[연구목적] 본 연구는 회계분야에서 텍스트 마이닝 분석 기법을 활용한 국내외 선행연구들을 검토하여 연구의 동향을 파악하고, 앞으로의 연구 방향과 활용할 수 있는 관련 분석 기법, 그리고 향후 연구를 위한 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다.
<br>[연구방법] 선행연구들을 검토하기 위해 Schmitz and Leoni(2019)가 제안한 Systematic Literature Review(SLR)방식을 활용하였다. 구글 스칼라(Google Scholar)에서 “text analysis”와 “accounting,” “텍스트 분석”과 “회계”의 키워드를 입력하여 얻은 결과중 주요 학술지에 게재된 논문들과 이들의 참고문헌을 검토하여 텍스트 분석을 활용한회계 분야 연구들을 발췌하고 정리하였다.
<br>[연구결과] 해외에서는 1990년대부터, 우리나라에서도 2000년대 들어오면서부터회계 분야에서 텍스트 분석기법을 활용하는 연구들이 시작되었으나 아직까지 텍스트 마이닝이라는 새로운 정보분석기법을 활용하는 연구들이 많지 않은 실정이고, 이러한 연구가 게재된 회계분야 학술지도 제한적인 것으로 나타났다. 연구의 주제는 텍스트 분석을 활용하여 기존 재무제표의 정량적 정보와의 관계나 주식시장에서의 반응에 관한 연구들이 많았으며, 분석대상은 역시 사업/감사/연차보고서나 지속가능보고서, 공시자료 등이 가장 많이 활용되는 것으로 나타났다. 적용된 분석기법 또한 오피니언추출, 어조(tone)분석이나 감성분석(sentiment analysis) 및 단어의양을 조사하는 빈도분석 위주로 진행되고 있음을 알 수 있다. 앞으로의 기업 환경에서는 지속가능보고서, 전략적 보고서, MD&A 등과 같이 비재무적인 형태의 서술적정보(textual data)가 의사결정에 보다 유용한 정보를 제공하리라 예상되므로 이러한 변화를 고려했을 때 회계분야에서 텍스트 마이닝과 같은 분석기법이 좀 더 다양하게 활성화 될 필요가 있을 것으로 보인다.
<br>[연구의 시사점] 본 연구는 텍스트 분석을 활용한 회계 연구의 현재 동향을 검토하고, 연구 갭(research gap)을 파악하여 향후 연구 주제를 제시하였다는데, 그리고 적용 가능한 다양한 분석기법들을 소개하였다는데 그 의의가 있다. 실무적인 측면에서는 이러한 텍스트 분석 연구가 활성화 될 수 있도록 DART 시스템을 개선하고XBRL의 정착을 위한 노력을 견인한다는 점에서 그 의미가 있다고 할 것이다.
