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빅데이터 기반 시민의견 모니터링 방안 연구 : “경기지역화폐”를 중심으로
A Study on Monitoring Method of Citizen Opinion based on Big Data : Focused on Gyeonggi Lacal Currency (Gyeonggi Money)

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제18권 제7호 (2020.07)바로가기
  • 페이지
    pp.93-99
  • 저자
    안순재, 이새미, 유승의
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A379029

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원문정보

초록

영어
Text mining is one of the big data analysis methods that extracts meaningful information from atypical large-scale text data. In this study, text mining was used to monitor citizens' opinions on the policies and systems being implemented. We collected 5,108 newspaper articles and 748 online cafe posts related to 'Gyeonggi Lacal Currency' and performed frequency analysis, TF-IDF analysis, association analysis, and word tree visualization analysis. As a result, many articles related to the purpose of introducing local currency, the benefits provided, and the method of use. However, the contents related to the actual use of local currency were written in the online cafe posts. In order to revitalize local currency, the news was involved in the promotion of local currency as an informant. Online cafe posts consisted of the opinions of citizens who are local currency users. SNS and text mining are expected to effectively activate various policies as well as local currency.
한국어
본 연구에서는 비정형적인 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석방법 중 텍스트 마이닝을 이용하여 시행 중인 정책과 제도에 대한 시민의견을 모니터링 할 수 있는지 확인하였다. ‘경기지역화폐’와 관 련된 5,108건의 신문기사와 748건의 온라인 카페글을 수집하여 빈도분석, TF-IDF분석, 연관분석, 워드트리 시각화 분 석을 수행하였다. 그 결과로 기사에서는 지역화폐의 도입 목적, 제공되는 혜택, 사용방법에 관련된 내용이 많았고 카페 글에서는 지역화폐의 실사용과 관련된 내용 위주로 작성이 되어있음을 확인하였다. 또한 지역화폐 활성화를 위해서 뉴 스는 정보전달자로서 지역화폐의 홍보에 관여하고 있었고 카페글은 지역화폐 사용자인 시민들의 의견으로 이루어져 사 용과 관련된 실제적인 정보 교환의 장으로 기능하고 있었다. 지역화폐뿐만 아니라 다양한 정책과 제도에 관해서도 SNS 와 텍스트 마이닝을 통해 시민들의 의견을 수렴하여 효과적으로 활성화시킬 수 있을 것으로 보인다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 텍스트 마이닝
2.2 빈도분석(Keyword Frequency Analysis)
2.3 연관분석(Association Keyword Analysis)
2.4 워드트리 시각화
3. 데이터 수집 및 분석
3.1 데이터 수집
3.2 빈도분석
3.3 연관분석
3.4 워드트리 시각화
4. 연구 결과에 대한 논의 및 평가
5. 결론 및 향후연구
REFERENCES

키워드

빅데이터 텍스트 마이닝 정책평가 빈도분석 연관어분석 Big Data Text Mining Policy Evaluation Frequency Keyword Analysis Association Keyword Analysis

저자

  • 안순재 [ Soon-Jae Ahn | 동아대학교 스마트거버넌스 연구센터 전임연구원 ] Corresponding Author
  • 이새미 [ Sae-Mi Lee | 동아대학교 스마트거버넌스 연구센터 전임연구원 ]
  • 유승의 [ Seung-Ei Ryu | 동아대학교 스마트거버넌스 연구센터 전임연구원 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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