4. 소셜네트워크 분석 Network Analysis)
가. 소셜네트워크 분석 Network Analysis)
소셜 네트워크(social network)와 이를 대상으로 한 소셜네트워크 분석 network analysis)은 경영학, 경제학, 사회학 등 다양한 사회과학분야에서 뿐만 아니라 이공계열 및 자연계열에서도 주목을 받고 있다.
특히 정보통신기술의 발전으로 인해 데이터의 양적 질적 증가는 사회현상 및 동향의 실무적 이해를 돕는데 유용한 도구로 활용되고 있다(Jeelani & Singh, 2014; Ren, Ji, & Ren, 2018).
특히, 사회적 환경에 존재하는 다양한 이슈와 개인적 관심 등은 네트워크 형태로 이미 구조화 되어 있거나 구조화 할 수 있기 때문에 다양한 현상적 이해를 위해 네트워크 데이터를 활용한다. 이러한 네트워크는 우리주변에 존재하는 사회 및 경제시스템을 움직이는 핵심적 환경을 제공하고, 이러한 네트워크를 기반을 둔 분석은 네트워크 구성요소간 상호 의존성을 이해하고 네트워크 전체의 효율성 및 효과성을 증진하는 중요한 정보를 제공한다(Jeelani & Singh, 2014).
따라서 소셜네트워크 분석을 바탕으로, 본 연구는 현재 ‘평창올림픽’, ‘강원도’, ‘강원도여행’에 대한 인식분석으로 살펴보고자 오피니언 마이닝(opinion mining) 기법을 활용한 분석도구인 소셜메트릭스를 활용하였다. 오피니언 마이닝 기법은 사람들이 특정제품 및 서비스에 선호도나 특정 이슈에 대한 개개인이나 여론의 관심이 실시간으로 어떻게 변하는지 확인하는 도구이다(Jeelani & Singh, 2014). 본 연구에서는 강원도와 관련된 주요 키워드를 ‘평창올림픽’, ‘강원도’, ‘강원도여행’에 대한 국민들의 인식정도를 SNS로부터 도출되는 빅데이터 관점에서 알아보고자 했다.
분석은 2회에 걸쳐 이루어졌고 분석결과는 연관키워드 랭킹과 감성관련된 키워드 랭킹와 탐색어 추이 등을 살펴보았다. 1차 분석은 2018년 4월 11일부터 2018년 5월 11일 동안 트위터와 블로그에 올라온 내용을 바탕으로 분석을 실시하였고, 2차 분석은 2018년 8월 3일부터 2018년 9월 3일 동안 자료를 바탕으로 이루어졌다. 소셜 네트워크 분석을 총 2회에 걸쳐 실시했으며, SNS를 통한 소셜네트워크 분석이 계절성에 민감하기 때문에(Jeelani & Singh, 2014; Ren, Ji, & Ren, 2018) 연구대상에 대한 인식의 연속성, 지속성, 그리고 변화성에 검증을 하고자 두 번에 걸친 작업이 이루어졌다.