텍스트마이닝을 활용한 부동산 시장 인식 변화 연구 = Changes in Real Estate Market Perception Using Text Mining

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 웹과 SNS 상에서 발생하는 소셜 빅데이터를 활용하여 최근 6년간의 부동산 시장의 동향을 비교 분석 하였다. 이를 위해 부동산 시장에 대한 대중의 인식을 확인하고 파악하는 방법으로서 소셜 네트워크 분석의 적용 가능성을 확인하였다. 분석은 빅데이터를 활용하였으며, 연구의 핵심이 키워드 네트워크 분석임에 따라 저자가 특허 등록한 ‘감성정보 분석 방법’을 일부 활용하였다. 분석결과, 2017~2019년의 경우 부동산 시장의 상승 국면에 따른 연관 키워드들이 높은 영향을 보이며 도출되었고 부동산 정책적인 키워드가 높은 순위로 도출되었다. 반면 2020~2022년의 경우 부동산 시장의 하락 국면에 따른 연관 키워드들이 높은 영향을 보이고 있으며 부동산 비용과 관련된 키워드가 높은 순위로 도출되었다. 이러한 연구 결과는 과거와 현재의 부동산 시장을 파악함에 있어 효과적인 연구 방법론을 추구한 선행적 연구로서, 연구결과를 활용하여 보다 구체적인 정책연구가 진행될 필요가 있다고 보여진다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study compared and analyzed real estate market trends over the last six years using social big data generated on the web and social media. To this end, the applicability of social network analysis as a method of confirming and understanding public perception of the real estate market was confirmed. Big data were used for analysis, and because keyword network analysis was at the heart of the study, the author's patented “emotional information analysis method” was partially used. The analysis result reveals that from 2017 to 2019, keywords related to the rising phase of the real estate market were derived with high influence, and real estate policy keywords were ranked highly. Meanwhile, from 2020 to 2022, keywords related to the real estate market downturn had a high impact, and those related to real estate costs were ranked high. These research findings are a preliminary study that seeks an effective research methodology in understanding the past and present real estate markets. More specific policy research should be conducted using these research results.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 분석
• Ⅲ. 데이터 분석
• Ⅳ. 분석 결과
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌