Table of Contents
김효동
고욱
최재원
아주대학교, 미디어학과
— Hyo Kim 2015/12/18 15:44
Relationships between big 5 personality and words used in self description
Big 5 Personality
- Openness to experience
- Conscientiousness
- Extraversion
- Agreeableness
- Neuroticism
Self Story Telling
- 2500자 내외 자신을 소개하는 글
연구문제
- 빅5 성격검사에 따른 성격과 셀프스토리텔링의 소개 글에 나타나는 개념(단어)에 근거한 군집 간의 관계, 즉, 특정한 단어를 사용하는 학생들 간에 빅5성격검사에서 나타나는 성격에는 차이가 있을까?
- 학생들의 셀프스토리텔링에서 등장하는 개념들은 어떤 구조적인 성격을 가지고 있을까?
- 학생들의 성격과 학생들의 직업목표(일하고 싶은 분야/장소) 간에는 상관관계가 있을까?
이를 위해서
- 웹을 이용해 학생들은 self-storytelling 서베이에 참여 (61명 - 2명).
- 서베이문항 참조
Openness to experience (경험에 대한 개방성)
- I have a rich vocabulary.
- I have a vivid imagination.
- I have excellent ideas.
- I am quick to understand things.
- I use difficult words.
- I am full of ideas.
- I am not interested in abstractions. (reversed)
- I do not have a good imagination. (reversed)
- I have difficulty understanding abstract ideas. (reversed)[37]
- I have emotional intelligence.
Conscientiousness (성실성)
- I am always prepared.
- I pay attention to details.
- I get chores done right away.
- I like order.
- I follow a schedule.
- I am exacting in my work.
- I leave my belongings around. (reversed)
- I make a mess of things. (reversed)
- I often forget to put things back in their proper place. (reversed)
- I shirk my duties. (reversed)[37]
Extraversion (외향성)
- I am the life of the party.
- I don't mind being the center of attention.
- I feel comfortable around people.
- I start conversations.
- I talk to a lot of different people at parties.
- I don't talk a lot. (reversed)
- I think a lot before I speak or act. (reversed)
- I don't like to draw attention to myself. (reversed)
- I am quiet around strangers. (reversed)[37]
- I have no intention of talking in large crowds. (reversed)I am the life of the party.
- I don't mind being the center of attention.
- I feel comfortable around people.
- I start conversations.
- I talk to a lot of different people at parties.
- I don't talk a lot. (reversed)
- I think a lot before I speak or act. (reversed)
- I don't like to draw attention to myself. (reversed)
- I am quiet around strangers. (reversed)[37]
- I have no intention of talking in large crowds. (reversed)
Agreeableness (동의성)
- I am interested in people.
- I sympathize with others' feelings.
- I have a soft heart.
- I take time out for others.
- I feel others' emotions.
- I make people feel at ease.
- I am not really interested in others. (reversed)
- I insult people. (reversed)
- I am not interested in other people's problems. (reversed)
- I feel little concern for others. (reversed)[37]
Neuroticism (신경성)
- I am easily disturbed.
- I change my mood a lot.
- I get irritated easily.
- I get stressed out easily.
- I get upset easily.
- I have frequent mood swings.
- I worry about things.
- I am much more anxious than most people.[53]
- I am relaxed most of the time. (reversed)
- I seldom feel blue. (reversed)[37]
빅5 성격검사: Factor analysis
Factor analysis (빅5 성격검사에 기초한)
Total Variance Explained | |||||||||
Component | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | ||||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 7.929 | 18.021 | 18.021 | 5.308 | 12.063 | 12.063 | 5.308 | 12.063 | 12.063 |
2 | 5.515 | 12.535 | 30.556 | 5.136 | 11.673 | 23.736 | 5.136 | 11.673 | 23.736 |
3 | 3.716 | 8.446 | 39.002 | 4.767 | 10.833 | 34.569 | 4.767 | 10.833 | 34.569 |
4 | 3.339 | 7.588 | 46.590 | 4.420 | 10.045 | 44.614 | 4.420 | 10.045 | 44.614 |
5 | 3.129 | 7.112 | 53.702 | 3.999 | 9.088 | 53.702 | 3.999 | 9.088 | 53.702 |
Rotated Component Matrixa | |||||
Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
창의적 | 0.725 | ||||
독창적 | 0.716 | ||||
상상력 | 0.691 | ||||
예술적 | 0.647 | ||||
상상좋아 | 0.598 | ||||
자신감 | 0.592 | ||||
음미문관심 | 0.557 | ||||
호기심 | 0.544 | ||||
열정 | 0.519 | 0.403 | |||
에술무관심 | -0.479 | ||||
기운넘침 | 0.475 | ||||
침착유지 | 0.429 | ||||
걱정많 | 0.817 | ||||
쉽게불안 | 0.811 | ||||
감정기복 | 0.790 | ||||
쉽게침울 | 0.685 | ||||
심리적안정 | -0.650 | ||||
감정안정 | -0.555 | 0.544 | |||
잘긴장 | 0.551 | 0.487 | |||
부끄내성 | 0.541 | 0.442 | |||
주의산만 | 0.491 | ||||
끝완수 | 0.720 | ||||
완벽처리 | 0.701 | ||||
철저하지못 | -0.669 | ||||
일능율 | 0.665 | ||||
믿을만함 | 0.622 | ||||
비체계적 | -0.599 | ||||
계획실천 | 0.578 | ||||
영리사려 | 0.546 | ||||
게으른편 | -0.475 | ||||
신뢰할 | |||||
사려친절 | 0.767 | ||||
용서잘 | 0.722 | ||||
이타적 | 0.636 | ||||
흠잡기 | -0.606 | ||||
례행동 | -0.580 | ||||
잘다툼 | -0.576 | ||||
냉정 | -0.440 | ||||
잘협력 | 0.404 | ||||
조용한 | 0.851 | ||||
내성적 | 0.839 | ||||
말많음 | -0.632 | ||||
일반복선호 | 0.605 | ||||
외향적 | -0.586 | ||||
“Extraction Method: Principal Component Analysis. | |||||
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.” | |||||
a. Rotation converged in 7 iterations. |
1. Openness to Experience
2. Neuroticism
3. Conscientiousness
4. Agreeable
5. Extraversion
Factor scores → 개인 Attributes 데이터로 기록
Q analysis
다음으로 Q-analysis
Total Variance Explained | |||||||||
Component | Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | ||||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 14.802 | 25.089 | 25.089 | 14.802 | 25.089 | 25.089 | 10.177 | 17.248 | 17.248 |
2 | 7.642 | 12.952 | 38.041 | 7.642 | 12.952 | 38.041 | 7.032 | 11.918 | 29.166 |
3 | 5.050 | 8.559 | 46.600 | 5.050 | 8.559 | 46.600 | 6.645 | 11.263 | 40.429 |
4 | 4.534 | 7.684 | 54.284 | 4.534 | 7.684 | 54.284 | 6.508 | 11.030 | 51.459 |
5 | 3.676 | 6.231 | 60.515 | 3.676 | 6.231 | 60.515 | 5.343 | 9.056 | 60.515 |
Q-analysis 에서 도출된 5 그룹
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
i201121069 | 0.865 | ||||
i201021060 | 0.807 | ||||
i201221062 | 0.788 | 0.370 | |||
i201421033 | 0.761 | ||||
i201121010 | 0.744 | 0.412 | |||
i201321071 | 0.717 | -0.335 | |||
i201321717 | 0.695 | -0.381 | |||
i201221055 | 0.663 | 0.523 | |||
i201121017 | 0.644 | 0.366 | 0.344 | ||
i201421083 | 0.625 | 0.518 | |||
i201221054 | 0.615 | 0.608 | |||
i201421051 | 0.566 | 0.490 | |||
i201321136 | 0.560 | 0.308 | 0.372 | ||
i201121042 | 0.545 | 0.302 | |||
i201321122 | 0.537 | 0.517 | -0.330 | ||
i201421859 | 0.516 | -0.464 | 0.418 | ||
i200821360 | 0.491 | 0.386 | 0.383 | ||
i201421093 | 0.488 | 0.437 | -0.428 | ||
i201022541 | 0.463 | 0.460 | |||
i200921281 | 0.374 | ||||
i201421114 | 0.784 | ||||
i200821395 | 0.778 | 0.387 | |||
i201121041 | 0.741 | ||||
i201421085 | 0.735 | ||||
i201021214 | 0.625 | 0.580 | |||
i201421085x | 0.612 | 0.323 | |||
i201122109 | 0.605 | -0.321 | |||
i201221051 | 0.603 | 0.529 | |||
i200921296 | 0.587 | 0.573 | |||
i201221653 | 0.491 | ||||
i201121040 | 0.444 | ||||
i201321710 | 0.383 | -0.327 | |||
i201221056 | 0.853 | ||||
i201220948 | 0.311 | 0.659 | |||
i201221144 | 0.351 | 0.612 | |||
i201021174 | -0.403 | 0.606 | 0.324 | ||
i200921260 | 0.593 | -0.334 | 0.465 | ||
i201221119 | 0.591 | ||||
i201321106 | 0.313 | 0.578 | |||
i201221105 | 0.443 | 0.570 | 0.434 | ||
i201021184 | 0.420 | 0.507 | |||
i201020302 | 0.316 | -0.505 | 0.330 | 0.338 | |
i201121076 | 0.491 | 0.377 | |||
i201021146 | 0.483 | ||||
i201421106 | 0.436 | ||||
i201221058 | 0.358 | 0.418 | 0.343 | ||
i201121046 | 0.845 | ||||
i201321049 | 0.632 | ||||
i201021162 | 0.547 | 0.602 | -0.424 | ||
i201021193 | 0.549 | 0.338 | 0.585 | ||
i201421076 | 0.342 | 0.331 | 0.581 | -0.310 | |
i201421117 | 0.563 | -0.364 | |||
i201421032 | 0.506 | 0.518 | |||
i201021235 | 0.511 | ||||
i201121102 | 0.698 | ||||
i201221060 | 0.463 | 0.689 | |||
i201221112 | 0.389 | 0.345 | 0.616 | ||
i201021178 | -0.396 | ||||
i201321134 | 0.301 |
Q-analysis 방식을 이용한 군집분석 결과
i201421859 | 1 |
i201421093 | 1 |
i201421085 | 2 |
i201421051 | 1 |
i201421033 | 1 |
i201421032 | 4 |
i201321717 | 1 |
i201321710 | 2 |
i201321134 | 5 |
i201321122 | 1 |
i201321071 | 1 |
i201221119 | 3 |
i201221105 | 3 |
i201221060 | 5 |
i201221056 | 3 |
i201122109 | 2 |
i201121069 | 1 |
i201121046 | 4 |
i201121041 | 2 |
i201121040 | 2 |
i201121017 | 1 |
i201121010 | 1 |
i201021214 | 2 |
i201021193 | 4 |
i201021184 | 3 |
i201021178 | 5 |
i201021162 | 4 |
i201021146 | 3 |
i201021060 | 1 |
i200921281 | 1 |
i200821360 | 1 |
i200821395 | 2 |
i200921260 | 3 |
i200921296 | 2 |
i201020302 | 3 |
i201021174 | 3 |
i201021235 | 4 |
i201022541 | 1 |
i201121042 | 1 |
i201121076 | 3 |
i201121102 | 5 |
i201220948 | 3 |
i201221051 | 2 |
i201221054 | 1 |
i201221055 | 1 |
i201221058 | 3 |
i201221062 | 1 |
i201221112 | 5 |
i201221144 | 3 |
i201221653 | 2 |
i201321049 | 4 |
i201321106 | 3 |
i201321136 | 1 |
i201421076 | 4 |
i201421083 | 1 |
i201421085 | 2 |
i201421106 | 3 |
i201421114 | 2 |
i201421117 | 4 |
ANOVA test for the groups (from Q-analysis)
ANOVA | ||||||
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
Openness to experience | Between Groups | 14.892 | 4 | 3.723 | 4.664 | .003 |
Within Groups | 43.108 | 54 | .798 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Neuroticism | Between Groups | 26.709 | 4 | 6.677 | 11.523 | .000 |
Within Groups | 31.291 | 54 | .579 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Conscientiousness | Between Groups | 16.113 | 4 | 4.028 | 5.193 | .001 |
Within Groups | 41.887 | 54 | .776 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Agreeableness | Between Groups | 24.855 | 4 | 6.214 | 10.124 | .000 |
Within Groups | 33.145 | 54 | .614 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Extraversion | Between Groups | 11.804 | 4 | 2.951 | 3.450 | .014 |
Within Groups | 46.196 | 54 | .855 | |||
Total | 58.000 | 58 |
일하고 싶은 분야
학생들의 일하고 싶은 분야
i201421859 | 영상사운드 | UX디자인 | ||||||
i201421093 | 앱개발 | 데이터사이언스 | ||||||
i201421085 | 앱개발 | 데이터사이언스 | 데이터베이스 | |||||
i201421033 | 게임기획 | 게임개발 | 영상사운드 | 앱개발 | UX디자인 | 데이터사이언스 | ||
i201421032 | 게임기획 | 게임개발 | ||||||
i201321710 | 앱개발 | 데이터사이언스 | ||||||
i201321071 | 없음 | |||||||
i201221119 | 게임기획 | 앱개발 | 데이터사이언스 | 데이터베이스 | 영상 | |||
i201122109 | 프로그래밍 | |||||||
i201121069 | 영상사운드 | 앱개발 | 영상 | |||||
i201121046 | 게임개발 | 앱개발 | 데이터사이언스 | 사물인터넷 | 데이터베이스 | |||
i201121041 | 게임기획 | 게임개발 | 앱개발 | 웹관련 | 사물인터넷 | |||
i201121040 | 영상사운드 | |||||||
i201121017 | 영상 | |||||||
i201121010 | 게임기획 | 게임개발 | 앱개발 | |||||
i201021214 | 게임개발 | 앱개발 | 웹관련 | 데이터사이언스 | 사물인터넷 | |||
i201021193 | 게임기획 | 영상사운드 | ||||||
i201021184 | 앱개발 | 웹관련 | UX디자인 | 사물인터넷 | 데이터베이스 | |||
i201021162 | 앱개발 | |||||||
i201021146 | 게임기획 | 게임개발 | 앱개발 | 웹관련 | ||||
i201021060 | 앱개발 | 데이터사이언스 | 데이터베이스 | |||||
i200921281 | 게임기획 | 게임개발 | 영상사운드 | 앱개발 | ||||
i200821360 | 영상 | |||||||
i200821395 | 영상사운드 | 사회학 | ||||||
i200921260 | 영상사운드 | 앱개발 | ||||||
i200921296 | 게임기획 | 게임개발 | ||||||
i201020302 | 게임개발 | 영상사운드 | 앱개발 | 웹관련 | 사물인터넷 | |||
i201021174 | 게임개발 | 앱개발 | 데이터사이언스 | 데이터베이스 | 프로그래밍 | 데이터마이닝 | ||
i201021235 | 없음 | |||||||
i201022541 | 데이터베이스 | |||||||
i201121042 | 게임개발 | 앱개발 | UX디자인 | 데이터사이언스 | ||||
i201220948 | 웹관련 | UX디자인 | ||||||
i201221054 | 웹관련 | UX디자인 | 사회학 | |||||
i201221055 | 게임기획 | 게임개발 | UX디자인 | 데이터사이언스 | 사회학 | |||
i201321049 | 영상사운드 | UX디자인 | ||||||
i201321136 | 게임기획 | UX디자인 | ||||||
i201421076 | 게임개발 | 영상사운드 | 앱개발 | UX디자인 | 방송 | |||
i201421083 | 게임기획 | 방송 | 광고 | |||||
i201421085 | 앱개발 | 데이터베이스 | ||||||
i201421106 | 게임기획 | 게임개발 | UX디자인 | 사물인터넷 | ||||
i201421114 | 게임개발 | 앱개발 | UX디자인 | 데이터베이스 | ||||
i201421117 | 앱개발 | 웹관련 | UX디자인 | 데이터사이언스 | ||||
i201421051 | 영상사운드 | |||||||
i201321717 | 영상사운드 | |||||||
i201321134 | 게임기획 | 게임개발 | 영상사운드 | 앱개발 | 웹관련 | UX디자인 | 데이터사이언스 | 사물인터넷 |
i201321122 | 앱개발 | |||||||
i201221105 | 데이터베이스 | 문화산업 | ||||||
i201221060 | 영상사운드 | 웹관련 | UX디자인 | 사물인터넷 | 데이터베이스 | |||
i201221056 | 디자인 | 대학원 | ||||||
i201021178 | 데이터사이언스 | 웹관련 | ||||||
i201121076 | 웹관련 | UX디자인 | 데이터사이언스 | 데이터베이스 | ||||
i201121102 | 게임기획 | 게임개발 | 앱개발 | UX디자인 | ||||
i201221051 | 웹관련 | UX디자인 | ||||||
i201221058 | 영상사운드 | UX디자인 | ||||||
i201221062 | UX디자인 | 사물인터넷 | ||||||
i201221112 | 문화산업 | |||||||
i201221144 | 영상사운드 | |||||||
i201221653 | 데이터사이언스 | |||||||
i201321106 | 게임기획 | 게임개발 | 앱개발 | 사물인터넷 |
위의 데이터를 아래 매트릭스로 변환
ID | UX디자인 | 게임개발 | 게임기획 | 광고 | 대학원 | 데이터마이닝 | 데이터베이스 | 데이터사이언스 | 디자인 | 문화산업 | 방송 | 사물인터넷 | 사회학 | 앱개발 | 없음 | 영상 | 영상사운드 | 웹관련 | 프로그래밍 |
i200821360 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
i200821395 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i200921260 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i200921281 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i200921296 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201020302 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
i201021060 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201021146 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201021162 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201021174 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
i201021178 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201021184 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201021193 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201021214 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201021235 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201022541 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201121010 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201121017 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
i201121040 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201121041 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201121042 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201121046 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201121069 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
i201121076 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201121102 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201122109 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
i201220948 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201221051 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201221054 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201221055 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201221056 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201221058 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201221060 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
i201221062 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201221105 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201221112 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201221119 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
i201221144 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201221653 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201321049 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201321071 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201321106 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201321122 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201321134 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
i201321136 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201321710 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201321717 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201421032 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201421033 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201421051 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201421076 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
i201421083 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201421085 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201421093 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201421106 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201421114 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
i201421117 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
i201421859 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
위의 데이터는 이원데이터 (2-mode matrix data), A.
A * A' = ID matrix
A' * A = JOB matrix
Refer to this page for more information
CONCOR 분석에서 도출된 6개 그룹 (id_job matrix: 학생 x 일하고싶은분야)
diagonal 그룹 내부 correlations
other cells 그룹 간 correlations
ID | a | b | c | d | e | f |
a | 0.133 | 0.000 | 0.033 | 0.000 | 0.050 | 0.000 |
b | 0.000 | 1.083 | 0.500 | 0.467 | 0.011 | 0.431 |
c | 0.033 | 0.500 | 1.711 | 1.440 | 1.000 | 1.025 |
d | 0.000 | 0.467 | 1.440 | 2.143 | 0.633 | 0.933 |
e | 0.050 | 0.011 | 1.000 | 0.633 | 1.156 | 0.637 |
f | 0.000 | 0.431 | 1.025 | 0.933 | 0.637 | 2.036 |
ANOVA (6개 그룹 간 성격의 차이) TABLE
ANOVA | ||||||
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
Openness to experience | Between Groups | 8.796 | 5 | 1.759 | 1.895 | .111 |
Within Groups | 49.204 | 53 | .928 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Neuroticism | Between Groups | 4.882 | 5 | .976 | .974 | .442 |
Within Groups | 53.118 | 53 | 1.002 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Conscientiousness | Between Groups | 1.947 | 5 | .389 | .368 | .868 |
Within Groups | 56.053 | 53 | 1.058 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Agreeableness | Between Groups | 9.851 | 5 | 1.970 | 2.169 | .071 |
Within Groups | 48.149 | 53 | .908 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Extraversion | Between Groups | 6.200 | 5 | 1.240 | 1.269 | .291 |
Within Groups | 51.800 | 53 | .977 | |||
Total | 58.000 | 58 |
Self story-telling 분석
Self-storytelling
id | self-story |
… | 누구나 그렇듯 나 역시도 과거에 찍어둔 점 들을 모아 지금의 나를 만들었다. 지금의 내 모습 하나 하나는 각기 다른 출발점을 가졌을 지 몰라도, 지금의 나는 하나이기 때문에 후에도, 계속 될 것이다. 우선 나는 심리학도이다. … |
… | 지금 나의 현주소는 완전 사회 입문자 단계이다. 아마 입문자라고 하기도 뭐하다. 그냥 생초보이다. 나는 현재 4년제 대학의 2학년에 재학 중이고 아직도 모르는 것이 너무나도 많다. 이번 학기를 끝으로 이제 군대를 가게 되겠지만 … |
R을 이용한 비정형 데이터 추출
setwd ("D:/Users/Hyo/Cs-Kant/CS/Res/big_five_and_occupations") rm(list=ls()) adata <- file.path("BFI_story.xlsx") data <- readWorksheetFromFile(adata, sheet="qs") intro<- Corpus(VectorSource(data$intro)) result.text <- intro removeTwitSign <- function(x) { gsub("@[[:graph:]]*","",x) } removeURL <- function(x) { gsub("http://[[:graph:]]*","",x) } removeEnter <- function(x) { gsub("\n","",x) } exNouns <- function(x) { paste(extractNoun(x), collapse=" ")} # NA -> "" 로 변환 # result.text[is.na(result.text)] <- "" result.text <- gsub("[[:punct:]]", "", result.text) result.text <- gsub(" $", "", result.text) useSejongDic() mergeUserDic(data.frame(c( "IE", "랩", "데자뷰", "똑딱이", "코워크", "입문자", "생초보", "애널리틱스", "알바", "토익", "스피킹", "소셜", "소학회", "쿠팡", "네이버", "카카오", "인하우스", "에이전시", "구글", "픽사", "NC소프트", "포트폴리오", "스토리텔링", "비제이", "홈스테이", "엔딩", "스타크래프트", "크럼벌츠", "블리자드", "월드오브워크래프트", "퍼블리싱", "유니티3D", "스터디", "유즈맵", "근현대사", "sk플래닛", "롤모델", "까페", "카카오톡", "트리거", "웹디자인", "메리트", "컴애니", "아랑", "논작문", "한국은행", "한국", "문화콘텐츠학과", "ux디자인", "3d모델링", "3d애니메이션", "2학기", "1학기", "강민성", "권영일", "금감원", "면접관", "아주대", "아프리카tv", "업데이트", "엔씨소프트", "중국", "트랜드", "트라우마", "페르소나", "펜티엄4", "컨텐츠", "컴퓨터공학" ), c("ncn"))) result_nouns <- sapply(result.text, exNouns) myCorpus <- Corpus(VectorSource(result_nouns)) myCorpus <- tm_map(myCorpus, removePunctuation) #myCorpus <- tm_map(myCorpus, removeNumbers) myCorpus <- tm_map(myCorpus, tolower) myStopwords <- c(stopwords('english'), "rt") myCorpus <-tm_map(myCorpus, removeWords, myStopwords) inspect(myCorpus[1:2]) myTdm2 <- TermDocumentMatrix(myCorpus, control=list(wordLengths=c(2,Inf))) myTdm1 <- TermDocumentMatrix(myCorpus, control=list(wordLengths=c(1,Inf))) mat2 <- as.data.frame(as.matrix(myTdm2)) mat1 <- as.data.frame(as.matrix(myTdm1)) write.table(mat2, file="_selfintro_2.txt", col.names=FALSE, row.names=TRUE,sep="\t") write.table(mat1, file="_selfintro_1.txt", col.names=FALSE, row.names=TRUE,sep="\t") myTdm <- myTdm2 pal <- brewer.pal(8,"Dark2") # 폰트 세팅. 띄어쓰기나 대소문자에 민감하다는 점에 주의 # 맑은고딕 : windowsFonts(malgun=windowsFont("맑은 고딕")) # 나눔고딕 : windowsFonts(malgun=windowsFont("나눔고딕")) windowsFonts(malgun=windowsFont("맑은 고딕")) m <- as.matrix(myTdm) # calculate the frequency of words v <- sort(rowSums(m), decreasing=TRUE) myNames <- names(v) k <- which(names(v)=="apple") myNames[k] <- "apple" d <- data.frame(word=myNames, freq=v) #wordcloud(d$word, d$freq, scale=c(4,0.5), min.freq=3, random.order=F, rot.per=.1, family="malgun") #dev.copy(png,"2000s-1.png",width=8,height=6,units="in",res=200) wordcloud(d$word, d$freq, scale=c(7,0.8), min.freq=5, random.order=F, rot.per=.1, colors=pal, family="malgun") #dev.off()
<file _selfintro_2.txt>….
“사회생활” 0 0 0
“사회조사” 0 0 0
“산업” 0 0 0 0
“산업체” 0 0 0
“산업현장” 0 0 0
“살다보면” 0 0 0
“삼성” 0 0 0 0
“삼수” 0 0 0 0
“상과” 0 0 0 0
“상관” 0 0 0 0
“상담” 0 0 0 0
“상당” 0 0 0 0
“상대” 0 0 0 0
“상반기” 0 0 0
“상상” 0 0 0 0
“상승” 0 0 0 0
….
</code>
위의 “_selfintro2.txt”의 데이터는 2원형 네트워크 데이터. 이를 1원형 (one mode) 데이터로 바꾸어서
A * A' = word
A' * A = stu
ID | Closeness | ID | Between | |
생각 | 709 | 생각 | 4068.727539 | |
사람 | 741 | 사람 | 3520.935547 | |
공부 | 766 | 때문 | 2975.012207 | |
때문 | 769 | 공부 | 2765.611328 | |
미디어 | 782 | 미디어 | 2536.563477 | |
무엇 | 790 | 경험 | 2442.683105 | |
친구 | 791 | 무엇 | 2437.910889 | |
학교 | 793 | 친구 | 2397.949707 | |
노력 | 801 | 학교 | 2293.954102 | |
경험 | 807 | 시간 | 2261.215332 | |
가지 | 808 | 하나 | 2235.005615 | |
하나 | 810 | 노력 | 2173.113525 | |
진로 | 810 | 회사 | 2071.688965 | |
시간 | 811 | 하게 | 2067.597168 | |
목표 | 813 | 학과 | 2017.449585 | |
학과 | 818 | 가지 | 2003.810913 | |
관심 | 823 | 전공 | 1912.859863 | |
학년 | 836 | 학년 | 1884.869141 | |
하게 | 837 | 목표 | 1858.271973 | |
사람들 | 838 | 진로 | 1845.607422 | |
하기 | 843 | 관심 | 1844.644287 | |
전공 | 844 | 자신 | 1813.806152 | |
자신 | 851 | 사람들 | 1795.295898 | |
회사 | 861 | 들이 | 1760.436035 | |
졸업 | 863 | 졸업 | 1624.194702 | |
수업 | 871 | 하기 | 1596.176147 | |
들이 | 872 | 중요 | 1579.659302 | |
중요 | 874 | 시작 | 1484.738647 |
학생들의 self-storytelling에서 사용된 단어
CONCOR를 이용한 구조적 등가 그룹추출
stu matrix data 를 이용하여 구조적 등가 그룹추출
CONCOR, MDS, Johnson's Hierarchical Clustering, etc.
위의 직업데이터와 마찬가지로 CONCOR를 이용
i201421859 | 1 |
i201421093 | 2 |
i201421085 | 3 |
i201421051 | 4 |
i201421033 | 4 |
i201421032 | 3 |
i201321717 | 5 |
i201321710 | 4 |
i201321134 | 3 |
i201321122 | 5 |
i201321071 | 6 |
i201221119 | 6 |
i201221105 | 2 |
i201221060 | 3 |
i201221056 | 1 |
i201122109 | 5 |
i201121069 | 4 |
i201121046 | 1 |
i201121041 | 2 |
i201121040 | 4 |
i201121017 | 3 |
i201121010 | 3 |
i201021214 | 3 |
i201021193 | 6 |
i201021184 | 4 |
i201021178 | 5 |
i201021162 | 6 |
i201021146 | 6 |
i201021060 | 6 |
i200921281 | 4 |
i200821360 | 1 |
i200821395 | 2 |
i200921260 | 6 |
i200921296 | 4 |
i201020302 | 5 |
i201021174 | 1 |
i201021235 | 5 |
i201022541 | 2 |
i201121042 | 5 |
i201121076 | 2 |
i201121102 | 1 |
i201220948 | 4 |
i201221051 | 3 |
i201221054 | 4 |
i201221055 | 4 |
i201221058 | 5 |
i201221062 | 2 |
i201221112 | 4 |
i201221144 | 4 |
i201221653 | 2 |
i201321049 | 3 |
i201321106 | 4 |
i201321136 | 5 |
i201421076 | 5 |
i201421083 | 4 |
i201421085 | 3 |
i201421106 | 6 |
i201421114 | 2 |
i201421117 | 5 |
ANOVA | ||||||
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
Openness to experience | Between Groups | 1.464 | 3 | .488 | .475 | .701 |
Within Groups | 56.536 | 55 | 1.028 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Neuroticism | Between Groups | 1.279 | 3 | .426 | .414 | .744 |
Within Groups | 56.721 | 55 | 1.031 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Conscientiousness | Between Groups | .718 | 3 | .239 | .230 | .875 |
Within Groups | 57.282 | 55 | 1.041 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Agreeableness | Between Groups | 2.021 | 3 | .674 | .662 | .579 |
Within Groups | 55.979 | 55 | 1.018 | |||
Total | 58.000 | 58 | ||||
Extraversion | Between Groups | 3.273 | 3 | 1.091 | 1.096 | .358 |
Within Groups | 54.727 | 55 | .995 | |||
Total | 58.000 | 58 |
Survey Questionnaires
- 학번을 기입하세요
- 성별을 기입하세요
- 나는 말하기를 좋아하는 편이다
- 나는 남의 흠을 잘 잡는 사람이다.
- 나는 일을 완벽하게 처리하는 사람이다
- 나는 쉽게 침울해 지는 사람이다.
- 나는 독창적이며 새로운 생각을 잘 떠올리는 사람이다.
- 나는 내성적인 사람이다.
- 나는 다른 사람을 잘 도와주며 이타적인 사람이다.
- 나는 일에 있어서 약간 철저하지 못한 편이다
- 나는 심적으로 안정된 편이며 스트레스를 잘 조절하는 사람이다
- 나는 새로운 것에 대해 호기심이 많은 사람이다
- 나는 기운이 넘치는 사람이다.
- 나는 다른 사람과 잘 다투는 편이다
- 나는 믿을 만하게 일을 하는 사람이다
- 나는 잘 긴장하는 편이다.
- 나는 영리하고 생각이 깊은 사람이다
- 나는 열정이 많은 사람이다.
- 나는 용서를 잘 하는 사람이다
- 나는 체계적이지 못한 편이다
- 나는 걱정을 많이 하는 사람이다
- 나는 풍부한 상상력을 가진 사람이다
- 나는 조용한 사람이다
- 나는 신뢰할 수 있는 사람이다
- 나는 게으른 편이다
- 나는 감정적으로 안정되며 화를 잘 내지 않는 편이다
- 나는 창의적인 사람이다
- 나는 자신감이 넘치는 사람이다
- 나는 냉정하고 차가운 편이다.
- 나는 끝까지 일을 완수하는 사람이다.
- 나는 감정 기복이 심한 편이다
- 나는 예술적이고 미학적인 경험에 가치를 둔다
- 나는 가끔 부끄러워하고 내성적이다
- 나는 사려 깊고 모든 사람들에게 친절한 사람이다.
- 나는 일을 능률적으로 하는 사람이다.
- 나는 긴장된 상황에서도 침착함을 유지하는 편이다
- 나는 반복적이고 일상적인 일을 선호하는 편이다
- 나는 외향적이며 사교적이다
- 나는 가끔 다른 사람에게 무례하게 행동한다.
- 나는 계획을 세우고 그대로 따르는 사람이다
- 나는 쉽게 불안해 진다.
- 나는 상상하는 것을 좋아한다.
- 나는 예술적인 것에 대한 관심이 별로 없다
- 나는 다름 사람들과 잘 협력하는 편이다.
- 나는 쉽게 주의가 산만해진다.
- 나는 음악, 미술 또는 문학에 대해 관심이 있고 지식이 많다.
- 1.1 나를 가장 잘 표현할 수 있는 핵심 단어 3개 중 첫번째 단어
- 1.2 나를 가장 잘 표현할 수 있는 핵심 단어 3개 중 두번째 단어
- 1.3 나를 가장 잘 표현할 수 있는 핵심 단어 3개 중 세번째 단어
- 2.1 나의 삶의 롤 모델
- 2.2 위의 응답에 대한 이유[100자]내외
- 3. 본인이 관심 있는 전공
- 4.1. 본인이 취업 희망하는 회사 3개중 첫번째
- 4.2 본인이 취업 희망하는 회사 3개중 두번째
- 4.3 본인이 취업 희망하는 회사 3개중 세번째
- 5. 자아 스토리텔링[ 2500자 내외]