최근 스마트폰과 PC 이용이 대중화됨 따라 웹상에 데이터가 기하급수적으로 축적되고 있다. 특히 SNS를 통해서 자유로운 의사소통은 물론 간편한 정보공유가 가능하여 다양한 의견들이 대량 데이터 형태로 축적된다. 이러한 데이터들을 분석하여 특정 주제에 대한 여론을 예견하는 빅데이터 기반의 여론분석기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNS 상에 표현된 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 대한민국 19대 대통령 후보자들에 대한 유권자들의 숨어있는 표심을 분석해 보았다. 이를 위해 19대 대선 후보에 관한 SNS상의 정보를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 언급 빈도수와 관련 키워드를 통한 평판 분석을 실시하였다. 본 논문에서 제시한 SNS를 통한 19대 대선후보의 평판분석 결과가 기존의 여론조사결과에 비하여 더 정확하게 예측했음을 확인할 수 있다.
"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.
뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.
본 연구는 중등수학교사와 일반인의 여론조사 결과에 대한 이해수준을 바탕으로 그들의 통계적 소양을 알아보기 위한 것으로, 이를 위해 중등수학교사 20명과 일반인 20명을 연구참여자로 하여 반구조화된 면담을 실시하고 여기서 얻은 자료를 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 여론조사 결과에 포함되는 통계 용어 및 표현의 의미를 정확히 이해하고 있는 중등수학교사와 일반인이 드물었다. 둘째, 연구참여자의 70%가 통계적 소양 수준이 3, 4수준에 이르지 못하고 있는 것으로 조사되었다. 셋째, 중등수학교사의 통계적 소양 수준이 일반인에 비해 상대적으로 높게 나타났다.
최근 점차 복잡해져가는 사회구조 속에서 사회적 재난은 빈번하게 발생되고 있으며, 그 피해 규모 또한 점차 대형화되고 있다. 따라서 사회적 재난에 신속하게 대응함으로써, 추가 피해를 방지할 수 있는 체계화된 방법이 필요하다. 그 중에서도 소셜미디어, 특히 트위터는 신속성 및 확장성이 높아 재난에 대한 대응책으로 새롭게 주목받고 있다. 다양한 대중들의 관심이 드러나는 트위터의 여론을 수렴하는 것은 재난 발생에 신속하게 대응하고, 추가적인 피해를 방지하는데 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구는 키워드 분석 및 이슈 트윗 추출, 시계열 분석 과정을 통해 사회적 재난에 대한 트위터 여론 수렴 방법을 제안하였으며, 최근 사회적으로 이슈화된 가습기 살균제 사건을 연구 대상으로 선정, 실제 적용가능성을 보이는데 의의가 있다.
전화여론조사는 한국의 사회조사 방법으로 널리 이용되고 있지만 정확도 수준에 대해서는 파악되지 않고 있는데, 이것은 전화조사의 유용성을 떨어뜨리고 있다 여론조사의 정확도를 가늠할 수 있는 선거예측조사에서도 전화조사는 예측 정확도가 높은 경우가 있는 반면에, 1996년 총선예측처럼 반대의 경우도 있기 때문에 그 정확성을 추정하기가 어려운 실정이다. 또한 2000년 총선과 2008년 총선에서는 정확도가 다소 떨어졌지만, 2004년에는 전화조사를 이용한 당선자 예측이 모두 적중했고, 출구조사와는 달리 정당별 예측편향 차이도 나타나지 않는 등 비교적 정확도가 높았다. 이 연구는 2000년 이후의 총선 예측조사에서 전화조사의 정확도 수준이 이처럼 기복을 보이는 요인을 찾아보았다. 그 결과 한국의 전화여론조사의 정확도 수준은 2000년이나 2008년의 총선예측에서 나타난 것으로 보아야 하며, 2004년에 나타난 정확도 수준은 당시 연령별 투표성향이 이례적으로 강했기 때문으로 분석되었다 그리고 전화조사의 정확도 수준은 표집방법 등의 변화를 통해 개선이 가능한 것으로 나타났다.
2007년 12월의 대통령선거 과정에서 행해진 수많은 전화 여론조사에서 이명박 후보가 일관되게 앞자리를 지켰다. 많은 수의 여론조사가 시행되는 경우 개별 여론조사의 표본추출오차는 상쇄되어 소멸한다. 그러나 일정한 편향은 많은 수의 조사가 실행된다 하더라도 잔존하므로 중요한 문제가 아닐 수 없다. 우리나라의 전화조사는 지역, 성과 연령대를 고려한 할당추출(quota sampling)을 사용하며 대부분 전화번호부를 표집 틀로 한다. 조사 거절률도 높은 편이다. 이에 따라 조사표본들이 할당변인 외의 인구사회적 속성에서 모집단을 잘 대표하지 못할 수 있다. 이 연구의 목적은 허명회 등 (2004)의 연구 방법른을 2007년에 수행된 대통령선거 여론조사 L8개 사례에 적용하여 다음 물음에 답하는 데 목적이 있다. - 물음 1. 각후보에 대한 선호도 또는 지지율에 체계적 편향이 있지 않았는가? - 물음 2. 편향이 있었다면, 그 원인이 어디에 있는가? 첫째 물음에 답하기 위하여 2007년 11월 이후 시행된 11개 사례 자료에 지역, 성과 연령대 외에 직업과 학력까지 고려한 반복비례가중법(rim weighting)을 적용해보았다. 그 결과, 이명박 후보의 지지율이 평균 1.4%P 과다 추정되었던 것으로 나타났다. 반면, 정동영 후보의 지지율은 평균 0.6%P 과소 추정되었고 이에 따라 두 후보간 지지율 차이가 2.0%P (= 1.4+0.6) 과다하게 추정되었던 것으로 보여진다. 둘째 물음에 답하기 위하여 위의 11개 사례 자료에서 이명박 후보 지지를 종속변수로 하는 로지스틱 회귀 분석을 하였다. 그 결과, 전화조사 표본에서의 저학력자 과소 및 가정주부의 과다가 이명박 편향의 원인이 되는 것으로 밝혀졌다.
정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
이 연구는 원자력에 대한 국민들의 여론 형성 과정을 분석하고 효과적인 대중 커뮤니케이션 전략을 수립함으로써 궁극적으로 원자력의 사회적 수용성을 높이기 위한 목적으로 수행된 것이다. 주된 연구 내용은 (1) 일반 국민들의 매체 이용과 원자력에 대한 태도 형성 과정 분석 (2) 대중 매체의 원자력 관련 보도에 대한 내용 분석(content analysis) (3) 매체의 의제 설정(agenda-setting) 과정 분석을 위한 심층 인터뷰(FGI) (4) 효과적인 대중 커뮤니케이션 전략의 수립 등이다. 연구의 주요 내용을 3회에 걸쳐 연재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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