소셜 네트워크 빅데이터 분석을 활용한 2018 평창올림픽 키워드 분석

이정학; 이재문; 장용석

doi:10.31308/KSSM.22.6.5

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이정학 (경희대학교) 이재문 (경희대학교) 장용석 (경희대학교)

저널정보: 한국스포츠산업경영학회 한국스포츠산업경영학회지 한국스포츠산업경영학회지 제22권 제6호

발행연도: 2017.12

수록면: 73 - 89 (17page)

DOI: 10.31308/KSSM.22.6.5

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본 연구는 소셜 네트워크의 빅데이터 분석을 활용하여 2018 평창올림픽에 대한 키워드를 살펴보고자 한다. 이를 위하여, 네이버(naver)와 다음(daum)에서 제공하는 블로그, 카페, 지식인(팁), 뉴스, 웹문서를 분석채널로 선정하였으며, 빅데이터 자료검색을 위한 키워드는 ‘평창올림픽‘, ’평창올림픽/문제‘를 주제어로 추출하였다. 자료 분석 기간은 2011년 7월 7일부터 2017년 2월 8일까지 약 5년 7개월간의 기간으로 한정하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 소셜 메트릭스 프로그램인 텍스톰(Textom)을 통해 빈도 및 메트릭스 데이터를 추출하였고, Ucinet6를 사용하여 단어들 간 연결 구조와 연결정도 중심성을 분석하여 관계의 정도를 계량화 하였다. 시각화를 위해 Ucinet6의 넷드로(NetDraw)기능을 통해 키워드와 관련된 단어들 사이의 네트워크를 시각화하였다. 또한 유사성을 가진 단어들이 형성하는 군집을 도출하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 첫째, 평창올림픽 키워드로 상위 단어들을 통해 핵심 단어들을 분석한 결과, 평창올림픽, 성공기원, 개최, 강원도, 한국, 질문, 답변, 강릉시, 기념행사, 카운트다운이 상위 10위 안에 드는 것으로 나타났다. 둘째, 평창올림픽 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 실시한 결과, ‘성공기원’, ‘자원봉사’가 가장 높은 단어 간의 관계를 나타냈다. 셋째, 평창올림픽을 키워드로 군집분석을 실시한 결과, ‘준비과정’, ‘관계자’, ‘마케팅’, ‘기타’ 4개의 그룹이 형성되었다. 넷째, 평창올림픽/문제를 키워드로 상위 단어들을 통해 핵심 단어들을 분석한 결과, 경기장, 준비, 조직위원회, 조직위원장, 분산개최, 지원, 해결, 몇 년 후, 정부, 대통령이 상위 10위 안에 드는 것으로 나타났다. 다섯째, 평창올림픽/문제를 키워드로 N-GRAM 네트워크 그래프를 실시한 결과, ‘조직위원회‘가 가장 높은 관계를 나타냈다. 여섯째, 평창올림픽/문제를 키워드로 군집분석을 실시한 결과, ‘국내문제’, ‘정치적문제1’, ‘정치적 문제2’, ‘국제적문제’ 4개의 그룹이 형성되었다.

The study explores various keywords of the 2018 PyeongChang Olympic Games by using big data analysis of social networks.. For this purpose, blogs, cafes, intellectuals (tips), news, and web documents provided by Naver and Daum were selected as analysis channels, and keywords for searching big data are "Pyeongchang Olympics","Pyeongchang Olympics/problem" were extracted as main words. Data analysis period was limited to 5 years and 7 months from July 7, 2011 to February 8, 2017. For data collection and analysis, frequency and metrics data were extracted through Textom, Social Metrics program, and the degree of the relationship was quantified by analyzing the connection structure and connection degree centrality between words using Ucinet6. For visualization, NetDraw function of Ucinet6 was used to visualize the network between words related to keyword. In addition, CONCOR analysis was conducted to derive clusters formed by words having similarity. The results of analysis are as follows: First, as a result of analyzing the key words through the upper words using PyeongChang Olympic as a keyword , Pyeongchang Olympic Games, Success Supplication, Held, Gangwon Province, Korea, Questions, Answers, Gangneung City, Memorial Events, Countdown appeared among the top 10. Second, as a result of conducting N-GRAM network graph using PyeongChang Olympics as a keyword, "Success Supplication" and "Volunteering" appeared the relationship between the highest word. Third, as a result of conducting cluster analysis using PyeongChang Olympics as a keyword, four groups of "preparation process", "related person", "marketing", "others" were formed. Fourth, as a result of analyzing the key words through top words using PyeongChang Olympics/problem as a keyword, stadium, preparation, organization committee, chief of organization committee, distribution holding, support, resolution, a few years later, government, president appeared among the top 10. Fifth, as a result of conducting N-GRAM network graph using PyeongChang Olympics/problem as a keyword, ‘Organization Committee’ showed the highest relationship. Sixth, as a result of conducting cluster analysis using PyeongChang Olympics/problem as a keyword, four groups of "Domestic Problem", "Political Problem 1", "Political Problem 2" and "International Problem" were formed.

#평창올림픽 #빅데이터 #텍스트마이닝 #의미연결망분석 #Pyeongchang Olympic Games #Big Data #textmining #Semantic network analysis

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[기타자료] - 국토해양부 / 2011 / 제3차 중기교통시설투자 계획(2011~2015) 고시 / 보도자료, 국토해양부

[인터넷자원] - 권순명 / / 한국관광공사, 필리핀 최대 박람회서 평창동계올림픽 홍보

[학술지(정기간행물)] - 권웅 / 2013 / 국제스포츠이벤트 서비스품질이 관람만족과 재관람의도 및 추천의사에 미치는 영향 / 한국스포츠산업경영학회지 18 (1) : 15 ~ 27

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