포장재가 환경에 미치는 영향, 어떻게 연구되었을까?
전 세계에서 하루에 버려지는 포장 쓰레기는 상상을 초월합니다. 코로나19 이후 이커머스가 폭발적으로 성장하면서 일회용 포장재 사용량은 더욱 가파르게 늘었습니다. 그렇다면 학계는 이 문제를 어떻게 바라보고, 어떤 방향으로 해법을 모색해 왔을까요?
이 연구는 1993년부터 2020년까지 발표된 공급망 관리 분야 지속 가능한 포장 논문 176편을 키워드 네트워크 분석과 토픽 모델링으로 분석한 사례를 소개합니다. (Morashti, An & Jang, 2022)
배경
정성적 검토로 보기 어려운 구조
지속 가능한 포장에 대한 연구는 그동안 꾸준히 쌓여 왔지만, 공급망 관리 맥락에서 이를 체계적으로 정리한 시도는 거의 없었습니다. 기존에 수행된 체계적 문헌 검토(SLR)들은 대부분 정성적 방법론에 의존해, "어떤 논문이 있는가"는 알 수 있어도 "연구들 사이에 어떤 구조적 관계가 있는가"는 파악하기 어려웠습니다.
같은 분야에서 유일하게 선행된 SLR은 2018년까지 출판된 59편을 정성적으로 검토하는 데 그쳤고, 키워드 빈도 분석이나 네트워크 분석 같은 정량적 접근은 시도되지 않았습니다. 즉, 연구 지형도가 없는 상태에서 각각의 논문들이 존재하는 셈이었습니다.
연구진은 이 공백을 메우기 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석(SNA)을 결합한 정량적 SLR 방법론을 도입했습니다.
주요 아이디어
많이 나온 키워드 대신, 구조를 본다
이 연구의 핵심은 단순한 빈도 집계가 아니라 키워드들이 어떻게 연결되어 있는가를 분석한 것입니다. 자주 등장하는 단어가 반드시 연구의 중심에 있지는 않습니다. 오히려 다른 개념들을 이어주는 다리 역할을 하는 키워드가 연구 흐름을 실질적으로 지배할 수 있습니다.
예를 들어, "life cycle assessment"와 "performance"는 등장 빈도는 높지 않았지만 매개 중심성(Betweenness Centrality)은 높게 측정됐습니다. 이는 이 두 개념이 서로 다른 연구 흐름을 연결하는 교량 역할을 한다는 뜻이며, 앞으로 연구가 수렴될 가능성이 높은 핵심 개념임을 시사합니다.
여기에 더해, LDA 토픽 모델링은 176편의 논문에서 드러나지 않았던 잠재적 주제 구조를 6개의 토픽으로 가시화했습니다. 어떤 논문이 어떤 주제에 속하는지를 확률적으로 판단함으로써, 연구 분야의 지형도를 더 정밀하게 그릴 수 있었습니다.