배경 및 목적: 최근 자연어처리기술을 이용한 컴퓨터화된 언어분석의 필요성에 대한 인식이 높아지고 있으나 관심이 형태소 분석, 자동 측정에 초점이 맞춰져 왔다. 본 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법 중 하나인 텍스트 마이닝(text mining) 방법을 이용하여 언어 샘플, 특히 어휘 평가의 가능성을 모색하는 것이다. 방법: 총 14명의 전형적인 발달을 보이는 초 · 중학생들이 가족, 학교, 취미 등의 주제로 대화에 참여하였고, 이 대화 상황에서 수집된 발화를 빅데이터 분석 프로그램을 사용하여 집단별로 1) 빈도 분석 및 어휘 클라우드, 2) 연결 중심성 기반의 의미연결망 분석, 3) 의미에 기초해 주제를 군집화 하는 CONCOR 분석을 실시하였고, 집단별 2명의 아동 발화를 개별적으로 동일한 절차로 개별 분석하였다. 결과: 그 결과, 초등학생과 중학생 집단 데이터의 어휘 클라우드에서 가족 명칭, 학교 관련 어휘 등이 상위 출현 어휘로 나타났으며, 일과, 가족과 보내는 시간, 친척과 명절 등의 주제가 군집되었다. 논의 및 결론: 텍스트 마이닝 방법을 이용한 어휘 분석으로 시각화된 결과를 제시하여 직관적인 내용 파악이 가능하였고, 단순한 계량적 평가에서 나아가 어휘 간의 연관성을 이해하여 전체적인 내용 구조를 파악할 수 있어 개별화되고 질적인 어휘 평가가 가능하였다. 이를 통해 전통적인 어휘 평가 방법을 보완하는 방법으로서 가능성이 확인되었다.