐름 속에서 부상·쇠퇴해 왔는지를 파악한다.

둘째, LDA 기반 토픽 모델링을 통해 시기별 핵심 주제를 도출하고 각 토픽의 비중 변화를 비교함으로써, 한국 학계의 개혁·개방 연구 관심사가 경제 성장 중심 논의에서 정치·사회 통제, 이념, 국제 관계 및 안보 문제 등 보다 복합적인 영역으로 어떻게 확장·분화되어 왔는지를 규명한다.

셋째, Neo4j를 활용한 키워드 공기(共起) 네트워크 분석을 통해 ‘개혁·개방’과 ‘중국’을 중심으로 한 주요 개념들의 연결 구조와 중심성 변화를 살펴보고, 이를 통해 중국의 국가 전략 변화(내부 통치 강화, 대외적 강국 전략 등)가 한국 학계 담론에서 어떠한 방식으로 재구성되고 있는지를 분석한다.

이와 같은 분석을 통해 본 연구는 한국 학계의 중국 개혁·개방 담론이 단일한 경제 성장 서사를 넘어, 정치·사회·대외 전략이 교차하는 다층적 담론 네트워크로 전개되어 왔는지를 구조적으로 밝히는 것을 궁극적인 목표로 한다.

Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구

1. 개혁개방이란

개혁개방은 1978년 12월, 중국공산당 덩샤오핑(鄧小平) 지도 체제 하에서 시작된 중국의 근대화 정책이다. 이는 기존의 사회주의 계획경제 체제를 수정하고, 시장 경제 요소를 도입하며, 대외적으로 문호를 개방하여 경제 발전을 추구한 일련의 과정이다.

2. 개혁개방 관련 선행연구

중국의 개혁개방에 관한 기존의 학술적 논의는 주로 지난 40년간의 역사적 변천 과정을 복기하고, 그에 따른 경제적 성과를 다각도로 평가하는 데 주력해 왔다. 관련 선행연구들의 흐름을 분석해 볼 때, 주요 연구 경향은 다음과 같이 세 가지 차원으로 요약된다.

첫째, 거시경제적 성과 분석과 패러다임의 전환에 관한 연구이다. 기존 연구들은 개혁개방 이후 중국이 이룩한 양적 성장을 고찰하고, 소위 ‘중국경제 3.0’으로 대변되는 질적 전환기에 따른 정책적 긍·부정적 효과를 규명하는 데 집중해 왔다.

둘째, 주민 소득 구조 및 후생 수준의 변화에 관한 고찰이다. 개혁개방 40년이라는 장기적 시계열을 바탕으로 주민들의 실질 소득 변화와 분배 구조를 분석함으로써, 경제 성장이 가계 경제 및 삶의 질에 미친 실증적 영향을 도출하는 연구가 비중 있게 다루어졌다.

셋째, 성과 회고를 통한 미래 과제의 도출이다. 주로 개혁개방 40주년을 기점으로 지난 성과를 총체적으로 정리하고, 향후 지속 가능한 발전을 가로막는 구조적 한계와 정책적 대안을 제시하는 회고적 성격의 연구가 주를 이루고 있다.

결론적으로 기존의 연구 동향은 개혁개방 40년의 역사적 평가와 경제적 지표 변화를 규명하는 거시적 담론에 편중되어 있는 양상을 보인다.

III. 연구 데이터 및 분석 방법

본 연구는 한국 학계의 중국 개혁·개방 관련 연구 담론의 구조를 분석하기 위해 한국연구재단(NRF)의 학술지 인용색인 서비스인 KCI(Korea Citation Index)를 활용하여 분석 대상 문헌을 수집하였다. 구체적인 자료 선정 및 수집 기준은 다음과 같다.

먼저 검색어는 중국의 개혁·개방 정책과 관련된 학술적 논의를 포괄할 수 있도록 “개혁개방” AND “중국”을 조합하여 설정하였으며, 학계의 최신 연구 동향을 반영하기 위해 2010년 1월부터 2025년 12월까지 발행된 논문을 대상으로 하였다. 검색 범위는 연구의 주제가 명확히 드러나는 제목, 초록, 저자 키워드를 포함하였으며, 학술적 신뢰성을 확보하기 위해 KCI 등재(후보) 학술지로 한정하였다.

이와 같은 조건으로 1차 검색을 실시한 결과 총 707편의 논문이 수집되었으며, 이 중 학술논문이 아닌 서평, 학술대회 자료집, 중복 게재물 등을 제외하는 정제 과정을 거쳐 최종 707편의 논문을 본 연구의 분석 대상으로 확정하였다.

1. 데이터 구조 및 정제 과정

본 연구는 수집된 KCI 서지 자료의 신뢰성을 높이고 텍스트 마이닝 분석의 정확도를 확보하기 위해 다음과 같은 데이터 구조 최적화 및 정제 과정을 수행하였다.

1.1 서지 데이터 구조 및 분석 대상

KCI에서 반출된 원본 데이터는 논문명, 저자명, 소속기관, 학술지명, 발행연도, 초록, 저자 키워드 등을 포함한 총 14개의 컬럼으로 구성되었다. 이 중 본 연구의 핵심 분석(기술 통계, 토픽 모델링, 네트워크 분석)을 위해 실제로 사용된 주요 컬럼은 다음과 같다.

-텍스트 분석용: 논문명(title), 초록(abstract), 저자 키워드(keywords)

-메타데이터 분석용: 저자명(authors), 학술지명(journal), 발행연도(year), DOI, URL

1.2.. 결측치 처리 및 컬럼 표준화

데이터의 일관성을 유지하고 프로그래밍 분석의 효율성을 높이기 위해 다음과 같은 표준화 작업을 진행하였다.

(1)결측치 처리: 분석의 핵심인 초록(abstract) 데이터의 경우, 전체 707건 중 16건에서 결측이 확인되어 약 2.26%의 결측률을 보였다. 이는 토픽 모델링 수행 기준(결측률 50% 이하)을 충분히 충족하는 수치로, 결측치는 빈 문자열("")로 치환하여 분석에서 제외되지 않도록 처리하였다.

(2)컬럼명 표준화: 다양한 환경에서 코드의 재사용성을 높이기 위해 한글 컬럼명을 영문 표준 명칭으로 통일하였다. (예: 논문명 → title, 발행연도 → year, 초록 → abstract 등)

(3)데이터 타입 변환: 문자열로 인식된 발행연도(year) 데이터를 정수형(Int64)으로 변환하여 시계열 분석 시 연산 오류를 방지하고 정확한 연도별 집계가 가능하도록 하였다.

2. 텍스트 전처리 방법

본 연구는 정제된 서지 데이터를 바탕으로 텍스트 마이닝의 정확도를 높이기 위해 다음과 같은 형태소 분석 및 키워드 정제 과정을 수행하였다.

2.1. 형태소 분석 및 토큰화

결합된 분석 텍스트(제목+초록)에서 의미 있는 단어 단위를 추출하기 위해 한국어 형태소 분석기인 KoNLPy의 Komoran을 활용하였다. 분석의 효율성과 담론 파악의 정확성을 기하기 위해 다음과 같은 기준을 적용하여 토큰화를 진행하였다.

(1)추출 품사 제한: 연구 주제의 핵심 개념을 반영하는 일반명사(NNG), 고유명사(NNP)를 중심으로 추출하였으며, 외래어 및 영문 용어 처리를 위한 외래어(SL), 그리고 수치적 정보 파악을 위한 수사(SN) 품사를 포함하였다.

(2)단어 길이 필터링: 의미적 변별력이 낮은 한 글자 단어를 제외하고, 두 글자 이상의 단어만을 유효한 토큰으로 선정하였다.

(3)텍스트 정규화: 토큰화 전 단계에서 영문은 소문자로 통일하였으며, UTF-8 인코딩 및 디코딩 과정을 통해 분석 중 발생할 수 있는 문자 깨짐 오류를 방지하였다.

2.2. 불용어 사전 구성 및 키워드 정리

분석 결과의 노이즈를 제거하고 실제 중국 개혁개방 담론에 집중하기 위해 불용어(Stopwords) 처리 및 키워드 정제 작업을 수행하였다.

(1)불용어 사전 구축: 학술 논문 데이터의 특성상 빈번하게 등장하지만 실제 연구 주제와는 거리가 먼 일반적인 용어들을 불용어로 정의하여 제거하였다.

(2)제거 대상: 연구, 분석, 결과, 고찰, 방법, 사례, 효과, 제시, 논의, 접근, 변화, 동향 등 연구 행위 관련 용어.

(3)접속사 및 관용어: 대한, 통해, 그리고, 그러나, 또한, 따라서, 또는, 등, 중심 등 문장 연결용 어휘.

(4)도메인 일반 용어: 교육, 수업, 학생, 교사, 자료, 제도 등 사회과학 분야의 광범위한 일반 용어.

(5)저자 키워드 정제: 논문에 명시된 저자 키워드(keywords)의 경우, 세미콜론(;), 가운뎃점(·), 파이프(|) 등 연구자마다 제각각인 구분자를 콤마(,)로 통일하여 리스트화하였다. 이후 각 키워드에 대해 앞서 정의한 텍스트 정규화 로직을 동일하게 적용하여 데이터의 일관성을 확보하였다.

3. 텍스트 마이닝 분석

본 연구는 중국 개혁·개방 관련 담론의 구조를 다각도로 조명하기 위해, 전처리 된 텍스트 데이터를 대상으로 다음과 같은 다섯 가지 텍스트 마이닝 분석 기법을 적용하였다.

(1) 단어 빈도 분석 및 워드클라우드 시각화

전처리 과정을 통해 추출된 토큰을 대상으로 출현 빈도를 산출하여 담론의 핵심 키워드를 파악한다. 단순 빈도 산출은 전체 데이터에서 어떤 개념이 가장 지배적으로 다루어졌는지 직관적으로 보여주며, 이를 바탕으로 단어의 크기를 빈도에 비례하게 배치하는 워드클라우드(Wordcloud) 시각화를 수행하여 연구의 주요 소재를 시각적으로 제시한다.

(2) TF-IDF 분석

단순 빈도 분석의 한계를 보완하기 위해 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 실시한다. 이는 특정 단어가 해당 문서 내에서 발생하는 빈도(TF)와 전체 문서군에서 등장하는 빈도의 역수(IDF)를 곱한 값으로, 모든 문서에 공통으로 등장하는 일반적인 단어보다는 특정 문서에서 핵심적인 의미를 지니는 '변별력 있는 키워드'를 추출하는 데 활용한다.

(3) N-gram 분석

개별 단어 단위의 분석에서 나아가, 단어 간의 연쇄적인 맥락을 파악하기 위해 N-gram 분석을 수행한다. 본 연구에서는 인접한 두 단어가 동시에 등장하는 바이그램(Bigram)을 중심으로 분석하여, '개혁'이나 '개방'과 같이 단독으로 쓰일 때보다 '개혁-개방', '시장-경제' 등과 같이 복합어로 쓰일 때 발생하는 구체적인 담론의 의미 단위를 포착한다.

(4) 공출현 네트워크 구축

키워드 간의 구조적 관계를 파악하기 위해 공출현(Co-occurrence) 네트워크를 구축한다. 저자 키워드 및 상위 빈도 단어를 대상으로 한 문장 또는 한 논문 내에 동시에 출현하는 단어 쌍의 빈도를 행렬로 구성한다. 이를 시각화하여 담론의 중심에 위치한 핵심 개념과 세부 연구 주제 간의 연결 구조를 파악하며, 매개 중심성 등 네트워크 지표를 통해 담론의 교량 역할을 하는 키워드를 식별한다.

(5) LDA 토픽 모델링

707편의 논문에 내재된 잠재적 주제를 식별하기 위해 확률 기반의 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 적용한다. 이는 각 문서가 여러 토픽의 혼합으로 구성되어 있고, 각 토픽은 특정 단어들의 확률 분포로 정의된다는 가정을 바탕으로 한다. 대량의 서지 데이터 내에 숨겨진 주제 군집을 통계적으로 도출함으로써, 중국 개혁·개방 연구 담론이 어떤 세부 영역으로 분화되어 있는지 구조적으로 분석한다.

4. Neo4j를 활용한 분석

- Neo4j 기반 그래프 데이터베이스 구축-

1) 노드 설계

① 문서 노드(documents_nodes) 는 KCI 논문 한 편을 하나의 노드로 대응시킨 것으로, 논문 ID, 제목, 발행연도 등 서지 정보를 속성으로 저장하였다.

② 토픽 노드(topics_nodes) 는 LDA 모델링을 통해 도출된 잠재 토픽을 나타내며, 토픽 번호와 토픽 명칭(예: ‘경제 성장과 시장 개혁’, ‘정치·체제와 사회관리’ 등)을 속성으로 부여하였다.

③ 단어 노드(word_nodes) 는 전처리된 텍스트에서 추출된 명사 키워드를 하나의 노드로 구성한 것으로, 단어 표기와 전체 빈도 등의 정보를 포함하였다.

2) 관계 설계

① 단어 공출현 관계(cooccurrence_relationships) 는 동일 문서 내에서 함께 등장한 두 단어 노드 간의 공기(共起) 관계를 나타낸다. 실제 Neo4j 모델에서는 Word 노드 사이에 :CO_OCCURS_WITH 관계를 생성하고, 관계 속성 weight에 공출현 빈도값을 저장하여 단어 쌍의 결합 강도를 정량적으로 표현하였다.

② 문서–토픽 관계(doc_topic_relationships) 는 LDA 결과에서 각 문서가 특정 토픽에 속할 확률(γ 값)을 나타내는 관계이다. Neo4j에서는 Document 노드와 Topic 노드 사이에 관계를 부여하고, 관계 속성 weight에 해당 문서–토픽 확률값을 기록하였다. 이를 통해 개별 논문이 어떤 토픽과 상대적으로 더 밀접하게 연결되는지를 그래프 구조에서 직관적으로 파악할 수 있다.

③ 토픽–단어 관계(topic_word_relationships) 는 각 토픽을 구성하는 핵심 단어와 그 중요도를 연결하는 간선이다. 구현 단계에서는 Topic 노드와 Word 노드 사이에 :CONTAINS 관계를 생성하고, 관계 속성 weight에 LDA에서 산출된 토픽 내 단어 기여도(즉 토픽별 단어 확률)를 저장하였다. 이 관계를 통해 각 토픽의 의미 구조와 핵심 키워드 묶음을 한눈에 확인할 수 있다.

3) 분석 쿼리 및 활용

구축된 그래프 데이터베이스를 실질적으로 운용하기 위해 Cypher 쿼리를 설계하였으며, 이를 통해 단순 통계로 파악하기 어려운 복합적인 연구 트렌드를 도출한다. 주요 분석 쿼리의 구성과 활용 방안은 다음과 같다.

① 토픽 기반 핵심 연구 및 지식 구성 탐색 특정 토픽과 연결된 문서 및 단어 노드를 결합하여 조회한다. 토픽-단어 관계(:CONTAINS)의 가중치가 높은 단어들을 통해 토픽의 성격을 규명하고, 문서-토픽 관계의 가중치가 높은 문서를 추출하여 해당 주제의 질적 분석을 수행한다. 이는 대규모 논문 데이터 내에서 연구자가 원하는 특정 주제의 핵심 자료를 빠르게 필터링하는 데 활용된다.

② 단어 네트워크를 통한 지식 결합 구조 분석 단어 간의 공출현 관계(:CO_OCCURS_WITH)를 기반으로 특정 중심 단어와 연결된 고차원 네트워크를 분석한다. 단순히 빈도가 높은 단어를 나열하는 것을 넘어, 특정 키워드와 함께 빈번하게 언급되는 연관어 군집을 추적함으로써 학술적 개념이 어떠한 맥락에서 결합하고 분화되는지 파악한다. 이는 연구 분야의 세부적인 지식 지형도를 구축하는 데 기여한다.

③ 토픽 간 유사성 및 융합 연구 식별 서로 다른 토픽 노드가 공통으로 공유하고 있는 문서 노드나 단어 노드의 연결 패턴을 분석한다. 두 개 이상의 토픽에 동시에 높은 확률로 연결된 '브릿지(Bridge)' 논문을 탐색함으로써, 학제 간 연구가 활발히 일어나는 지점이나 새로운 학문적 융합이 시도되는 영역을 객관적으로 식별할 수 있다.

④ 연도별 그래프 속성 변화를 통한 동적 트렌드 분석 문서 노드의 발행연도 속성을 쿼리 조건으로 설정하여, 특정 시점마다 변화하는 그래프의 구조적 특성을 비교한다. 특정 토픽과 연결된 문서의 수적 팽창이나 단어 간 연결 강도의 변화를 시계열적으로 추적함으로써, 해당 연구 분야의 역사적 흐름과 미래 유망 기술 및 주제를 예측하는 근거로 활용한다.

Ⅳ. 연구 결과

1. 텍스트 마이닝 분석 결과

본 장에서는 전처리 된 707편의 KCI 등재 논문을 대상으로 수행한 다섯 가지 텍스트 마이닝 분석의 구체적인 결과를 제시한다.

1.1. 단어 빈도 분석 및 워드클라우드 결과

단어 빈도 분석 결과, 전체 담론에서 가장 높은 빈도를 보인 핵심 키워드는 '중국'(941회)이었으며, '정책'(244회), '경제'(241회), '사회'(157회) 등이 그 뒤를 이었다. 특히 '북한'(126회)이 상위 9위에 위치하여 중국 개혁개방 담론이 한국적 맥락에서 북한 문제와 밀접하게 연계되어 있음을 실증하였다. 워드클라우드 시각화에서는 '중국', '경제', '정책'이 중앙에 크게 배치되어 주류 담론임을 보여주었으며, '시진핑', '사회주의', '체제' 등의 키워드가 주변부를 형성하며 연구의 외연을 구성하고 있었다.

1.2. TF-IDF 분석 결과

TF-IDF 분석을 통해 단순 빈도 이상의 변별력 있는 키워드를 추출한 결과, 일반적인 용어인 '중국'의 가중치는 낮아진 반면, '사회주의', '전략', '시진핑', '기업' 등의 단어들이 높은 중요도를 기록하였다. 이는 한국 학계가 최근 중국의 국가 전략 변화와 시진핑 시기의 정치적 특수성, 그리고 시장 경제 내에서의 기업 역할 변화를 더욱 심도 있게 탐구하고 있음을 시사한다.

1.3. N-gram 분석 결과

단어 간의 연쇄를 분석하는 N-gram(Bigram) 분석 결과, '개혁개방 이후', '중국 경제', '시장 경제', '중국 공산당' 순으로 높은 출현 빈도를 보였다. 특히 '개혁개방'은 단독 키워드보다 '이후' 또는 '정책'과 결합하여 연구의 시간적 배경이나 구체적 수단을 명시하는 담론 단위로 자주 사용되었으며, '지방 정부'와 '중앙 정부'라는 단어 쌍의 빈도도 높게 나타나 통치 구조에 대한 활발한 논의를 입증하였다.

[표 2] 개혁개방 관련 N-gram 빈도 상위 10개 용어

순위	N-gram (단어 쌍)	빈도	학술적 담론 맥락 및 의미
1	개혁개방 이후	263	1978년 이후의 시기적 구분 및 시대적 배경 설정
2	개혁 개방	261	연구의 핵심 대상인 개혁·개방 정책 자체를 명시
3	중국 경제	183	경제 성장 및 개혁의 성과를 다루는 담론의 집중
4	경제 발전	175	국가적 차원의 성장 모델 및 발전 전략 분석
5	이후 중국	165	정책 전환 이후 변화된 사회·정치적 양상 추적
6	중국 공산당	157	개혁·개방을 주도한 정치적 주체 및 당의 역할 연구
7	지방 정부	136	중앙-지방 간 역학 관계 및 분권화된 실행 기제 분석
8	중국 개혁개방	127	고유 명사로서의 중국식 개혁·개방 모델 정의
9	중국 사회	123	경제 성장이 초래한 사회 구조의 변동 및 파생 문제
10	시장 경제	120	사회주의 체제 내 시장 원리 도입 및 체제 전환 연구

1.4. 공출현 네트워크 분석 결과

키워드 간의 공출현 네트워크를 구축한 결과, '중국'과 '경제'를 핵심 허브(Hub)로 하는 거대한 연구망이 형성되었다. 매개 중심성 분석에서는 '국가', '시장', '제도'가 높은 수치를 기록하여, 서로 다른 세부 연구 영역을 연결하는 교량 역할을 하고 있었다. 담론 구조는 크게 '경제성장과 대외정책 클러스터', '북한 체제 비교 및 한반도 관계 클러스터', '도시화와 사회 구조 변화 클러스터'로 군집화되어 나타났다.

1.5. LDA 토픽 모델링 결과

LDA 분석을 통해 도출된 5개의 잠재적 토픽은 중국 개혁·개방 연구의 세부 분화를 명확히 보여준다.

-토픽 1 (거시 경제와 국가 발전): 중국의 경제 성장 모델과 국가 주도 발전 전략을 다룬다.

-토픽 2 (북한 연계 및 체제 비교): 중국의 경험을 북한에 투영하거나 체제 전환을 비교하는 한국 특유의 연구 주제이다.

-토픽 3 (사회 구조와 불평등): 도시화, 농민공, 교육 등 개혁·개방의 사회적 파생 문제를 다룬다.

-토픽 4 (제도 개혁과 기업): 금융 시스템, 국유 기업, 토지 제도 등 구체적인 제도적 변화를 탐구한다.

-토픽 5 (국제 관계와 외교 안보): 미-중 관계, 시진핑 시기의 대외 전략 및 주변국과의 외교 담론을 포함한다.

2. Neo4j를 활용한 분석 결과

2.1. 단어 공출현 네트워크 분석

본 분석은 추출된 핵심 단어들이 동일 논문 내에서 함께 등장하는 공출현(Co-occurrence) 빈도를 기반으로 네트워크를 구축하여 담론의 구조적 연관성을 규명하였다. Neo4j Aura를 통해 시각화된 네트워크는 단순한 단어의 나열을 넘어, 한국 학계가 중국 개혁개방을 어떠한 개념적 결합으로 인식하고 있는지 보여준다.

그림 1. 키워드 공기(Co-occurrence) 네트워크 분석

1)중심 담론 허브(Hub) 형성: 네트워크의 중앙부에는 ‘중국’, ‘경제’, ‘정책’ 노드가 거대한 허브를 형성하고 있다. 이는 개혁개방 담론의 뿌리가 국가 주도의 경제 정책 변화에 있음을 실증한다. 특히 ‘경제’ 노드는 ‘발전’, ‘성장’, ‘시장’ 노드와 매우 굵은 엣지(Edge)로 연결되어 있어, 양적 성장에 대한 학술적 관심이 여전히 지배적임을 확인하였다.

2) 개혁개방 40년 담론의 군집화: 기존 연구 동향에서 강조된 “개혁개방 40년의 회고와 평가” 관련 논의들은 네트워크상에서 ‘개혁개방’, ‘40년’, ‘성과’, ‘평가’ 노드들이 하나의 밀접한 클러스터를 이루며 나타났다. 이는 2018년을 기점으로 관련 연구가 폭발적으로 증가하며 하나의 정형화된 담론 영역을 형성했음을 시사한다.

3) 한국적 맥락의 독자적 연결: 가장 눈에 띄는 특징은 ‘북한’ 노드의 위치이다. ‘북한’은 ‘개혁개방’, ‘체제’, ‘비교’, ‘베트남’ 노드와 강력한 공출현 관계를 맺고 있다. 이는 중국의 사례가 한국 학계에서 단순한 타국 연구에 그치지 않고, 한반도의 미래와 북한 체제 전환의 가이드라인으로 끊임없이 소환되고 있음을 구조적으로 증명하는 결과이다.

4) 권력과 전략의 결합: 최근 담론의 핵심인 ‘시진핑’ 노드는 ‘국가’, ‘정치’, ‘전략’ 노드와 유기적으로 연결되어 있다. 이는 개혁·개방 초기 경제 중심의 담론이 최근에 이르러 지도부의 통치 철학과 국가 권력 구조에 대한 정치학적 분석으로 심화되고 있음을 보여준다.

2.2. 문서–토픽 관계 분석

본 분석은 Neo4j 그래프 데이터베이스에 적재된 707편의 문서 노드와 추출된 5개 토픽 노드 간의 가중치 관계를 분석한 결과이다. 이를 통해 한국 학계의 연구가 특정 주제에 얼마나 집중되어 있는지, 혹은 주제 간을 어떻게 연결하고 있는지 파악하였다.

1)주류 담론의 편중과 국가 중심적 접근

전체 연구 데이터 중 과반인 394편(55.7%)이 '그룹 5(국가 통치 및 주류 정책)' 토픽 노드와 직접적으로 연결되어 있는 것으로 나타났다. 이는 국내 중국 연구자들이 중국 개혁개방의 본질을 국가 시스템, 통치 철학, 그리고 시진핑 시기의 정치적 관점에서 접근하는 것을 가장 압도적인 주류 담론으로 형성하고 있음을 실증한다.

2)다학제적 교량 연구와 지식의 통합

두 개 이상의 토픽 노드와 동시에 높은 가중치로 연결된 '교량형 문서'를 분석한 결과, '그룹 3(외교·안보)'과 '그룹 4(경제 체제 비교)'를 연결하는 연구들이 다수 발견되었다.

3)학술적 의미

이러한 연결 구조는 중국의 대외 전략 및 안보 환경 변화가 북한 경제 개방 담론과 논리적으로 긴밀하게 통합되어 있음을 시사한다.

4)지식 전이

결과적으로 중국의 개혁·개방 경험에 대한 외교 정책적 분석이 북한의 체제 전환 및 경제 모델 연구에 직접적인 학술적 기여를 하고 있음을 그래프 구조를 통해 확인할 수 있다.

2.3. 토픽–단어 네트워크 분석

본 분석은 추출된 5개의 토픽 노드와 각 토픽을 구성하는 핵심 단어 노드 사이의 소속 관계를 네트워크 형태로 시각화한 것이다. 분석 결과는 아래 [그림 5]와 같으며, 이를 통해 각 연구 주제의 독립성과 주제 간 공유되는 핵심 개념을 파악하였다.

1)주제적 배타성과 전문성 확인

2)담론의 보편성과 공유성

여러 토픽 노드와 동시에 연결된 '중심 단어'들은 학계 전체가 공유하는 보편적 의제를 의미한다. '정책'과 '발전' 키워드 노드는 5개 토픽 노드 전체와 공통으로 연결되어 있는데, 이는 어떤 세부 주제를 다루더라도 중국 정부의 정책적 방향성과 국가적 발전 단계를 고려하는 것이 한국 학술 담론의 필수적 전제 조건임을 보여준다.

3)미시-거시 담론의 교량 구조

네트워크상에서 그룹 1(지역,민족)과 그룹 5(정치,국가) 사이에서 '사회' 키워드 노드가 매개 역할을 수행하고 있음이 관찰된다. 이는 국가 차원의 거시적 담론이 지역 사회의 미시적 변화 연구로 전이되는 구조적 경로를 시각적으로 입증하는 결과이다.

4)학술적 시사점

이러한 토픽-단어 네트워크 구조는 개별 단어 빈도 분석만으로는 파악하기 어려운 주제 간의 유기적 관계와 지식의 흐름을 효과적으로 보여준다. 특히 토픽 노드와 단어 노드 간의 거리와 연결 강도를 통해 지난 15년간 중국 개혁·개방 연구가 어떻게 분화되고 통합되어 왔는지 구조적으로 해석할 수 있는 근거를 제공한다.

Ⅴ. 결론

본 연구는 지난 15년간 한국 학계에서 이루어진 중국 개혁·개방 관련 연구의 흐름과 담론 구조를 규명하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 2010년부터 2025년까지 KCI에 등재된 사회과학 분야 논문 707편을 연구 대상으로 선정하였으며, 텍스트 마이닝 기법과 Neo4j 그래프 데이터베이스를 활용한 관계 분석을 병행하였다. 수집된 서지 데이터의 제목, 초록, 키워드를 결합하여 형태소 분석 및 전처리 과정을 거침으로써, 정량적이고 객관적인 분석 기반을 마련하였다.

텍스트 마이닝을 통한 분석 결과, 한국 학계의 중국 개혁·개방 담론은 정책과 경제적 성과를 중심으로 한 복합적인 체계로 구성되어 있음을 확인하였다. 단어 빈도 분석에서는 '정책'과 '경제'가 최상위권을 차지하여 실무적 변화에 대한 높은 관심을 입증하였고, N-gram 분석을 통해 '시장 경제', '중국 공산당' 등 구체적인 담론 단위가 형성되어 있음을 파악하였다. 특히 LDA 토픽 모델링 결과, 거시 경제 모델뿐만 아니라 북한 체제와의 비교 연구, 사회적 불평등 및 지역 격차 등 5개의 주요 주제로 연구 영역이 고도화되고 다변화되었음을 실증하였다.

Neo4j를 활용한 네트워크 구조 분석은 담론 간의 유기적 연결성을 입증하는 성과를 거두었다. 문서-토픽 관계 분석에서 전체 연구의 55.7%가 국가 통치 및 주류 정책(그룹 5)에 집중되어 있어 국가 중심적 접근이 압도적임을 확인하였다. 또한, 토픽-단어 네트워크 분석 결과 '발전'과 '정책' 노드가 모든 주제를 관통하는 핵심 교량 역할을 수행하고 있었으며, 특히 외교·안보 토픽과 경제 체제 비교 토픽이 밀접하게 연결된 구조는 중국의 대외 전략이 북한 경제 개방 담론에 실질적인 학술적 기여를 하고 있음을 시각적으로 증명하였다.

본 연구의 결과는 한국 학계의 중국 연구가 단순한 사례 분석을 넘어 한반도의 특수한 상황과 결합된 독자적인 학술 영역을 구축해 왔음을 시사한다. 상위 빈도에 포진한 '북한' 키워드와 관련 클러스터의 존재는 중국의 개혁·개방 경험이 한국 사회에서 북한 체제 전환의 가이드라인이자 비교 준거로 강력하게 작동하고 있음을 보여준다. 이는 향후 대중국 정책 수립뿐만 아니라 남북 관계 및 동북아 전략 수립에 있어 중국의 제도적 변화와 사회적 파생 문제에 대한 통합적 고려가 필수적임을 시사한다.

마지막으로 본 연구는 방대한 서지 자료를 그래프 데이터베이스와 연계하여 담론의 구조를 입체적으로 분석했다는 방법론적 의의를 지닌다. 다만, KCI 등재지로 대상을 한정함에 따라 해외 학계와의 비교 분석이 부족했다는 점은 한계로 남는다. 향후 연구에서는 분석 범위를 Web of Science(WoS) 등 글로벌 데이터베이스로 확장하고, 텍스트의 감성 분석이나 시계열 예측 모델을 도입하여 중국의 정책 변화에 따른 한국 학계의 담론 변화를 더욱 정밀하게 추적할 필요가 있다.

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