1. 서론
2. 분석 방법론에 대한 논의
1) 토픽 모델링
2) 키워드 네트워크 분석
3. 분석 자료 구축
1) 자료 수집 및 전처리
2) 키워드 네트워크 구축
4. 분석 결과
1) 자료의 기초 통계
2) 토픽 모델링
3) 키워드 네트워크
5. 결론 및 시사점
1. 서론
오늘날 세계는 다양한 영역에서 근본적인 지속가능성 문제에 직면해 있다. 천연자원 고갈에 대한 우려, 지구 온난화와 기후변화에 따른 환경 악화, 인구 고령화, 전염성 질환의 대유행, 자연재해, 식량안보, 빈곤 등이 지리적 경계를 넘어 범세계적인 문제로 등장하였다(Markard et al., 2012). 2019년 12월 중국 우한에서 발생하여 2020년 상반기부터 전 세계를 강타한 코로나감염증-19(COVID-19, 코로나19)로 인해 지구촌의 수백만 명의 사람들이 목숨을 잃었고, 각국의 봉쇄조치는 생산과 소비를 위축시켜 전례 없는 인적, 경제적 피해를 입고 있다. 2021년 UN의 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals, 이하 SDGs) 보고서는 글로벌 팬데믹(global pandemic)1)이 지속가능한 발전을 위해 2030년 지구촌 구성원이 달성해야 할 지속가능발전목표(SDGs)를 위협하고 있다고 지적하였다(UN, 2021).
지속가능발전목표(SDGs)는 2015년 국제연합(UN) 총회의 “지속가능한 발전을 위한 2030 의제(Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development)에서 제시된 것으로 기존의 밀레니엄 발전목표(MDGs)가 사회적, 경제적 성장에 초점을 둔 것에 비해 포용적 경제개발, 지속가능개발, 평화와 안보 등을 축으로 하여 경제적, 환경적, 사회적 측면을 균형 있게 고려한다(UN, 2015). SDGs는 17개 목표와 169개의 세부 목표로 구성되어 있으며 목표 달성을 위한 요소로 사람(People), 지구환경(Planet), 번영(Prosperity), 평화(Peace), 파트너십(Partnership) 등의 5P를 설정하였다. 구체적인 17개 목표를 살펴보면, 사람(People)과 연계된 목표는 빈곤종식(SDG 1), 식량안보(SDG 2), 보건(SDG 3), 교육기회(SDG 4), 양성평등(SDG 5), 식수와 위생(SDG 6) 등이며 번영(Prosperity)은 에너지 접근성(SDG 7), 고용 창출(SDG 8), 인프라 강화(SDG 9), 불평등 완화(SDG 10), 지속가능한 도시(SDG 11), 소비와 생산(SDG 12) 등과 연계되어 있다. 또한 지구환경(Planet)과 연계된 목표에는 기후변화 대응(SDG 13), 해양자원 보호(SDG 14), 육상 생태계 보호(SDG 15) 등이 포함되고, 평화(Peace)와 연계된 목표는 거버넌스(SDG 16), 파트너십(Partnership)과 연계된 목표는 글로벌 파트너십(SDG 17)이다.
상술한 바와 같이 SDGs는 경제적, 사회적, 환경적 측면의 연계성을 강조하면서 인류가 당면한 거의 모든 문제를 망라하고 있다. 이는 선진국과 개도국이 함께 참여하여 추구해야 하는 목표이며, SDGs의 대부분은 다양한 지리적인 패턴과 지역 간 차별성이 나타나는 지극히 지리적인 현상으로서 지리학의 연구 대상과 직결된다(권상철･박경환, 2017). 특히 지리학은 본질적으로 자연현상과 인문현상의 통합적 체계를 강조하는 시스템의 과학이기 때문에 인류가 지속가능한 발전을 달성하는 데 있어서 지리학의 역할이 강조되고 있다(Qiu, 2017).
‘지속가능성(sustainability)’ 개념은 1972년 스톡홀름의 UN 인간환경회의에서 경제성장이라는 관점에서 처음 제시되었고, 1987년 출간된 UN 브룬트란트 보고서(The Brundtland Report) 「우리 공동의 미래」에서 지속가능한 발전(sustainable development)이 정의되었다. 브룬트란트위원회(Brundtland Commission)는 지속가능한 발전을 “미래 세대가 자신들의 필요를 충족할 수 있는 능력을 손상시키지 않으면서 현 세대의 필요를 충족시키는 것”으로 정의하였다(WCED, 1987). 이처럼 성장과 지속가능성이 결합된 발전의 새로운 패러다임인 지속가능한 발전은 1992년 브라질 리우데자네이루에서 열린 세계 최초의 지구정상회담인 유엔환경개발회의(UNCED) 이후 세계 각국 정부의 주요 관심사가 되었다. 한편 학술적으로 ‘지속가능한 발전’과 ‘지속가능성’은 종종 같은 의미로 사용되고 있으나 ‘지속가능한 발전’은 지속가능성 목표를 달성하기 위한 변화의 과정으로,‘지속가능성’은 달성 목표 그 자체로 이해한다(Marcuse, 1988).
아울러 지속가능한 발전을 향한 변화는 정치적, 기술적, 사회적, 생태적, 경제적, 문화적 관계의 근본적인 변화를 포함하고 있다(Feola, 2015). 따라서 다양한 분야에서 지속가능한 발전에 대한 학술적 연구가 진행되었고, 이와 관련된 연구가 양적으로 크게 증가하였다.2) ‘지속가능성’이나 ‘지속가능한 발전’ 같은 용어에 초점을 두고 연구 영역의 특성을 파악한 연구들은 주로 국가별 연구 동향을 파악하거나 시기별 연구 영역의 특성을 파악하였는데 Kajikawa et al.(2007)은 Web of Science 데이터로부터 29,391건의 논문을 추출하여 동시인용 분석을 통해 지속가능성(sustainability)과 관련된 15개의 주요 연구 영역을 도출하였으며, Hassan et al.(2014)은 Scopus 데이터베이스를 이용하여 2000년부터 2010년 동안의 지속가능한 발전(sustainable development)과 관련된 연구의 국가별 특성을 파악하고, 기후변화, 재생에너지, 산림 등을 지속가능한 발전의 주요 하위 연구 영역으로 선정하였다. 또한 Zhu and Hua(2017)는 1987년부터 2015년까지 지속가능한 발전(sustainable development)을 키워드로 추출한 59,926건의 논문에 대해 동시인용(co-citation) 분석 방법을 활용하여 지속가능한 발전과 관련된 지식구조의 시기별 특성을 파악하였다.
한편 지속가능한 발전을 위한 변화는 생산과 소비 패턴의 변화뿐만 아니라 에너지, 교통, 식품과 같은 주요 사회 시스템의 변화와 본질적으로 연결되어 있는 매우 복잡한 과정이기 때문에 연구자들은 지속가능성에 대한 연구를 학제적(inter-disciplinary)인 연구 분야로 간주하고 새로운 기술, 인간의 행태, 문화적 담론, 제도의 공진화(co-evolution) 등에 대해 꾸준한 관심을 표명하고 있다(Kajikawa, 2008). 특히 지속가능성에 대한 연구가 개별 국가의 문제가 아닌 인류 전체의 문제라는 점에 더하여 세계 경제의 상호 의존성 증가는 지속가능성 연구의 학제적 접근(inter-disciplinary)을 넘어서 보다 종합적이고 체계적인 접근법의 필요성을 증가시켰다(Fu et al., 2019). 또한 지역의 특성과 글로벌 프로세스 간의 상호작용을 밝히는 것이 지속가능성 연구에서 가장 중요한 문제라는 인식이 확산되면서 지역의 문제와 글로벌 환경을 동시에 고려하는 학문적 접근법이 강조되었고, 이러한 시대적 배경하에서 지속가능성 전환의 지리적 측면에 대한 학문적 관심이 증대되었다(Kates et al., 2001; Berkhout et al., 2009; Smith et al., 2010; Truffer and Coenen, 2012).
지속가능성에 초점을 둔 지리학의 초기 연구는 주로 도시의 기반시설 및 저탄소 도시로의 전환과 같은 특정 영역을 중심으로 이루어졌으며 ‘지속가능성 전환의 장소와 공간: 최근 연구와 정책 분야에 대한 지리적 기여’라는 주제로 발행된 2012년 European Planning Studies의 특별호는 공간적 차원의 지속가능성 연구가 확대되는 계기를 마련하였다(Hansen and Coenen, 2015). 지속가능성 맥락에서 진행된 국내 지리학 분야의 연구는 지속가능한 발전과 관련된 담론에 주목하였고(최병두 등, 2004; 안재섭, 2011; 송주연･임석회, 2015; 이용균, 2015, 2021; 이자원, 2015), 도시 재생에 초점을 두고 재생 과정과 전략을 다루는 연구(전경숙, 2009; 2011) 및 지속가능한 발전을 위한 지원 시스템에 대한 연구(이희연, 2007)가 수행되었다. 또한 관광을 주요 주제로, 관광지의 지속가능성 및 지속가능한 관광을 위한 지표 개발과 적용에 대한 연구(오정준, 2003; 정현주, 2006; 김숙진, 2017; 이재혁･이희연, 2012), 환경적･사회적 영향을 고려하여 발전소의 지속가능한 입지를 제안한 연구(박유민･김영호, 2012), 한반도 지형의 특성을 분석하거나 녹지 경관 및 하천의 실태 파악을 통해 지속가능한 국토관리를 조명하는 논의(김재한, 2012; 박수진, 2014; 오정식･김장수, 2021)가 진행되었으며 생태계 서비스(이훈종, 2020)에 초점을 둔 연구도 수행되었다.
이렇듯 지속가능성 및 지속가능한 발전과 관련된 국내 지리학계의 선행연구는 다양한 지표 현상과 변화에 대한 합리적 설명으로 생활공간의 질서를 이해하고, 지속가능한 미래 생활공간의 구상과 계획에 공헌하였다(Park et al., 2004). 지리학은 인간과 자연계를 동시에 포괄하고 이들의 상호작용을 탐색하는 학제 간 학문으로 자연과학뿐만 아니라 경제학을 포함하는 사회과학과 인문학까지 다루고 있어서 그 어느 학문보다도 연구 분야가 다양하다. 특히 최근에는 인간에 의한 지구 환경 변화에 초점을 두는 인류세(Anthropocene) 개념의 급부상과 함께 더 복잡해지고 다층적으로 변화하고 있는 지속가능성 전환의 문제가 인간과 환경 간의 상호작용에 대한 새로운 접근법을 요구하고 있는 바, 이는 곧 지리학이 지속가능성 과학(sustainability science)의 중심 역할을 수행할 수 있는 기회가 된다(Castree, 2016; 조철기, 2019).
그러나 지속가능성 연구에 대한 지리학의 기여에도 불구하고, 지속가능성 문제와 관련된 지리학의 연구에 대한 체계적이고 포괄적인 분석은 아직 부족한 것으로 판단된다. Fu(2020)의 연구가 2010년부터 2019년 동안 Web of Science에서 출판된 지속가능성 관련 논문에서 지리학의 연구 영역을 도출하였으나 이는 전 학문을 대상으로 추출한 논문에서 단순한 빈도 분석을 통해 지리학 관련 영역을 구분한 것이다. 이에 본 연구는 Web of Science와 Springer의 학술정보 사이트를 이용하여 ‘지속가능성’을 키워드로 하는 지리학 분야 저널의 논문 데이터를 수집하였고, 토픽 모델링(topic modeling)과 키워드 네트워크 분석 기법을 활용하여 지속가능성과 지속가능한 발전에 대한 지리학의 지식 생산 구조를 입체적으로 분석하였다. 이를 통해 지속가능성에 대해 다양한 영역에서 폭넓게 이루어지고 있는 지리학 전체의 연구 주제를 파악하고, 키워드 간 연관성을 함께 분석하여 지속가능성 과학(sustainability science)의 중심으로서의 지리학 역할에 대한 함의와 시사점을 제시하였다.
2. 분석 방법론에 대한 논의
1) 토픽 모델링
토픽 모델링(topic modeling)은 빅데이터 분석에 많이 활용되는 텍스트 마이닝(text mining)의 기법 중 하나로 문서 집단에서 유사한 의미를 가진 단어들을 클러스터링하여 문서 집합에 잠재된 주제를 추론하는 통계적 방법론이다(De Battisti et al., 2015). LDA(Latent Dirichlet Allocation)는 이러한 토픽 모델링 기법 중 가장 많이 활용되고 있는 문서 생성모델로 텍스트로 이루어진 문서는 여러 토픽(주제)들이 혼재되어 있다는 가정에서 출발하여 현재 문서별로 관찰 가능한 문서 내 단어들이 출현하는 확률 분포를 바탕으로 문서의 주제를 식별하게 된다(Blei et al., 2003; Blei, 2012). LDA 모델에서 문서 내에 있는 단어들은 관찰할 수 있는 변수(observed variable)이고, 문서의 토픽 구조(토픽의 개수 및 문서별 토픽 분포도 등)는 숨겨져 있는 변수(hidden variable)이다. 그림 1은 LDA의 플레이트 모형을 표현한 것으로 는 문서의 토픽 분포, 는 특정 문서에서의 특정 단어에 대한 토픽, 는 직접 관찰할 수 있는 문서에 출현하는 단어이고, 은 문헌의 길이, 은 문헌의 수를 의미한다. 또한 는 문서 내의 토픽 분포인 를 추정하기 위한 파라미터(매개변수)이고, 는 토픽별로 특정 단어가 생성될 확률분포를 나타내는 파라미터로 연구자가 직접 입력해야 하는 값이다.
이처럼 토픽 모델링은 구조화되지 않은 대량의 텍스트로부터 숨겨져 있는 주제 구조를 발견할 수 있는 분석 도구로서 Griffiths and Steyvers(2004)가 토픽 모델링을 이용하여 1991년부터 2001년 동안 미국국립과학원회보(PNAS)에 실린 논문 초록들의 토픽을 추출한 후 시기별 의미 있는 주제를 파악한 이래로 특정 분야나 특정 학문의 연구 주제 동향을 분석하는 연구들이 증가하고 있다. 이들 연구는 도시재생(박종문 등, 2018), DMZ(박선일･배선학, 2018), 교통(오준석, 2015; Sun and Yin, 2017), 기후변화 및 재난재해(윤소연･유동근, 2017; 유재호 등, 2019; 이길상 등, 2019)를 포함하여 블록체인(Giungato et al., 2017; 조혜인 등, 2019), 신재생에너지(신규식 등, 2015; Park and Kim, 2021), 빅데이터(Amado et al., 2017; 이원상･손소영, 2015; 박종순･김창식, 2019), 4차산업(조경원･우영운, 2019)에 이르기까지 다양한 분야의 연구 추세 및 산업 동향에 주목하고 있으며 지리학(이유빈 등, 2020), 지리교육(이의한･배선학, 2019), 문헌정보학(박자현･송민, 2013), 생물정보학(Song and Kim, 2013; Wu et al., 2014), 산업공학(정보권･이학연, 2016) 등의 분야에서 활용되고 있다. 이외에도 트위터 데이터에 적용하여 지리적 특성을 분석하거나(우현지･김영훈, 2017), 의학 및 컴퓨터 과학 분야에서 논문, 특허, 웹 기사 등 다양한 유형의 데이터의 동향을 분석하는 데 토픽 모델링이 이용되고 있다(Jeong and Song, 2014).
전술한 바와 같이 토픽 모델링은 다양한 문서에 존재하는 주제를 파악하는 데 유용하게 활용되고 있다. 연구 논문의 동향을 분석하기 위해 연구자가 관련 논문을 직접 읽고 세부 동향을 도출해 내는 정성적(qualitative) 방법은 분석자의 견해에 따라 분석 결과가 달라질 수 있으며, 장기간에 축적된 방대한 데이터일 경우 분석에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 이러한 한계를 보완하고, 학술 논문의 연구 동향을 분석하는 데 정량적(quantitative) 방법인 토픽 모델링을 이용한다.
2) 키워드 네트워크 분석
과학계량학(scientometrics)의 선구자인 de Solla Price(1965)가 논문의 참고문헌 정보를 이용하여 인용 관계의 현상을 지식 네트워크로 설명한 이래로 연구자들은 보다 과학적이고 체계적인 분석 방법을 이용해 특정 연구 분야의 지식구조를 밝히려는 노력을 기울여왔다(현기순･김형근, 2019). 키워드 네트워크 분석은 학문의 지식구조를 내용적 측면에서 파악하는 방법 중 하나로 키워드의 관계를 토대로 네트워크를 구성하여 텍스트의 내용을 분석한다. 키워드 네트워크 분석에서 중요한 키워드를 추출하고, 키워드 간 연결 관계를 부여하는 것은 중요한 과정으로, 추출한 단어(키워드)는 네트워크의 노드가 되고, 키워드 간 관계는 링크로 구조화된다. 여기서 단어의 의미적 관계성의 토대가 되는 링크는 일반적으로 두 개의 단어가 주어진 문헌에 동시에 출현하는 횟수를 기반으로 파악되기 때문에 키워드 네트워크 분석은 동시출현네트워크분석으로 불려지고, 언어네트워크 분석, 의미연결망분석, 네트워크 텍스트 분석 등의 이름으로도 널리 활용되고 있다(이수상, 2014).
동시출현 단어(co-word) 분석에 사회 네트워크 분석(social network analysis) 기법을 적용하여 네트워크의 특성을 분석하는 것은 지식 구조의 진화 과정을 관계적 관점에서 파악할 수 있고, 개체들 간의 관계를 시각화하여 보여줄 수 있기 때문에 다양한 영역에서 유용하게 쓰인다(Courtial, 1994; He, 1999; Morris and Van der Veer Martens, 2008; Duvvuru et al., 2012; Kapucu and Garayev, 2013; 주성현 등, 2016). 전 세계 기후변화 위기와 글로벌 팬데믹에 직면한 최근에는 환경위기관리(Dai et al., 2020), 재난 대응 및 관리(김은미, 2019; Feng and Cui, 2020), 환경적 책임(Yang et al., 2021) 등과 같은 영역에 초점을 두고 연구 패러다임의 주요 주제를 분석한 연구들이 증가하고 있다. 이들의 연구는 주로 연결중심성(degree centrality) 및 매개중심성(betweenness centrality), 근접중심성(closeness centrality) 같은 네트워크의 중심성 지수를 이용하여 영향력 있는 키워드를 파악하였으며 네트워크의 하부 구조를 파악하는 분석 기법 중 하나인 k-core 분석을 통해 세부 연구 주제에 대한 구조적 특성을 확인하였다.
본 연구에서는 네트워크 분석에서 가장 널리 활용되고 있는 연결중심성과 매개중심성 지표를 이용하여 지리학 분야 지속가능성 연구에서 중요하게 거론되고 있는 영역을 파악하고, 네트워크의 하부 구조를 탐색해 주는 방법인 컴포넌트 분석을 활용하여 키워드 간의 핵심 네트워크를 구축한다. 컴포넌트는 응집적 서브 그룹이 되기 위한 최소한의 요건으로, 최대 연결 서브그래프(maximal connected subgraph)로 정의된다(Moody and White, 2003; Scott, 2012). 하나의 컴포넌트는 컴포넌트에 소속된 노드들이 끊어지지 않고 연결되어 있다. 따라서 키워드 네트워크에서의 컴포넌트는 연관성이 높은 주제어들끼리 응집되어 있는 주제어 그룹으로 볼 수 있으며 연구 동향 분석에서는 일반적으로 가장 선호되는 연구 주제로 판단한다(편제범･정의범, 2018).
3. 분석 자료 구축
본 연구의 분석 절차는 학술 논문 수집, 텍스트 전처리, 키워드 네트워크 구축, 실증 분석의 4단계로 구분된다. 학술 논문의 초록 데이터를 대상으로 불용어 제거, 사용어 사전 등록, 명사 추출 등의 전처리 과정을 거친 후 구축되는 키워드-논문 간의 관계 데이터는 토픽 모델링의 토대가 되며, 키워드 네트워크 분석은 키워드-논문 간의 관계 데이터를 키워드-키워드 간의 관계 데이터로 변환시킨 자료를 이용한다. 구체적인 자료 구축 과정은 다음과 같다.
1) 자료 수집 및 전처리
지리학계에 축적된 ‘지속가능성’관련 학술 논문에 대한 데이터를 수집하기 위해 대표적인 학술정보 데이터베이스인 Web of Science와 Springer를 활용하였다. 발간 연도는 2000년에서 2021년(2021년 11월 현재)으로 설정하였고, 주제어 필드에 ‘sustainab*’를 포함하는 동시에 저널명에 ‘geog*’를 포함하고 있는 논문 2,480편을 수집하였다.3) 본 연구는 영문 초록을 대상으로 텍스트 분석을 수행하기 때문에 수집된 논문 가운데 영문 초록 정보가 없는 논문을 제외시켰으며, 중복되는 논문 또한 제외시켰다. 이에 따라 분석 대상으로 선정된 논문은 총 2,452편이며, 논문명, 저자, 학술지명, 출판연도, 영문 초록으로 구성된 자료를 정리하여 분석에 활용하였다(표 1).
표 1.
분석 대상 데이터
| 검색엔진 | Web of Science, Springer | |
| 검색조건 | 주제(제목, 초록, 저자 키워드): ‘sustainab*’ and 저널명: ‘geog*’ | |
| 검색기간 | 2000. 1 ~ 2021. 11 | |
| DB | Web of Science | 543편 |
| Springer | 1,937편 | |
| 합계 | 2,452편(중복 논문 제외) | |
이어서 논문에서 의미 있는 단어 구조를 탐색하기 위해 2452편의 논문 초록에 있는 단어들의 전처리(pre-processing) 과정을 진행하였다. 여기서는 ‘neighbourhood/neighborhood’, ‘data/datum’ 같이 동일한 의미를 가지는 텍스트를 하나의 단어로 통일하였고, 주제와 무관하게 논문 저술 과정에서 빈번하게 등장하는 단어(paper, article, purpose, study, research 등)와 단위(㎝, ㎞, ㎢) 등을 제외어로 처리한 후 명사만을 추출하였다. 아울러 자료 수집 과정에서 ‘sustainab*’이라는 주제어로 논문을 검색하였으므로 주제어에 대한 빈도 분석을 수행하면 ‘지속가능성(sustainability)’ 비중이 압도적으로 높게 나타나게 된다. 따라서 이를 방지하기 위해 ‘지속가능성(sustainability)’ 단어를 제거하였고, 그 결과, 2,452편의 논문으로부터 15,841개의 키워드가 수집되었으며 181,217개의 키워드-논문 간의 관계가 형성되었다.
2) 키워드 네트워크 구축
키워드 네트워크는 논문에 같이 등장한 키워드 간의 관계 데이터를 통해 형성되기 때문에 먼저 키워드-키워드로 이루어진 관계 데이터를 구축해야 한다. 따라서 앞서 생성한 181,217개의 키워드-논문 간의 관계 데이터를 키워드-키워드 간의 관계 데이터로 변환시킨 결과 1,528,311개의 키워드-키워드 관계가 형성되었다. 그러나 이처럼 방대한 데이터는 주제어 간 연결 관계의 구조적 특성에 대한 직관적인 파악을 어렵게 한다. 따라서 키워드의 등장 빈도 분포와 코사인 유사도(cosine similarity)를 참고하여 링크의 존재에 대한 임계치(threshold)를 설정하였다.
키워드의 등장 빈도 분포를 살펴보면, 논문 초록에서 수집된 총 15,841개 키워드 가운데 1,000회 이상 등장한 키워드는 17개, 500회 이상 1,000회 미만 사용된 키워드는 29개이다. 키워드의 대부분인 94.38%가 30회 미만 등장하였고, 30회 이상 등장한 키워드는 빈출 상위 5.5%에 해당된다(표 2). 따라서 빈출 상위 약 6%에 해당하는 30회 이상 등장한 890개의 키워드를 대상으로 키워드×키워드 형태의 유사도 행렬을 구축하였고, 표 3의 코사인 유사도 분포를 참고하여 코사인 유사도 0.25 이상인 502개의 키워드 간 관계를 추출한 후 키워드 간 네트워크를 구축하였다.4) 여기서 코사인 유사도(cosine similarity)는 두 키워드가 문서에 등장한 횟수를 고려하여 유사성을 측정하는 방법으로 식 (1)과 같이 계산된다. 따라서 코사인 유사도 값은 0에서 1사이의 값으로 나타나며 1의 값은 두 키워드가 동일한 문서에 같은 빈도로 함께 등장했다는 것을 의미한다. 즉, 키워드 가 등장한 문서에 키워드 가 등장하지 않거나 키워드 는 많이 등장하는데 키워드는 적게 등장하면 코사인 유사도 값이 낮아진다.
: 키워드 의 등장 횟수
: 키워드 의 등장 횟수
4. 분석 결과
1) 자료의 기초 통계
수집된 학술 논문의 학술지별 게재 현황을 살펴본 결과 2,452편 의 논문은 총 30개 저널에서 출판되었는데 표 4는 전체 논문의 약 90%에 해당하는 2,248편이 게재된 11개 학술지를 정리한 것이다. Journal of Geographical Sciences가 834편(34.0%)으로 가장 많은 비중을 차지하고 있으며 다음으로 Chinese Geographical Science가 지속가능성 관련 논문 697편(28.4%)을 게재하여 이 두 학술지가 분석 대상 해외 논문의 62.4%를 차지하고 있다. 한편 지리학계의 지속가능성 연구는 2000년대 초반 이후 지속적인 증가 추세를 보이고 있으며, 2015년을 기점으로 논문 편수가 양적으로 크게 증가하였다. 구체적으로 2000년부터 2005년까지 연평균 논문 수는 48편에 불과하였으나 2016년 한 해 동안 165편의 논문이 출판되었다(그림 2). 이처럼 지리학 내 지속가능성 연구에 대한 양적 증가는 2015년 국제연합(UN) 총회에서 결의안으로 채택한 지속가능 발전을 위한 2030 아젠다의 영향을 받은 것으로 보인다.
표 4.
학술지별 지속가능성 관련 논문 게재 현황
다음은 전처리(preprocessing) 과정을 거친 학술지 논문 2,452편의 초록 데이터의 키워드 분포를 살펴본 결과이다. 표 5는 지난 20여년 간 지리학의 지속가능성에 대한 연구에서 제시된 상위 30위 내 키워드를 정리하고, 상위 빈출 키워드들에 대한 워드 클라우드를 작성한 것이다. 생성된 15,841개의 키워드 중에서 등장 빈도가 가장 높은 키워드는 area(지역)(3,189회) 이었고, land(토지)(2,856회), development(발전)(2,720회), change(변화)(2,026회), water(물) (1,743회) 순으로 등장 빈도가 높다(표 5). ‘area/region(지역)’, ‘land(토지)’ ‘city(도시)’ 키워드의 높은 출현 빈도는 지리학의 지속가능성에 대한 연구의 대부분이 ‘지역’에 초점을 두고 있다는 것을 의미한다. 이는 지리학이 근본적으로 지표면의 일부인 지역을 연구하는 학문이라는 것을 반영하는 것이기도 하다. 또한 ‘water(물)’, ‘soil(토양)’, ‘resource (자원)’ ‘forest(산림)’ ‘polulation(인구)’, ‘environment(환경)’ 등의 높은 출현 빈도는 지리학의 지속가능성 연구의 대부분이 천연자원과 인간 활동의 중요성을 강조하고 있다는 것을 함의한다. 아울러 ‘data(자료)’, ‘model(모델)’, ‘factor(요인)’, ‘sytem(시스템)’, ‘analysis(분석)’ 등의 키워드를 통해 지속가능성 연구에서 모델 및 시스템 구축이 강조되고 있음을 확인할 수 있다. ‘change(변화)’, ‘process(과정)’, ‘distribution(분포)’, ‘pattern(양상)’ 등의 키워드는 지리학의 지속성에 대한 연구가 공간적 현상에 대한 단순한 기술이 아닌 이들이 만들어 내는 과정과 변화를 강조하고 있다는 것을 보여주고 있다.
표 5.
지리학 분야 지속가능성 관련 논문의 상위 빈출 키워드
2) 토픽 모델링
지리학의 지속가능성 관련 연구들의 주요 주제를 도출하기 위해 181.217개의 키워드-논문 간의 관계로 구조화된 데이터를 이용하여 LDA 토픽 모델링을 수행하였다. LDA 토픽 모델링의 첫 번째 단계는 토픽의 개수를 설정하고, 샘플링의 반복 횟수를 지정하는 것이다. 토픽의 개수는 연구자가 임의로 설정할 수 있는데 토픽의 수가 적으면 하나의 연구 주제 내에 여러 주제가 혼재하게 되고, 토픽의 수가 많으면 토픽이 중복되는 문제가 있을 수 있다. 따라서 본고에서는 1,000번의 깁스 샘플링(Gibbs Sampling: GS)5)을 통해 토픽의 개수를 점진적으로 증가시키면서 지속가능성 연구 주제를 포괄적으로 반영하는 토픽 수를 산출한 결과 10개의 주제가 도출되었다. 각 주제들은 수자원, 생태계 서비스, 에너지, 산림자원, 도시환경, 관광, 기후변화, 건강과 질병, 농업, 전략 및 정책 등으로 나타났다. 이 가운데 가장 높은 비중을 차지하고 있는 주제는 482편이 게재된 ‘전략 및 정책(19.7%)’ 이었고, ‘도시 환경(17.1%, 419편)’, ‘생태계 서비스(13.4%, 329편)’의 순으로 비중이 높게 나타났으며 산림자원(2.7%, 66편)과 농업(6.4%, 157편)에 대한 비중이 상대적으로 낮게 나타났다.
표 6은 토픽별 주요 키워드들과의 연계성을 고려하여 10개 토픽이 나타내는 주제에 명칭을 부여한 결과와 토픽별 세부 주제를 보여주고 있다. 토픽별로 다루고 있는 주제와 키워드를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. Topic 1의 주제는 ‘수자원’으로 연구 대상 논문 주제의 10%를 차지하고 있으며 토양 침식, 하천 유역, 습지, 호수 같은 다양한 지표면 현상과 그 과정 및 지하수 자원 관리 등을 포함한다. 따라서 Topic 1은 SDGs를 달성하기 위한 요소인 지구환경(Planet)과 연계되어 있는 주제라고 할 수 있으며 SDGs의 최상위 목표 중 하나인 해양자원 보호(SDG 14)로 귀결된다. 이어서 Topic 2는 ‘생태계 서비스’가 핵심 주제이다. ‘생태계 서비스’는 논문의 13.4%에 해당하는 주제로, 농지, 산림, 경관, 토지 이용 등을 포함한 다양한 지역 생태계 서비스의 가치에 대해 논의한다. Topic 2 또한 SDGs 달성 요소인 지구환경(Planet)과 연관되어 있으며 육상 생태계 보호(SDG 15)와 관련 있는 연구 주제로 판단된다. 한편 연구 논문의 5.8%를 차지하는 Topic 3은 ‘에너지’에 대한 주제로 지속가능한 에너지 소비 모델에 초점을 두고 있다. SDGs의 기반이 되는 요소인 번영(Prosperity)과 연계되어 있으며 17개 SDGs 목표 중 하나인 에너지 접근성(SDG 7)과 관련되는 주제로, 국가, 도시 수준에서의 에너지 소비 패턴 및 에너지 접근성, 대기 오염과의 관계 등을 다루고 있다. 분석 대상 논문의 가장 낮은 비중(2.7%)을 차지하고 있는 Topic 4는 ‘산림 자원’으로 명명되는데 구체적으로 지역 차원에서 산불에 따른 탄소 배출량 분석 및 산림의 탄소 저장량 분석 등을 다루고, 바이오 매스 분포의 지도화를 포함한다. 본 연구에서는 ‘산림 자원’이 지속가능성에 대한 지리학 연구의 주요 주제로 도출되었는데 이를 SDGs에 연계하여 살펴보면 Topic 2와 동일하게 SDGs의 최상위 목표 중 하나인 육상 생태계 보호(SDG 15)와 관련있다고 할 수 있다.
표 6.
토픽 모델링 결과
한편 10개의 토픽 중 두 번째로 비중이 높은 Topic 5의 중심 주제는 ‘도시 환경’으로, 공간구조, 발전 모델, 도시화 수준, 도시환경요소 등의 측면을 다루고 있다. 따라서 Topic 5는 SDGs의 17개 최상위 목표 중 하나인 지속가능한 도시(SDG 11)와 연계되어 있다고 할 수 있다. 또한 Topic 6은 ‘관광’에 대한 이슈를 포함하고 있는데 연관 키워드들을 살펴보면 대체로 자연 자원 보전에 기반한 관광을 강조하고 있는 것을 알 수 있다. Topic 6의 경우는 SDGs의 기반이 되는 지구환경(Planet)뿐만 아니라 번영(Prosperity)과도 연계되어 있는 것으로 볼 수 있으며 구체적으로는 17개 SDGs 목표 중에서 해양자원 보호(SDG 14), 육상 생태계 보호(SDG 15), 고용창출(SDG 8)과 관련된다. 이어서 Topic 7은 ‘기후변화’를 중점적으로 다루고 있는 토픽으로 13번째 SDG(기후변화 대응)와 일치하는 연구 주제이다. 연구 대상 논문의 8.2%를 차지하고 있는 ‘기후변화’ 주제는 기후변화에 따른 영향, 식생 및 초지 지역의 분포 변화, 기온과 강수량 변화 등을 다루고 있다. 다음으로 Topic 8의 주요 주제는 ‘건강과 질병’이다. 논문의 9.2%를 차지하는 ‘건강과 질병’에 대한 주제는 건강 취약 지역의 분포, 질병의 위험 요인 분석 및 위험 지역 예측을 위한 모델, GIS를 활용한 질병의 지리적인 특성 규명 등을 포함하고 있다. 이러한 Topic 8은 17개 SDGs 목표 가운데 사람(People)과 연계되어 있는 3번째 SDG인 건강 및 보건과 연관되어 있는 주제로 볼 수 있다. Topic 9는 ‘농업’을 핵심 주제로 다루고 있으며 농촌 생산 시스템, 식량안보, 빈곤, 농업 정책 등을 논의한다. Topic 9 또한 Topic 8과 유사하게 사람(People)과 연관성이 있는 주제이며, 2번째 SDG인 식량안보와 관련이 있는 주제이다. 끝으로 가장 많은 비중을 차지하고 있는 Topic 10(19.7%)은 ‘전략 및 정책’을 다루고 있다. 여기에는 정책 프레임 워크, 지속가능한 국가 발전 모델, 거버넌스 체계와 역할 등에 대한 연구가 포함된다. 이러한 주제는 SDGs의 17개 최상위 목표 중 하나인 거버넌스(SDG 16)와 연계되어 있다고 할 수 있다.
이어서 그림 3은 토픽 모델링 결과 도출된 연구 주제와 키워드들의 연계를 관계적이고 전체적인 관점에서 파악하기 위해 네트워크로 시각화한 것이다. 그림 3에서 보는 바와 같이 ‘area(지역)’ 키워드는 네트워크의 중앙에 위치하고 있으면서 에너지(Topic 3)’,‘농업(Topic 9) 토픽을 제외한 모든 토픽과 연결된다. 이는 빈도 분석 결과 ‘area(지역)’ 키워드의 높은 출현 빈도와 맥을 같이 한다. 즉, 지리학의 지속가능성 연구는 다양한 주제를 다루고 있지만 궁극적으로 지역적 관점에서 지표면의 사상(事象)을 고찰하고 있다는 것을 시사한다. 또한 지리학의 구체적인 연구 지역 중 하나라고 할 수 있는 ‘도시(city)’는 ‘에너지(Topic 3)’, ‘전략 및 정책(Topic 10)’, ‘도시환경(Topic 5)’ 토픽을 매개하는 위치에 있으며 ‘국가(country)’라는 지리적 스케일은 ‘에너지(Topic 3)’ 토픽과 ‘전략 및 정책(Topic 10)’ 토픽을 연결하고 있다.
3) 키워드 네트워크
키워드 네트워크 분석의 목적은 생성된 네트워크에서 키워드들의 구조적 위치에 따른 연관성을 기반으로 지리학의 지속가능성에 대한 연구 동향을 파악하는 것이다. 표 7은 앞서 구축한 키워드×키워드 형태의 유사도 행렬을 토대로 네트워크의 연결중심성(degree centrality)과 매개중심성(betweenness centrality)을 분석한 결과를 보여준다. 연결중심성(degree centrlity)은 네트워크 내의 어느 한 노드와 직접 연결된 다른 노드들과의 연결 정도를 측정하는 지표이다(Freeman et al., 1979). 연결중심성이 높다는 것은 네트워크의 중앙에 위치한다는 것을 의미한다. 이를 키워드 네트워크에 적용하면 연결중심성이 높은 주제어는 지속가능성 관련 연구들 중 가장 영향력이 높은 주제어로 판단할 수 있다. 키워드 의 연결중심성()은 네트워크의 크기를 고려하여 표준화한 식 (2)와 같이 계산되는데, 여기서 키워드 와 키워드가 연결되어 있으면 이고, 연결되어 있지 않으면 으로 산정한다.
: 키워드 총 개수
표 7에서 보는 바와 같이 연결중심성이 가장 높은 키워드는 ‘area(지역)’으로 나타났으며 ‘area(지역)’ 다음으로 change (변화)＞development(발전)＞temperature(기온)＞analysis(분석)＞surveillance(감시)＞soil(토양)＞precipitation(강수)＞factor(요인)의 연결중심성 순위가 높다. 이러한 키워드들은 논문에서 다른 주제어들과 함께 많이 사용되는 키워드들로서, 지리학의 지속가능성 연구의 핵심 주제어들이라고 할 수 있다. 이론적으로 키워드 네트워크의 연결중심성은 두 개의 주제어가 주어진 문헌의 분석 단위 안에서 함께 출현하는 횟수를 기반으로 측정되기 때문에 단순 빈도 순위가 연결중심성 순위와 일치하지 않는다. 그러나 본 연구에서 연결중심성이 높은 주제어들을 표 5의 빈도분석 결과와 비교하면 ‘area(지역)’이 연결중심성과 빈도 순위에서 압도적인 우위에 있다. 또한 ‘change (변화)’는 2,452편의 논문에서 2,000회 이상 등장하여 빈출 상위 4위에 있으면서 두 번째로 연결중심성 순위가 높다. 이러한 결과는 지리학 분야의 지속가능성에 대한 연구가 근본적으로 지역의 본질에 초점을 두고 있으며 지역이 어떻게 변화해 가는지에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다는 것을 시사하는 것이다.
표 7.
중심성 분석 결과
한편 매개중심성(betweenness centrality)은 네트워크를 구성하는 하나의 노드와 다른 노드를 연결하는 특정 노드의 매개 정도로 중심성을 측정하는 기법으로, 키워드 의 매개중심성()은 식 (3)과 같이 계산된다(Wasserman and Faust, 1994). 즉, 특정 노드의 매개중심성은 그 노드를 제외한 다른 모든 노드들의 쌍들 간의 최단 경로 수와 실제 최단 경로에 특정 노드가 존재하는 수의 비율로 표현되는데, 여기서는 네트워크의 크기를 고려하여 상대적 매개중심성 값을 계산하였다. 네트워크 내에서 매개중심성이 높은 주제어는 비록 낮은 연결정도를 갖고 있다고 할지라도 이 키워드가 제외될 경우 전체 네트워크 연결에 영향을 미치게 된다. 따라서 매개중심성이 높은 주제어는 키워드 네트워크의 정보 흐름에서 중요한 역할을 수행하고, 네트워크 내에서 위상이 높다.
: 주제어 총 개수
: 주제어 와 주제어 간의 최단 경로 가운데 주제어 를 포함하고 있는 경로의 개수
: 주제어 와 주제어 사이의 최단 경로의 개수
: 주제어 매개중심성의 최댓값
매개중심성 분석 결과 crop(농작물)의 매개중심성 값이 가장 높게 나타났으며 다음으로 change(변화)＞winter(겨울)＞wheat(밀)＞area(지역)＞precipitation(강수)＞fertilizer(비료)＞consumption(소비)＞temperature(기온)＞emission(배출)의 매개중심성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 주제어들은 지리학 분야 지속가능성 연구의 하위 주제들 간의 의미를 연결해주는 대표적인 주제어들로 판단된다. 특히 crop(농작물), wheat(밀), fertilizer(비료), consumption(소비), energy(에너지) 같은 키워드들은 빈도와 연결중심성 순위에서는 높은 순위에 포함되지 않지만 매개중심성이 높은 특성을 보이고 있다. 이러한 키워드들은 연구자들이 주로 관심을 갖는 키워드는 아니지만 지리학의 지속가능성 연구의 다양한 주제들을 연결하는 데 있어서 중요하게 다뤄지는 키워들이라고 할 수 있다. 이는 인류 생존에 중요한 자원과 재화에 대한 지속가능한 이용이 한계에 직면하면서 물-에너지-식량의 연관관계를 통합적으로 고려하는 넥서스 관련 연구가 최근 주목받고 있는 것과도 관련 있다(Leck et al., 2015).
다음은 네트워크 내에 존재하는 하위 집단을 파악하는 대표적인 방법인 컴포넌트 분석(component analysis) 결과이다. 앞서 분석한 중심성 지표가 키워드 네트워크 내에서 영향력이 큰 키워드의 위상을 보여준 것이라면 컴포넌트 분석으로부터 키워드들이 응집되어 있는 구조를 파악할 수 있다. 키워드 네트워크의 컴포넌트 분석 결과 지속가능성에 대한 지리학 연구의 키워드 네트워크는 총 81개의 컴포넌트로 구성되어 있으며 가장 큰 컴포넌트(이하 메인 컴포넌트) 내에는 187개의 키워드들이 포함되어 있다(그림 4). 메인 컴포넌트는 187개의 키워드들이 끊어지지 않고 연결되어 있는 하나의 클러스터로 간주되고, 이러한 컴포넌트에 포함된 키워드들 간에는 정보의 교류가 빠르다.
그림 4에서 볼 수 있듯이 81개의 컴포넌트 중에서 가장 큰 컴포넌트인 메인 컴포넌트에는 연결중심성이 높은 ‘area(지역)’,‘change(변화)’,‘development(발전)’ 같은 주제어들을 중심으로 ‘건강과 질병’, ‘도시’ ‘기후변화’, ‘수자원 관리/ 농업’, ‘생물 다양성 보전’, ‘에너지 소비’ ‘모형 구축’과 같은 연구 영역이 긴밀하게 연결되어 있다. 이러한 7개 연구 영역은 메인 컴포넌트 내에 포함되어 있는 키워드들의 연결 관계를 토대로 연구자가 판단하여 도출한 것이다. 메인 컴포넌트 내의 연구 영역들을 대표하는 주제어들을 세부적으로 살펴보면, ‘건강과 질병’은 incident(사건), disease(질병), risk(위험), agent(동인), malaria(말라리아), surveillance(감시), transmission(전염) 등의 단어와 연결되어 있다. ‘도시’ 영역에는 ‘city(도시)’, population(인구), density(밀도), growth(성장), landscape(경관), system(시스템), economy(경제), resident(거주자) 등의 단어들이 포함되고, ‘기후변화’ 영역은 climate(기후), adaption(적응), temperature(기온), warning(경고), precipitation(강수), rainfall(강우) 등의 단어들로 구성된다. ‘수자원 관리/농업’ 영역은 water(물), river(하천), management(관리), resource(자원), utilization(이용), environment(환경), grain(곡물), 생산(production), fertilizer(비료) 등의 단어들과 연결되어 있고, biodiversity(생물 다양성), conservation(보전), plant(식물), diversity(다양성), species(종), 서식지(habitat) 등의 단어들이 연결되어 ‘생물다양성 보전’영역을 구성하고 있다. 아울러 ‘에너지 소비’ 영역에는 CO2(이산화탄소), emission(배출), reduction(감소), 에너지(energy), consumption(소비), carbon(탄소), footprint(발자국), storage(저장) 등의 단어들이 연결되어 있으며, 시뮬레이션(simulation), 회귀(regression), 변수(variable), 방법(method), 분석(analysis), 상관관계(correlation), 데이터(data) 같은 주제어들이 연결되어 계량적 모형 연구가 하나의 연구 영역으로 나타났다(표 8).
표 8.
메인 컴포넌트의 세부 연구 영역
5. 결론 및 시사점
본 연구는 지속가능성(sustainability)과 지속가능한 발전(sustainable development)에 대한 지리학의 지식구조를 파악하기 위해 LDA 기반 토픽 모델링과 키워드 네트워크 분석 기법을 활용하여 2000년 1월부터 2021년 11월까지 출판된 해외 지리학 학술지 2,452편의 초록 데이터를 분석하였다. 그 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
첫째, 토픽 모델링을 통해 지리학의 지속가능성 관련 연구 동향을 분석한 결과 지리학의 지속가능성 연구 분야는 크게 수자원, 생태계 서비스, 에너지, 산림자원, 도시환경, 관광, 기후변화, 건강과 질병, 농업, 전략 및 정책 등의 10개 주제로 구분되어 지리학의 다학제적인 특성을 보여주었다. 이러한 지리학의 주제들은 경제적, 사회적, 환경적 목표를 포괄하는 UN의 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals, SDGs)의 세부 목표들을 대부분 아우르고 있는데 이는 다차원적이고 복잡한 지속가능성과 관련된 문제 해결에 있어서 지리학이 기여하고 있음을 함의한다.
둘째, 지리학 지속가능성 연구의 토픽별 비중을 살펴보면, ‘전략 및 정책(19.7%)’에 대한 비중이 가장 높게 나타나고, 이러한 주제는 세부적으로 정책프레임워크, 발전모델, 거버넌스 체계를 포함한다. 이는 지리학자들이 지속가능성 문제에 접근함에 있어서 학문적 차원에서 뿐만 아니라 현실적인 정책까지도 다루고 있다는 것을 보여주는 결과이다.
셋째, 지리학의 지속가능성 연구 논문의 키워드 빈도 분석 결과는 지리학의 지속가능성 연구가 전반적으로 ‘water (물)’, ‘soil(토양)’, ‘resource(자원)’, ‘forest(산림)’, ‘population (인구)’ 등과 같이 자연자원과 인간 활동에 대한 주제를 다루고 있으며 ‘change(변화)’, ‘process(과정)’, ‘distribution(분포)’, ‘pattern(양상)’을 강조하고 있다는 것을 보여준다. 즉, 지속가능성에 대한 지리학의 연구는 자연과학과 사회과학을 모두 포함하고, 지속가능한 목표가 다루고 있는 다양한 지표 현상의 분포와 과정에 대한 연구에 집중되고 있다.
넷째, 지리학의 지속가능성 연구에서 연결중심성이 가장 높은 키워드는 ‘area(지역)’으로 나타났는데 이는 ‘지역’이 가장 많은 주제어들을 연결하고 있다는 것을 보여주는 결과이다. ‘지역’은 키워드 네트워크 분석 결과에서 뿐만 아니라 토픽 모델링의 시각화 결과에서도 지리학의 지속가능성 연구의 중심에 위치하고 있다. 이는 지리학의 지속가능성 연구가 다양한 주제를 다루고 있지만 궁극적으로 지역적 관점에서 지표면의 사상(事象)을 고찰하고 있다는 것을 시사한다.
다섯째, 키워드 네트워크의 컴포넌트 분석을 통해 지리학의 지속가능성 연구에서 가장 선호되고 있는 주제어 그룹을 탐색한 결과 ‘area(지역)’, ‘change(변화)’, ‘development(발전)’ 같은 주제어들을 중심으로 ‘건강과 질병’, ‘도시’ ‘기후변화’, ‘수자원 관리/ 농업’, ‘생물 다양성 보전’, ‘에너지 소비’ ‘모형 구축’과 같은 연구 영역이 긴밀하게 연결되어 있다. 즉 지리학의 지속가능성 연구는 수학적･계량적 기법을 도입하여 지속가능성과 관련된 복잡한 문제에 심층적으로 다가가고 있다.
지속가능성과 지속가능한 발전에 대한 지리학의 지식 생산 구조를 분석한 본 연구의 결과는 지리학이 인류 생존과 직결된 광범위한 지구적인 문제들에 대해 공간적으로 접근하면서 ‘지속가능한 발전’을 뒷받침할 수 있는 학문으로서의 역할을 충실히 수행하고 있다는 것을 보여준다. 여기에는 ‘지속가능한 발전’을 달성하기 위해서는 자연과학과 인문 사회과학 분야의 통섭적 접근이 핵심이라는 것이 주요하게 작용하였다. 즉, 자연환경과 인문환경을 포괄하여 지표면에서 전개되는 현상들의 패턴을 파악하고, 이를 인간과의 상호작용 속에서 이해하려는 지리학의 학문적 특성이 지리학의 지속가능성에 대한 연구에 그대로 반영되고 있다. 따라서 지리학에서 지속가능성과 지속가능한 발전에 대한 연구는 지리학의 본질을 활용하는 연구로서 지속가능성 과학(sustainability science)이라는 지리학의 정체성을 강화할 수 있을 것으로 판단된다.
그러나 본 연구는 연구 대상 학술지를 선정함에 있어서 검색 학술지 명을 ‘geog*’로 한정함으로써, ‘Cities’, ‘Environment and Planning’ 등과 같이 지리학자들이 학술적인 기여를 하고 있는 영향력 있는 학술지들을 충분히 포괄하기 못했다는 분석의 한계가 있다. 이러한 한계는 전술한 분석 결과들을 재해석해야 할 만큼 크지 않을 것으로 판단된다. 그럼에도 불구하고 후속 연구에서는 지리학 관련 학술지를 보다 다양하게 활용하여 시기별 지식구조의 변화 과정에 대한 분석을 추가한다면 연구 결과의 보편성과 타당성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
