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big_five_personality_and_career_choice

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

  1. 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?
  2. 학생들의 셀프스토리텔링에서 등장하는 개념들은 어떤 구조적인 성격을 가지고 있을까?
  3. 학생들의 성격과 학생들의 직업목표(일하고 싶은 분야/장소) 간에는 상관관계가 있을까?

이를 위해서

  • 웹을 이용해 학생들은 self-storytelling 서베이에 참여 (61명 - 2명).

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
Female students


Male students


All


학생들의 self-storytelling에서 사용된 단어

학생들 간에 사용된 단어들 간의 관계, > 0


학생들 간에 사용된 단어들 간의 관계, > 9


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

  1. 학번을 기입하세요
  2. 성별을 기입하세요
  3. 나는 말하기를 좋아하는 편이다
  4. 나는 남의 흠을 잘 잡는 사람이다.
  5. 나는 일을 완벽하게 처리하는 사람이다
  6. 나는 쉽게 침울해 지는 사람이다.
  7. 나는 독창적이며 새로운 생각을 잘 떠올리는 사람이다.
  8. 나는 내성적인 사람이다.
  9. 나는 다른 사람을 잘 도와주며 이타적인 사람이다.
  10. 나는 일에 있어서 약간 철저하지 못한 편이다
  11. 나는 심적으로 안정된 편이며 스트레스를 잘 조절하는 사람이다
  12. 나는 새로운 것에 대해 호기심이 많은 사람이다
  13. 나는 기운이 넘치는 사람이다.
  14. 나는 다른 사람과 잘 다투는 편이다
  15. 나는 믿을 만하게 일을 하는 사람이다
  16. 나는 잘 긴장하는 편이다.
  17. 나는 영리하고 생각이 깊은 사람이다
  18. 나는 열정이 많은 사람이다.
  19. 나는 용서를 잘 하는 사람이다
  20. 나는 체계적이지 못한 편이다
  21. 나는 걱정을 많이 하는 사람이다
  22. 나는 풍부한 상상력을 가진 사람이다
  23. 나는 조용한 사람이다
  24. 나는 신뢰할 수 있는 사람이다
  25. 나는 게으른 편이다
  26. 나는 감정적으로 안정되며 화를 잘 내지 않는 편이다
  27. 나는 창의적인 사람이다
  28. 나는 자신감이 넘치는 사람이다
  29. 나는 냉정하고 차가운 편이다.
  30. 나는 끝까지 일을 완수하는 사람이다.
  31. 나는 감정 기복이 심한 편이다
  32. 나는 예술적이고 미학적인 경험에 가치를 둔다
  33. 나는 가끔 부끄러워하고 내성적이다
  34. 나는 사려 깊고 모든 사람들에게 친절한 사람이다.
  35. 나는 일을 능률적으로 하는 사람이다.
  36. 나는 긴장된 상황에서도 침착함을 유지하는 편이다
  37. 나는 반복적이고 일상적인 일을 선호하는 편이다
  38. 나는 외향적이며 사교적이다
  39. 나는 가끔 다른 사람에게 무례하게 행동한다.
  40. 나는 계획을 세우고 그대로 따르는 사람이다
  41. 나는 쉽게 불안해 진다.
  42. 나는 상상하는 것을 좋아한다.
  43. 나는 예술적인 것에 대한 관심이 별로 없다
  44. 나는 다름 사람들과 잘 협력하는 편이다.
  45. 나는 쉽게 주의가 산만해진다.
  46. 나는 음악, 미술 또는 문학에 대해 관심이 있고 지식이 많다.
  47. 1.1 나를 가장 잘 표현할 수 있는 핵심 단어 3개 중 첫번째 단어
  48. 1.2 나를 가장 잘 표현할 수 있는 핵심 단어 3개 중 두번째 단어
  49. 1.3 나를 가장 잘 표현할 수 있는 핵심 단어 3개 중 세번째 단어
  50. 2.1 나의 삶의 롤 모델
  51. 2.2 위의 응답에 대한 이유[100자]내외
  52. 3. 본인이 관심 있는 전공
  53. 4.1. 본인이 취업 희망하는 회사 3개중 첫번째
  54. 4.2 본인이 취업 희망하는 회사 3개중 두번째
  55. 4.3 본인이 취업 희망하는 회사 3개중 세번째
  56. 5. 자아 스토리텔링[ 2500자 내외]
big_five_personality_and_career_choice.txt · Last modified: 2015/12/22 15:27 by hkimscil