숙명여자대학교 로고숙명여자대학교 창의융합연구소창의융합연구소

본 연구는 심리상담에 참여한 자립준비청년의 경험을 다각적으로 이해하고 인간이 수행한 질적분석과 기계를 활용한 텍스트 기반 분석이 제시하는 관점의 상호보완성을 탐색하고자 텍스트 마이닝 분석과 합의적 질적 연구(Consensual Qualitative Research, CQR) 결과를 비교하였다. 보호종료 후 심리상담을 경험한 자립준비청년 10명(남3, 여7명)을 대상으로 수집된 심층면담 자료에 대해 TF-IDF 분석과 LDA 토픽모델링을 실시하고, 이를 선행 CQR결과와 체계적으로 대조하였다. 분석 결과, 두 방법론은 자립준비청년의 상담 경험을 구성하는 핵심 주제에서 높은 수렴성을 나타냈다. 공통적으로 도출된 주요 영역은 정서적 어려움, 관계 및 생활 스트레스, 상담자와의 상호작용, 정서적 지지 경험으로 확인되었다. 특히 본 연구의 CQR-텍스트 마이닝 비교 분석은 동일 자료에 대한 두 방법론의 차별적 기여를 보여주었다. CQR이 참여자의 주관적 의미와 경험의 깊이를 포착하여 상담관계의 질적 측면과 내적 성찰 과정을 드러낸 반면, 텍스트 마이닝 분석은 CQR에서 상대적으로 부각되지 않았던 상담 회기 수, 지원방식과 같은 상담의 구조적 조건과 보호종료 경과 기간에 따른 맥락적 차이를 주요 내용으로 도출하였다. 이는 연구자의 해석 중심 접근과 데이터 기반 패턴 분석이 서로를 보완･교차 점검함으로써 동일 현상에 대한 통합적 이해를 확장할 수 있음을 보여준다. 즉, 이러한 결과는 정성적 질적 분석과 텍스트 기반 패턴 분석이 서로 다른 층위의 정보를 제공하며 상호보완적으로 기능할 수 있음을 시사한다.

This study compares text mining analysis with consensual qualitative research (CQR) to gain a multidimensional understanding of the psychotherapy experiences of youth transitioning out of care and to explore the complementary perspectives offered by human-driven qualitative analysis and machine-based text analysis. In-depth interview data were collected from 10 care-leavers (three males and seven females) who had participated in psychotherapy after being discharged from out-of-home care. TF-IDF analysis and Latent Dirichlet Allocation(LDA) topic modeling were conducted on the transcripts and systematically compared with findings from a previous CQR study. A high degree of convergence was revealed between the two methods in identifying core themes that characterized clients’ experiences. Both approaches highlight emotional difficulties, relational and daily-life stressors, interactions with therapists, and experiences of emotional support. Notably, the comparative CQR-text mining analysis demonstrated the differential contributions of the two methodologies to the same dataset. While CQR captured participants’ subjective meanings and depth of experience, revealing nuanced qualitative changes in therapeutic relationships and internal reflection processes, text mining approaches objectively identified structural conditions, such as the number of counseling sessions and support modalities, as well as contextual differences related to the elapsed time since care termination, based on systematic patterns in the textual data. This suggests that interpretation-centered approaches and data-driven pattern analysis can complement and cross-validate each other, thereby expanding the integrated understanding of the same phenomenon. These findings indicate that qualitative and text-based pattern analyses information at different levels and can function complementarily.