2. 공공앱의 서비스 유형별 현황 및 성과 분석
공공앱의 서비스 유형 분류에 관한 근거를 마련하고자, GEAP에 등록된 정보 중 “서비스명”과 “주요내용”을 텍스트마이닝 하였다. 구체적으로는 텍스트마이닝 기법 중 토픽모델링을 통해 서비스 유형을 정의하고, 이에 따라 현황을 분석하였다. 토픽모델링은 데이터의 분류 단위나 주제 등을 구성하는 단어 묶음을 도출할 수 있는 기법이다(이수인 외, 2018; 조성배, 신신애, 강동석, 2018). 텍스트마이닝은 문헌 속 숨은 주제를 찾아내는데 효과적인 방법으로 알려져 있다(박자현,송민, 2013).
한국어 텍스트 분석을 위해 파이썬(Python) 프로그램의 KoNLPy, nltk3 패키지 등을 기반으로 한 LDA 알고리즘을 사용하였다. 이때 ‘어플리케이션’, ‘애플리케이션’ 등은 앱을 지칭하기 위해 일반적으로 사용되지만, 서비스를 분석하는 데에 있어 유의미하지 않은 것으로 보고, 불용어로 처리하였다. 이후 선행연구의 서비스 유형 분류와 토픽 분야별 성과측정 결과 점수의 해석을 위한 의미 등을 고려하여, 가장 적절한 수(6개)로 토픽을 구분하였다.