소셜 빅데이터 기반 정책분석 사례연구

국문 초록 (Abstract)

<1년차> 사회과학 인식론 및 방법론을 심도 있게 탐구하며 빅데이터 분석 과정에서 생길 수 있는 인식론적 장벽과 오류를 검토하고, 기존의 빅데이터 마이닝 기법을 정리․분석하여 정책분석 영역에 조응하는 새로운 기법을 문헌연구를 통해 탐색하였음.
- 빅데이터의 개념 및 주요 쟁점 확인
- 빅데이터 분석의 인식론적․방법론적 문제 고찰
- 빅데이터 마이닝 기법에 대한 탐색
● 소셜 데이터 분석을 위한 자료 수집 방법(빅 데이터 마이닝 기법)
● 빅데이터 양적+질적분석 결합모형 검토(소셜 빅데이터 분석)
● 소프트웨어(알고리즘) 기존 기법 탐색
● 빅데이터 의미연결망 분석 기존 연구 검토

<2년차> 최근 소셜미디어 상 주요이슈 중 하나를 분석 대상 사례로 선정하여 정리한 후 빅데이터 감정분석과 내용분석을 활용하는 정책분석 모형을 개발․적용하여 실현가능한 정책대안을 제시하고자 하였음.
- 소셜미디어 상 주요 정책문제 발굴 및 정책분석 사례 검토
- 빅데이터 기반 정책분석 및 정책적 시사점 도출
● 빅데이터 감성정보 추출 및 감성사전 활용을 통한 감정분석 진행
● 텍스트 마이닝 및 오피니언 마이닝 기법 활용: NetMiner 교육(의미연결망 분석)
● 오프라인 미디어 및 SNS 빅데이터 내용분석 시도
● 정책문제의 근본적인 원인과 해법 분석
● 분석을 통한 실천적 정책대안 제시

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

By examining epistemology and methodology in social science, we examine epistemological barriers and errors that may arise in the process of big data analysis.
By analyzing and analyzing existing big data mining techniques, new techniques that correspond to the policy analysis domain were searched through literature review.
One of the major events in social media recently was selected as a case study.
We developed a policy analysis model that uses big data emotion analysis and content analysis to suggest possible policy alternatives.