본 연구는 발달장애아동 부모의 상호작용과 이를 통한 성장과정에 대한 이론적 모형을 제시하고자 포털사이트에서 운영되는 온라인 공동체의 게시글 중 총 250개를 근거이론방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과에 따르면 발달장애아동 부모들은 도움이 필요하고 동질감을 갖고자 하는 인과적 조건에서 상호작용을 시작하였다. 게시자, 댓글자간의 상호작용이라는 중심현상은 각 게시자의 태도가 개방적인가, 폐쇄적인가라는 맥락적 조건과 게시자와 댓글자가 상대방을 존중하고 친밀하게 대화하는가, 일방적이고 평가적 대화인가라는 중재적 조건에 따라 주고받음이 활발해지기도 하고 숨어버리는 양상이 나타나기도 하였다. 상호작용의 중심전략으로는 의지다짐, 구체정보, 공감과 지지라는 세 개의 범주에 7개의 하위범주가 포함되었다. 건강한 성장을 이룬 발달장애 부모들은 자기 수용과 강한 유대감을 가지게 되고, 부정적 철수를 하게 되는 부모들은 신세한탄을 하거나 숨어버리는 결과를 보인다. 부모성장 과정은 세 개의 상호작용 모형인 '의지다짐', '구체정보', '공감과 위로' 모형을 통하여 설명되었고 부모성장을 위한 지원으로 경험자를 통한 신뢰와 격려 제공, 지속적인 상호작용 격려하기 그리고 비공식적 지원체계와 공식적 지원체계의 협력적 보완 등을 제언하였다.
4차 산업혁명시대에 접어들면서 정보기술의 발전으로 인해 다양한 편익과 함께 프라이버시 이슈에 대한 사회적 관심 또한 증가해 왔다. 빅데이터를 통한 개인의 프라이버시 침해 위협 가능성이 높아지게 됨에 따라, 프라이버시에 대한 관리 및 보호에 대한 학술적 논의 또한 활발해지기 시작하였다. 전통적인 관점의 프라이버시는 기본적 인권으로 다양한 차원에서 정의된 반면, 최근의 연구 동향에 따르면 대부분 온라인상에서의 개인정보보호라는 정보 차원의 프라이버시에 대해서만 주로 논의하고 있다. 이러한 제한적 논의는 이론적 개념과 실제 인식 간의 왜곡을 초래할 뿐만 아니라 프라이버시 개념의 학술적 정의 및 사회적 합의를 더욱 어렵게 만드는 요인이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 최근 1년 동안 포탈 사이트 12,000건의 뉴스데이터를 바탕으로 온라인상에서 노출되는 프라이버시 개념을 분석하여 이론적 개념과 사회적으로 통용되는 개념의 차이를 비교 분석한다. 이러한 실증적 접근은 변화하고 있는 프라이버시 개념에 대한 이해와 국내 상황에 맞는 프라이버시 개념화를 위한 연구 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내외 사서 채용 동향을 분석하기 위해 수행되었다. 연구 대상으로 국내데이터는 인터넷 포털 사이트인 "사서e마을"에 게시된 사서 채용 공고를 총 489개를 수집하였고, 해외데이터는 "ALAJobList"에서 6,600개의 자료를 수집하였다. 기간은 2020년 1월부터 2022년 8월까지이며 수집된 데이터를 대상으로 지역 분포도 분석, 빈도 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 채용 공고의 지역분포도는 국내데이터에서 서울이 280건으로 가장 많았으며, 해외데이터는 캘리포니아(California)가 662건으로 상위로 도출되었다. 빈도분석 결과, 국내데이터의 담당업무에서는 '관리' 23.42% 키워드가 높게 나왔고, 자격요건은 '자격증' 16.61%이 가장 많은 비율을 차지했다. 해외데이터의 담당업무에서는 'LibraryService' 8.72% 비율이 높게 나왔으며, 자격요건은 'CommunicationSkills' 10.13% 키워드가 가장 높은 순위에 위치함을 확인했다. 토픽모델링에서는 국내외 담당업무, 자격요건으로 나눠 총 4가지의 영역을 살펴보았다. 분석 결과, 국내외 채용 공고에서 도출된 사서의 담당업무 및 자격요건이 미국도서관협회(ALA) 및 한국도서관협회 등 주요 도서관 관련 협회에서 제시한 핵심 역량과 연관이 있음을 확인하였다.
대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.
인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.
기존 영화 산업에서 구전의 크기는 매출에 영향을 주지만 방향성은 영향을 주지 못하는 것으로 연구되었다(Liu 2006). 하지만, 이러한 분석 방법을 국내 영화 데이터에 동일하게 적용시켜 본 결과, 구전의 방향성도 영화의 매출에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 이는 아시아 지역의 소비자들에게서 나타나는 독립적 자아관점과 북미 지역의 소비자들에게서 나타나는 상호의존적 자아관점의 차이로 인해 나타난 결과로 보인다. 즉, 국내 소비자의 경우는 영화를 선택/관람함에 있어 타인의 평가가 영향력을 주기 때문에 구전의 방향성도 유의한 양(+)의 값을 가진다. 기존의 연구에서는 구전의 크기가 일방적으로 매출에 영향을 미친다는 가정을 통해 영화 산업의 구전효과를 분석했으나, 이는 발생된 매출이 구전의 크기에 미치는 영향을 간과한 것이다. 따라서 매출이 구전에 미치는 효과까지 고려하여 연립방정식(Simultaneous Equation)을 통해 구전의 크기와 매출 간 상호 관계를 추정한 결과, 구전의 방향성은 위의 분석과 동일하게 영화 개봉 후 지속적으로 매출에 양(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 구전의 크기는 매출의 원인이 되는 것이 아니라, 오히려 매출이 증가하여 구전의 크기가 증가하는 것이라는 결과를 보여주었다. 즉, 개봉 후 1주차에는 소비자들이 영화를 선택할 때 구전의 크기와 방향성이 동시에 고려되지만, 2주차 이후로는 구전의 크기는 매출에 영향을 미치는 변수가 아니라, 매출의 증가에 따른 결과라는 사실이 밝혀졌다.
최근에 빅 데이터를 활용하여 감성을 측정하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 통신 매체와 SNS의 발달로 기업은 국민의 감성을 파악하고 즉시 대응해야할 필요성이 생겼다. 우리나라의 경제는 대기업에 대한 의존도가 높기 때문에 10대 기업에 대한 감성분석은 의미가 있다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 다 범주를 기준으로 구축한 감성사전을 활용하여 우리나라 10대 기업에 대한 감성을 분석하였다. 빅 데이터를 이용하여 감성을 분석한 기존의 선행연구는 감성을 차원으로 분류하는 경향이 있다. 차원적 감성으로 감성을 분류하는 것은 분류의 기준이 학술적으로 증명되었기에 감성 분석에 주로 사용되어 왔지만 전문가 정도의 지식이 있어야 분류할 수 있어 보편적인 감성을 대변하는 데 비효과적이기에 보완이 필요하다고 할 수 있다. 개별 범주적 감성은 이 점을 보완할 수 있는 분류 방식으로 일정 수준의 주관성이 개입되지만 보편적으로 느낄 수 있는 감성을 측정하는데 효과적이다. 따라서 본 연구는 보편적인 감성의 측정을 위해 감성을 차원으로 분류하지 않고 개별 범주로 분류하여 9가지 영역으로 나누었다. 선행 연구에서 추출한 9가지 범주에 해당하는 감성 단어에 기초하여 감성사전을 구축하였으며 감성 단어가 검출된 빈도를 기준으로 감성을 분석했다. 대상 데이터는 2014년 1월부터 2016년 1월까지 우리나라 10대 기업에 대하여 축적된 뉴스 데이터이다. 대상 데이터에서 검출된 감성 단어의 빈도를 기준으로 각 기업에 대한 감성 순위를 나누고 분포를 확인하였다. 기업에 따라서 감성이 다를 수 있는지, 특정 사건이 각 기업에 대한 감성에 영향을 줄 수 있는지 가설을 세우고 검정하였다. 결론적으로, 다 범주 감성 사전을 활용한 감성 분석은 기업 간 비교와 시점 간 비교에 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 빅 데이터에 산재해있는 감성을 국민의 시각으로 측정하는 하나의 대안으로서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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