소셜 빅데이터 마이닝 개념과 분석 유형

 

1. 소셜 빅데이터 마이닝의 개념

빅데이터(big data)
기존 데이터에 비해 규모(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety) 등이 우위에 있다고 평가되는 데이터

소셜 빅데이터(social big data)
- 소셜 미디어 공간에서 생산되는 대용량 데이터
- 빅데이터의 특징 요소에 더해 소셜 미디어를 통해 생산되는 정보 특성이 강조된 개념
- 이용자 참여가 강조된 인게이지먼트(engagement) 수치가 대용량 데이터로 생산된다는 특징이 있음.

데이터 마이닝 (data mining)
- 수많은 데이터 중 의미 있는 정보를 추출해 내는 분석과정을 의미한다.
- 숫자 데이터같이 구조화된 데이터를 분석해 낸다는 특징이 있다.
- 체계화되지 않은 정보 중 반복적이고 지속적으로 나타나는 트랜드나 패턴을 찾아내는 작업
- 더 넓게는 과거 시점에 축적된 정형 데이터를 정보로 변환하여 미래에 나타날 현상과 법칙을 예측하는
  작업

 

텍스트 마이닝(text mining)
- 비정형의 텍스트 데이터나 반정형 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 과정
- 수행 과정 : 텍스트 범주화, 군집화, 분류, 문서 요약 등이 있음.

 

오피니언 마이닝(opinion mining)
- 느낌, 감정, 주관성 등 마음 상태를 분석하는 방법(센티멘트 분석)
- 소셜 미디어 텍스트에 담긴 긍정, 부정, 중립 등 의견이나 입장이 어떻게 표현되는지 분석
- 수행 과정 : 양극단 표현들을 구분, 동의하는 정도 발견 등이 있음.

 

2. 소셜 빅데이터를 활용한 미디어 분석 유형

미디어 내용 분석(content analysis)
- 미디어 영역에서 내용 분석은 커뮤니케이션에 대한 수량적, 체계적, 객관적 방식의 분석 방법
- 분석 대상 : 문서, 구어적 문서, 하이퍼텍스트 문서, 상징적 이미지, 시청각물
- 텍스트가 생산되는 형태 : 구두 형태, 인쇄 형태, 전자적 형태

이용자 반응 · 효과 분석
- 이용자 반응 데이터 : 게시글, 댓글 같은 비정형데이터 / 조회수, 공유수, 저장횟수, 추천수 같이 숫자로
  축적된 정형데이터
- 비개입적 측정 방식
- 이용자 반응과 관련한 로그 데이터가 이용자 개인 정보와 매칭되지 못하는 경우가 발생할 수 있다.

이용자 혹은 미디어 기업간의 관계 분석
- 소셜 네트워크 분석 혹은 사회 연결망 분석이라고 불리는 방식에 기초해 수행된다.
- 소셜 네트워크 분석을 통해 특정 주제에 대한 개인 혹은 미디어 기업들 간 관계를 구조적으로 조망할 수 있다.

 

 

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출처 : 소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법 (최홍규)

https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=114951327

소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법