미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.
1인 미디어 방송을 지상파방송으로 확장한 새로운 포맷의 "마이리틀 텔레비전"이 많은 화제성지수를 만들어내고 있다. 2015년 4월 첫 방송을 시작해서 동일 시간대 시청률 1위를 지속하고 있다. 시청자가 다음 TV팟을 통해서 프로그램에 직접 참여해 실시간으로 시청자와 진행자가 소통을 하면서 다양한 의견을 프로그램에 반영하고 있다. SNS를 통해서 프로그램에 대한 많은 정보가 확산되면서 프로그램 시청률 상승으로 이어지고 있다. 최근에는 시청률로만 프로그램을 평가했던 부분에서 SNS를 통한 빅데이터 분석을 통해서 프로그램에 대한 화제성지수를 발표하고 있다. 프로그램 시청률과 버즈량과의 상관관계에 대한 연구가 늘어나고 있다. 본 연구에서는 버즈량보다 확대된 개념의 화제성지수가 시청률에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 연구결과 화제성지수는 시청률에 정의(+) 영향을 미친 것으로 분석되었다. 방송 프로그램에 대한 SNS의 빅데이터 연구에 많은 도움이 될 것이다.
인천공항은 2001년 개항이후, 비약적으로 발전하고 있으며, 2018년 약 6500만 명의 여객을 수용하는 등 초대형 메가허브공항으로 도약 중이다. 2018년 인천공항은 제2여객터미널을 개장하며, 인천공항에 대한 언론과 대중의 관심을 증폭시켰고, 평창동계올림픽 개최와 남북정상회담을 통해 대한민국 중추공항으로서의 이미지를 각인시켰다. 인천국제공항공사는 인천공항의 건설 및 관리, 운영, 주변지역개발, 부대사업 및 기타 국가위탁사업을 하는 국토교통부 산하 공공기관으로 2018년 입국장 면세점 도입, 정규직 전환 등의 이슈를 생성하였다. 본 논문에서는 뉴스, SNS 수집, 저장, 처리, 분석플랫폼인 ITAP를 이용하여 인천공항, 인천국제공항공사 관련된 뉴스, SNS 내용을 플랫폼별로 분석하였고, 월별 버즈량과 주요키워드를 플랫폼별로 추출하여 2018년 인천공항, 인천국제공항공사의 주요 이슈를 제시한다.
오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.
본 연구는 멀티 플랫폼 시대 방송 콘텐츠 유통 특성에 대한 함의를 얻고자, 실시간 방송, VOD, SNS 등 각 플랫폼에서 경쟁력 있는 방송 콘텐츠가 어떠한 특성을 보이는지 그리고 이들 간에는 어떠한 관계가 있는지 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 실시간 방송에서는 지상파 방송의 드라마 프로그램이 현저히 높은 성과를 보이고 있는 반면, 유료방송이 제공하는 VOD 서비스에서는 예능 프로그램이 높은 성과를 보이고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 실시간 방송 시청률이 상대적으로 낮았던 드라마나 예능 프로그램이라 할지라도, 상대적으로 젊은 시청층에 소구하는 경우 VOD 성과가 높게 나타날 개연성이 높았다. 교양 프로그램은 실시간 시청률과 VOD 성과가 유사한 패턴을 보였다. 셋째, 실시간 방송에서의 성과와 후속 플랫폼인 VOD 성과 간에 분명한 상관관계가 드러나지 않았으나, VOD 성과에 유의미한 영향을 미치는 변인은 소셜 미디어에서의 버즈량으로 나타났다. 이러한 결과들은 멀티 플랫폼 시대의 방송 콘텐츠 유통은 프로그램별 주요 시청자 층에 대한 세분화와 분석, 그에 기반한 플랫폼 전략이 함께 병행될 필요가 있음을 시사한다.
개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.
현재 한국은 고령사회에 진입하면서 폭넓은 분야에서 노인문제가 발생하고 있다. 본 연구는 노인문제 중 노인의 건강문제와 안전문제에 대해 연구하고자 한다. 이론적 배경으로 매슬로우의 욕구이론을 적용하였으며, 욕구 5단계 중 생리적 욕구와 안전의 욕구를 노인건강과 안전에 연관하여 새로운 이론을 설정하였다. 노인의 건강문제는 생리적 욕구에 적용하여 신체와 인지, 심리부분으로 자세히 살펴보고, 실내, 외에서 발생하는 안전사고는 안전욕구와 관련하여 알아보고자 한다. 빅데이터 포탈인 네이버 데이터랩을 통해 노인의 건강과 안전문제에 대한 버즈량이 꾸준히 증가하고 있음을 알 수 있고, 구글 트렌드를 통해 연관검색어를 설정하여 노인문제에 대한 관심사를 파악 할 수 있다. 연관검색어에 따르면 건강문제는 건강과 관련한 사회적인 부분, 안전사고 문제는 사고종류와 관련된 키워드가 상위권을 이루었다. 이러한 연구결과는 노인문제의 연구와 해결방안에 중요한 기초자료가 될 것이다.
농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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