Supplementary Materials for "An Action Research on Generative AI-Based 'Wide-Area Research' for Mitigating the Usage Gap in the Art Field" (미술현장의 정보격차 해소를 위한 생성형 AI 기반 '광역 리서치' 실행연구 보충자료)

This dataset provides the supplementary materials for the article "An Action Research on Generative AI-Based 'Wide-Area Research' for Mitigating the Usage Gap in the Art Field" (in Korean). It contains the controlled-vocabulary codebook (24 concepts), the full article-level coding results for 310 articles collected over 11 weeks (27 April – 12 July 2026), a full URL audit dataset, a cross-model recoding reliability report, and the complete agent prompt specifications. Contents are limited to summaries and metadata; no full text of source articles is reproduced. Documentation is in Korean. 본 자료는 논문 「미술현장의 정보격차 해소를 위한 생성형 AI 기반 '광역 리서치' 실행연구」의 보충자료입니다. 생성형 AI 기반 리서치 워크플로를 11주간(2026.4.27~7.12) 운용하여 산출한 주간 리포트 「Art & AI Weekly Report」의 기사 310건에 대한 코드북, 기사 단위 코딩 결과, URL 전수 검증 데이터셋, 교차 검증 자료, 에이전트 프롬프트 전문을 수록합니다. 제3자가 논문의 집계 결과를 직접 재현하고 코딩 규칙의 타당성을 감사(audit)할 수 있도록 공개합니다. 자료의 범위와 한계본 자료는 요약과 메타데이터에 한정되며, 원 기사의 본문은 포함하지 않습니다. 각 기사의 열람 경로는 원 매체 링크로만 제공됩니다. 코딩은 저자가 확정한 코드북 규칙을 프롬프트로 주입하여 생성형 AI가 자동 부여하였고, 저자가 310건 전체에 대해 제목·요약과 부여 태그를 대조하는 전수 검수를 수행하였습니다. 다만 이는 AI 코더와 동일한 입력을 대상으로 한 규칙 적용의 검수이며, 요약이 원 기사를 정확히 반영하는지에 관한 원문 대조는 전수로 이루어지지 않았습니다. 수록 파일 README.md — 자료 안내, 집계 기준, 재현 절차, 검증 로그 codebook_24concepts.csv — 24개 개념의 부여기준과 클러스터 대응 coding_310_wide.csv — 기사 단위 코딩 결과 (310행) coding_310_long.csv — 기사–개념 쌍 (452행) concept_frequency.csv / cluster_frequency.csv — 개념별·클러스터별 집계 url_audit_310.csv / url_audit_310_README.md — URL 전수 검증 데이터셋과 판정 기준 reliability_crossmodel_report.docx — 표본 62건(seed=42) 교차 검증 보고서 recompute_alpha_per_concept.py — 개념별 Krippendorff's α 재계산 스크립트 agent_prompts_full.docx — 에이전트별 지시문·검증 규칙·오류 대응표 결합 키 — 엔트리ID(주차-카테고리-순번, 예: W05-국내큐레이션-03)는 코딩 결과와 URL 검증 데이터셋을 1:1로 연결합니다. 모든 집계값은 coding_310_long.csv로부터 프로그램적으로 산출·검증되었습니다.