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1단계에서는 동사가 부정사 형태로 변환되고 나머지 단어는 명사로 변환되는 방식으로 발화된 단어가 처리되었습니다. 발음 구별 부호를 모두 제거하고 의미가 있는 단어의 구문이나 순서를 그룹화하여 하나의 단어로 구성했습니다(예: 삶의 질이 삶의 질로 나타남).2단계에서는 참가자들을 3개의 확립된 그룹( 일하지 않음 , 현장에서 일함 , 현장 밖에서 일함 ) 으로 나누고 , 각 그룹에 대해 파벌 네트워크를 구축하였다. 참가자들). 네트워크는 Teixeira et al.이 제안한 패키지와 사전을 사용하여 생성되었습니다. ( 2010 ). 패키지는 세 단계를 수행합니다. 첫 번째는 관사, 전치사, 대명사, 수 등의 용어를 제거하여 단어를 문법적으로 분류하는 것입니다. 이 단계는 UNITEX 사전( https://unitexgramlab.org/ 언어-resources )을 기초로 사용하고 필요했습니다. 일부 참가자는 세 가지 응답(예: 성공하세요, 돈을 벌어보세요) 각각에 두 단어 이상을 입력했기 때문입니다. . 두 번째 단계는 단어 빈도 계산을 의미하며, 이를 통해 문장에서 동시에 나타나는 각 단어 쌍의 IF 값을 결정할 수 있습니다. 세 번째 단계는 IF에 의해 가중치가 부여된 가장자리를 갖는 의미 네트워크의 구축을 나타냅니다.3단계에서는 각 그룹, 즉 빈도와 동시 발생 가능성 측면에서 가장 중요한 연관성에 대해 중요 네트워크에 대한 변곡점이 식별되었습니다. 이는 텍스트에 단어 쌍이 얼마나 자주 나타나는지(발생률)와 해당 쌍에서 적어도 하나의 단어가 얼마나 자주 발화되는지(충실도)를 고려하는 IF 지수를 통해 가능했습니다. 각 단어쌍의 IF를 계산한 후 네트워크의 구조적 변화를 일으키는 임계점을 식별할 수 있었으며, 즉 이 지점에서 다른 단어쌍의 제거로 인해 네트워크가 해체되는 것으로 나타났다(Teixeira et al., 2010 ). . 이에 각 집단이 직업적 정체성에 부여하는 의미의 주축을 파악하기 위해 IF 계산을 통한 점진적 필터링 과정을 진행하였다(Cunha et al., 2020 ; Teixeira et al., 2010 ). IF가 이 제한 값보다 낮은 모든 단어 쌍은 의미 네트워크에서 제거되었으며, 이를 통해 세 연구 그룹 각각에 대한 전문적 정체성의 중요한 네트워크를 식별할 수 있었습니다.구글 상위노출구글상단노출구글백링크카지노알빠른스포츠중계롤솔랭토토롤토토무료스포츠중계스포츠중계수원 쩜오성인용품우머나이저 넥스트카지노솔루션 분양백링크구글백링크먹튀검증안전한놀이터먹튀사이트신고 |
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