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소셜 빅데이터를 활용한_페이스북_이용자들의_반응과_관계_분석

이운해, 박효찬, 박한우@(2017). 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 ? 취미레저를 중심으로. 동아인문학. 41, 345-382.

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소셜 빅데이터를 활용한_페이스북_이용자들의_반응과_관계_분석

  1. 1. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 - 취미레저를 중심으로 Examining Facebook Users in Hobby & Leisure Communities using Social Big Data in terms of their Reactions and Relations 저자 (Authors) 이운해, 박효찬, 박한우 Lee, Un-Hae, Park, Hyo-Chan, Park, Han-Woo 출처 (Source) 동아인문학 41, 2017.12, 345-382 (38 pages) The Journal of Society for Humanities Studies in East Asia 41, 2017.12, 345- 382 (38 pages) 발행처 (Publisher) 동아인문학회 The Scociety For Humanities Studies In East Asia URL http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE07289497 APA Style 이운해, 박효찬, 박한우 (2017). 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반 응과 관계 분석. 동아인문학, 41, 345-382. 이용정보 (Accessed) 저작권 안내 DBpia에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습 니다. 그리고 DBpia에서 제공되는 저작물은 DBpia와 구독계약을 체결한 기관소속 이용자 혹은 해당 저작물의 개별 구매자가 비영리 적으로만 이용할 수 있습니다. 그러므로 이에 위반하여 DBpia에서 제공되는 저작물을 복제, 전송 등의 방법으로 무단 이용하는 경우 관련 법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다. Copyright Information Copyright of all literary works provided by DBpia belongs to the copyright holder(s)and Nurimedia does not guarantee contents of the literary work or assume responsibility for the same. In addition, the literary works provided by DBpia may only be used by the users affiliated to the institutions which executed a subscription agreement with DBpia or the individual purchasers of the literary work(s)for non-commercial purposes. Therefore, any person who illegally uses the literary works provided by DBpia by means of reproduction or transmission shall assume civil and criminal responsibility according to applicable laws and regulations. 영남대학교 165.***.133.121 2018/01/12 14:49 (KST)
  2. 2. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 - 취미레저를 중심으로- 이운해* ・ 박효찬** ・ 박한우*** 1) < >目 次 .Ⅰ 서 론 .Ⅱ 문헌검토 및 연구문제 1. 소셜미디어에 있어 정보공유 2. 취미레저 콘텐츠 제공자 로서의 페이스북 3. 연구문제 .Ⅲ 연구방법 1. 데이터 수집 2. 데이터 분석방법 .Ⅳ 연구결과 1. 페이지에 나타난 관리자와 이용자 간 인식 분석 2. 페이지 이용자의 반응 분석 3. 페이지 이용자의 관계망 분석 .Ⅴ 결 론 국문초록< > 이 연구는 페이스북에서 취미레저 주제로 포괄적 운영하는 기업의 페이지 콘텐츠 대상으로 소셜 빅데이터를 활용하여 반응 사용자 관계・ 를 분석했다 연구방법은 네트워크 분석기법을 활용하여 텍스트 분석. , 과 페이지 이용자들 간 댓글 관계를 분석하였다 텍스트 분석과 단어. *** 디지털 비즈니스, .韓國 嶺南大學校 大學院 融合 學科 *** 디지털 비즈니스, .韓國 嶺南大學校 大學院 融合 學科 *** 디지털 비즈니스,韓國 嶺南大學校 大學院 言論情報學科 融合 學科 敎授: .交信著者 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  3. 3. 346 41東亞人文學 第 輯 의 빈도 분석을 통해 메시지의 주제를 파악하였으며 이용자들 간 댓, 글로 맺어진 관계를 추적하고 시각화하여 커뮤니케이션 관계를 살펴 보았다 분석결과 첫째 이미지보다 동영상 포스팅에 대해 반응이 높. , 았으며 다른 콘텐츠를 링크한 포스팅에 대해서는 상대적으로 반응이, 낮게 나타났다 둘째 관심사가 높은 콘텐츠를 중심으로 이용자 간 관. , 계형성이 활발했고 취미와 레저 콘텐츠 사이 차이가 발생한 것을 확, 인하였다 따라서 본 연구 결과는 중소기업에 대한 마케팅 차원에서. 실무적으로 유용한 가치를 제공할 수 있다 특히 취미레저분야의 새로. 운 연구방법을 제시함으로서 사회 정책적 시사점이 있고 추후 폭넓은,・ 소셜미디어에 대한 연구가 필요하겠다. 주제어:취미 레저 페이스북 텍스트분석 네트워크분석, , , , 서.Ⅰ 론 소셜미디어 는 관심 있는 주제에 대해 공감하고 이를(social media) 통해 확산되고 필요한 채널에 반응하는 성숙단계로 접어들었다 모바. 일을 통한 일상적 접속으로 다양한 콘텐츠를 거부감 없이 즐길 수 있 다 모르는 사람과 대화를 나누고 공동 작업을 수행하며 플래시 몹. , 처럼 즐기기도 한다 공동관심사에 대한 정보공유로 수평(flash mob) . 적 네트워크를 형성하여 공동체를 만들어 유대감을 쌓기도 한다1) 그. 러나 현실적으로 일상의 만족감 향상이나 삶의 질을 높이기 위해 취 향에 맞는 취미를 즐긴다는 것은 특별하고 중요한 활동이다2) 이러한. 1) 신동희 김희경 김태양 를 활용한 집단참여형 콘텐츠 특성 연구, , , <SNS >, 디자인지식저널 제 권, 30 , 2014, pp.243-251.≪ ≫ 2) 황철상 김태형 레저스포츠 활동 참가자들의 시간관리 성격 특성이 여, , < 가만족에 미치는 영향 한국체육과학회지 제 권 제 호>, , 24 , 2 , 2015, pp.≪ ≫ 855-864. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  4. 4. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 347 레저 활동의 주요 지표가 되는 체육동호인 클럽과 동호인수도 년2006 대비 년에는 약 배 정도 증가하였다2015 2 3) 또한 소득의 증가로 취미. 레저 활동이 지속적으로 확대됨에 따라 이를 주제로 하는 소셜미디어 활용범위도 증가하고 있다 취미레저 관련 정보를 찾거나 타인의 경. , 험에 대한 소셜미디어 포스팅에 관심을 표현하는 간접적인 참여로 궁 금증을 해소하면서 대리만족 하기도 한다 또 다른 측면에서는 취미를. 즐기기도 하지만 생활의 방편을 삼기도 한다 이러한 관점에서 취미레. 저 콘텐츠에 대한 소셜빅데이터 분석은 우리사회 흐름에 세심한 방향 성을 파악하는데 일조할 것이다. 건강유지를 위한 레포츠 활동과 다양한 여가활동이 보편화되면서 체험이나 참여경험을 소셜미디어 상에 포스팅하는 것이 일상화되었다. 포스팅은 개인의 일상적 콘텐츠에 공감 또는 댓글을 달거나 공유도 하지만 기업의 홍보마케팅 차원에서 진행되는 사례 또한 증가하고 있, 다 이와 같은 흐름은 소셜미디어 공간에서 지루함을 없애거나 뭔가. 흥미로운 것을 찾기 위한 것으로 오락과 레저 정보를 찾고 주변인들 과 교류하는 것은 끼리끼리 만남보다는 정치적 견해나 가치관이 다른 사람들과의 네트워킹을 촉진하게 된다4) 따라서 취미레저에 관한 포. 스팅은 정치적 이슈나 사회적 논쟁과는 달리 재미와 즐거움이 주제이 므로 공감과 댓글 등의 반응이 비교적 긍정적인 형태로 일어나기 때 문에 사회정책적인 가치가 있다 하지만 취미레저에 관한 소셜빅데이. , 터 분석에 대한 사례는 찾아보기 어렵기 때문에 의미가 있는 연구라 하겠다. 구체적으로 소셜미디어는 개인이나 기업이 소비자와의 커뮤니케이 션 수단으로 활용된다5) 소셜미디어의 발전은 마케팅에 많은 영향을. 3) 문화체육관광부 국민여가 활동조사 세종 문화체육관광부, 2016 , : , 2016.≪ ≫ 4) Changsup P., Barbara K. K., Twitter and Encountering Diversity Social Media + Society July-September, 2017, pp.1 12.– 5) 김세준, 감정반응 요인이 소셜 네트워크 서비스 이용의도에 미치는 영향< >, 경희대학교 일반대학원 박사논문, 2013. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  5. 5. 348 41東亞人文學 第 輯 미치므로 제품과 서비스에 대한 홍보에 있어 커뮤니케이션의 도구로 활용은 불가피한 현실이 되었다6) 그런 만큼 소셜미디어의 포스팅에. 대해 보다 많은 공감을 얻기 위해서는 반응과 인식 또는 이용자 관계 분석의 필요성이 커졌다 특히 페이스북에서 타켓 광고 수행의 정확. , 도는 수준으로 일반 온라인 광고에 비해 의 비용을 절감하90% 60% 고 긍정적 정보공유효과를 발생시키고 있다7) 따라서 취미레저 포스. 팅에 대한 반응과 이용자 관계를 연구하는 것은 관련 중소기업들의 마케팅뿐만 아니라 정책적인 측면에서도 중요한 실무적 가치를 제공 해줄 수 있다. 본 연구는 소셜 빅데이터를 활용한 취미레저 주제의 포스팅에 대한 반응과 인식 및 이용자 관계를 분석하는 것이다 소셜미디어 플랫폼. 중 페이스북 페이지 사용자들이 많이 공감하는 포스팅과 댓글을 분석 하여 취미레저에 관한 효과적인 페이지 운영 전략에 대한 시사점을 얻고 나아가 다양한 관점의 소셜미디어를 분석하는데 목적이 있다, . 문헌검토 및 연구문제.Ⅱ 소셜미디어에 있어 정보공유1. 소셜미디어는 자신의 생각이나 의견 또는 경험과 관점 등을 공유하 거나 나누기위해 자발적으로 참여하는 개방된 온라인상의 포괄적 미 디어 플랫폼을 말한다8) 소셜미디어는 짧은 역사에도 불구하고 다방. 6) 정성광 소셜 네트워크 서비스 속성과 태도 및 포워딩 의도의 관계 동, < >, 아대학교 대학원 박사학위논문, 2016. 7) 이은선 김미경 마케팅 커뮤니케이션 수단로서의 기업 페이스북 팬페이, , < 지 이용행태 분석 광고학연구 제 권 제 호>, , 23 , 2 , 2012, pp.31-55.≪ ≫ 8) 김세준 위의 글, . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  6. 6. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 349 면에 활용되는 이유는 위치에 상관없이 메시지 전달이 쉽고 빠르며, 무료 또는 저비용이 특징이다 소셜미디어를 통하여 맺은 관계와 주고. 받는 정보는 지인의 친분과 관심을 기반으로 형성되었기 때문에 신뢰 성이 높아 신규고객 확보나 그 동인을 만들기에 용이하다9) 또한 소. 셜미디어는 자율적으로 참여할 수 있고 쌍방향 커뮤니케이션을 지원, 하며 정보 공유와 서비스 제공으로 관계형성에 유용하여 다양한 인적, 관계를 쌓을 수 있다 커뮤니케이션의 핵심이 되는 정보공유는 출발점. 이 개인 간의 문제이기 때문에 포스팅에 대한 반응과 관계를 분석해 보는 것은 가치가 있다10) 그러나 구성원 상호간 소통한다고 정보공. 유가 이루어지는 것은 아니며 관계정도나 정보소유자의 공유태도에, 따라 정도의 차이가 난다11). 소셜미디어 이용자들이 자신이 어디에서 무엇을 하고 어떻게 지내 는지에 대한 경험을 공유하는 것은 자신의 이미지를 긍정적으로 관리 하고 포장해서 그 구성원들에게 과시의 수단으로 활용되기도 한다, 12). 소셜미디어는 자신을 드러내거나 함께 어울리고 싶은 사회 심리적 욕 망의 표출이 가능한 속성 때문에 지속적인 참여가 이루어진다 소셜미. 디어와 같은 네트워크 중심의 수평적 사회에서는 자유로운 참여와 상 호작용으로 유대감 형성이 쉽게 이루어진다 그러므로 직접 대면이 없. 어도 공동의 관심사에 대해서는 정보공유를 통해 새로운 공동체를 형 성하기도 한다13) 따라서 온라인 기반에서 보다 자기중심적으로 개인. 화된 소셜미디어는 데이터를 공유하는 상호관계형 네트워크라 할 수 9) 신동희 위의 글, . 10) 김구, 온라인상에서 정보공유 의도 및 행동에 미치는 영향에 관한 연구< >, 정보화정책 제 권 제 호, 20 , 1 , 2013, pp.22-41.≪ ≫ 11) 김종기 김진성 에서의 관계형성 정도와 개인의 정보공유 태도가, , <SNS 정보공유 의도에 미치는 영향 정보화 정책 제 권 제 호>, , 19 , 2 , 2012,≪ ≫ pp.57-84. 12) 양혜승 김진희 서미혜, , , 페이스북은 우리의 삶을 행복하게 하는가 한< ?>, ≪ 국언론학보 제 권 제 호, 58 , 6 , 2014, pp.215-244.≫ 13) 신동희 위의 글, . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  7. 7. 350 41東亞人文學 第 輯 있다14) 참여와 공유라는 미디어 의 속성과 재미와 즐거움이라는. 2.0 특성을 내포한 소셜미디어 중심에는 개별 사용자들이 온라인 커뮤니 티를 통해 사회적 상호 작용을 형성하고 있다. 소셜미디어는 사회적 비교를 촉진하면서 발전하는 이상적인 플랫폼 역할을 한다고 볼 수 있다 또한 소셜미디어는 일대다 커뮤니. ( )一對多 케이션의 형태로 일상에 관한 대화 유용한 정보공유 또는 개개인의, 메시지를 전하면서 커뮤니케이션 욕구를 충족시키는 공론장의 기능을 한다15) 구체적으로 소셜미디어 포스팅에 나타난 댓글 등의 텍스트. 분석을 통해 이용자들의 반응과 인식 또는 관계를 살펴봄으로써 시장 예측이나 사회현상에 대한 변화를 신속하게 측정할 수 있다16) 한편. 기업에서는 소비자들의 의견수렴이나 정보제공을 목적으로 소셜미디 어를 적극 활용하고 있다 이는 소셜미디어에 사용으로 나타나는 이용. 자 정보가 마케팅에 유용하기 때문이다17) 또한 구직이나 신제품 판. 매 또는 신뢰를 쌓기 위해 소셜미디어 활용을 어떻게 해야 하는지 등 에 대해 다양한 연구가 수행되기도 한다18) 하지만 소셜미디어를 지. 속적으로 사용하는 또 다른 이유는 구성원들로부터 자존감을 얻거나 사회적 영향력으로 사회적 네트워크 범위를 확장하고 강화하려 한다 는 분석결과도 있다19). 14) 박종철 전수정 이한준 소셜네트워크 서비스 활동이 소비자의 지식창출, , , < 및 지속적 사용의도에 미치는 영향 서비스경영학회지 제 권 제>, , 12 , 4≪ ≫ 호, 2011, pp.201-226. 15) 이기석 이은혜 곽경란 박지윤 제래미 김주환 트위터 이용자 특성에, , , , , , < 관한 연구 한국 학회 학술대회 발표논문>, HCI , 2011, pp.1043-1050.≪ ≫ 16) 이영진 윤지환 관광분야에서 빅데이터의 활용 방법 모색 관광, , < SNS >, ≪ 연구저널 제 권 제 호, 28 , 3 , 2014, pp.5-14.≫ 17) 표원정 임관혁 관광정보의 특성이 관광객 정보탐색행동에 미치는, , <SNS 영향 관광 경영연구 제 권>, , 51 , 2012, pp.285-308.≪ ≫ 18) 박한우 최경호 소셜네트워크서비스 빅데이터 분석을 위한 연구문제 설, , < 정과 통계적 제문제 디지털융복합연구 제 권 제 호>, , 14 , 12 , 2016, pp.≪ ≫ 591-597. 19) 김종기 위의 글, . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  8. 8. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 351 소셜미디어에서는 텍스트나 사진 또는 영상물 등 다양한 형태의 콘 텐츠를 통해 자신이 의도한 감정을 표현함으로서 사회적 실재감(social 을 높이려 한다 시각 이미지는 텍스트 혹은 오디오 메시지presence) . 보다 집중력을 강화하고 이해력을 향상시키는데 도움이 되고 그 이미 지가 명확할수록 강렬한 감정을 유발한다 정보전달 방법에 있어. 90% 이상은 비언어적 커뮤니케이션 형태인 사진이나 영상 등과 같은 시각 적 이미지 형태로 전달되고 있다 이것은 시각정보가 뇌에서 처리되는. 속도가 문자에 비해 만 배나 빠른 것으로 확인되고 있기 때문이6 다20) 그러나 소셜미디어에서는 사생활에서 사회적 이슈에 대한 참여. 또는 텍스트에서 청각 이미지 영상까지 다양하지만 결국 콘텐츠가, , 풍부하고 우수해야만 방문이 촉진 된다21) 또한 텍스트로 구성된 콘. 텐츠는 반복해서 읽을 수 있지만 링크된 콘텐츠는 기존의 정보를 그, 대로 전달한다는 측면에서 신뢰도를 높일 수 있다 특히 소비자의 각. , 성 수준을 증가시키는 정보는 공유가 더욱 활발하게 일어나게 된 다22) 예를 들면 아웃도어 레포츠를 즐기는 사람들은 비언어적 시각. , 적 이미지 형태를 즐겨 사용하는데 소셜미디어 사용자는 아웃도어활, 동에 참여효과가 높기 때문에 소셜미디어 구전행동이 더 높다23) 소. 셜미디어 포스팅에 공감을 표시하게 되는 콘텐츠의 경우는 정보가 명 확하여 이해하기 쉽고 재미나 흥미를 유발하거나 적시성이 있다 또, . 한 검색이 간편하고 편리한 경우 이용자의 태도가 긍정적인 반응으로 20) 김찬우 박효찬 박한우 년 대통령 후보수락 연설 유튜브 동영상의, , , <2017 댓글망과 의미망 분석>, Journal of the Korean Data Analysis Society≪ ,≫ 제 권 제 호19 , 3 , 2017, pp.1379-1390. 21) 박한우 최경호 국회의원 블로그의 이웃링크에 미치는 요인, , < >, Journal≪ 제 권 제 호of the Korean Data Analysis Society , 8 , 3 , 2006,≫ pp.1035-1045. 22) 황유선 페이스북 일상담화의 감정 탐색 한국콘텐츠학회 논문지, < >, ,≪ ≫ 제 권 제 호16 , 2 , 2016, pp.1-13. 23) 오태연 권기성 박경이 서원재 아웃도어 스포츠 이용에 따른 지, , , , < SNS 각된 효익 관여도 구전행동의 차이검증 한국여가레크리에이션학회지, , >, ≪ ,≫ 제 권 제 호38 , 3 , 2014, pp.17-28. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  9. 9. 352 41東亞人文學 第 輯 나타나며 광범위한 정보보다 세부적이고 체계적인 정보를 제공할 때, 반응이 높게 나타난다24). 한편 오프라인에서 접촉의 기회가 많은 사람들이 다양한 목소리들, 을 듣는데 익숙하다 마찬가지로 소셜미디어 상에서도 폭넓은 네트워. 크에 접근하거나 서로 다른 콘텐츠에 대한 노출이 많아질수록 대안적 관점에 대해 배울 수 있기 때문에 정보의 공유는 긍정적 가치를 창출 한다고 할 수 있다 이처럼 소셜미디어 참여는 관계형성과 다양한 이. 슈에 참여할 수 있는 좋은 기회가 될 수 있다 하지만 젊은 층에서. , 오락목적으로 많이 사용하는 것에 대한 우려도 있다25) 또 다른 측면. 에서는 우리나라의 젊은 층은 소셜미디어 사용목적이 주로 관계유지 또는 개선을 위해서라는 연구결과도 있다26) 좋아하는 채널에 있어서. 는 남성은 개방적인 트위터나 페이스북 등을 선호하는 반면 여성은, 폐쇄적인 인스타그램 카카오스토리 등과 같이 상대적으로 시각적인, 소셜미디어를 많이 사용하는 것으로 나타났다. DMC Report27)에서는 소셜미디어 사용 이유가 친구나 지인과 커뮤니케이션을 위해서(56.5%), 정보획득 취미관심사 순으로 나타났고 공유 목적으로 정보획득이나, , 취미관심사 등이 전년도에 비해 년에 높아진 것이 특징이다 이2017 . 는 정보공유 활성화를 통해 지속적인 친밀감 증대로 유대감 형성에 도움이 되기 때문인 것으로 풀이된다. 24) 장성운 레저스포츠 참여자들의 수용에 관한 연구 고려대학교 대, < SNS >, 학원 박사학위논문, 2016. 25) 위의 글Changsup P., Barbara K. K, . 26) 김윤화 소셜네트워크서비스 이용추이 및 이용행태 분석 충북 정보, . :≪ ≫ 통신정책연구원, 2017. 27) DMC Report, 소셜미디어 이용 행태 및 광고 접촉 태도 분석 보고서 ,≪ ≫ 서울 미디어: DMC , 2017. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  10. 10. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 353 취미레저 콘텐츠 제공자로서의 페이스북2. 취미의 개념은 경제적 목적이 아닌 즐거움을 얻기 위한 활동이라 할 수 있다 레저 는 놀이나 오락을 재미나 기분전환 또는 흥. (Leisure) 미로 하는 휴가나 취미 등의 뜻으로 여가시간의 즐거움을 포현하는 단어로28) 여가의 의미로도 사용 된다 레저는 대가성 없는 일상적 생. 활의 일부로 삶을 풍요롭게 하지만 성별 나이 직업 등 사회적 속성, , 에 따라 만족도의 차이가 있다29) 그러나 취미레저 활동이 각각의 만. 족을 얻기 위한 자발적 활동에서 출발하나 여가시간만 늘어난다면 수 동적 여가를 초래하게 되므로 삶의 질이 향상되는 것은 아니다30). UN 세계 인구 고령화보고서‘ ’31)에서 우리나라는 년경이 되면 세2020 100 시대가 보편화되는 호모 헌드레드 의 시대가 도래 할‘ ’(homo hundred) 것으로 전망했다 장수가 축복이 되기 위해서는 일자리나 여가시간 활. 용에 대한 사회 정책적인 준비가 필요할 것이다・ 32). 인터넷은 다양한 취미레저에 관한 정보나 콘텐츠를 접할 수 있는 기회를 제공했다 스마트폰의 보급은 실시간 콘텐츠 제작과 동시에 공. 유가 가능한 환경을 마련했다 모바일 환경의 상시접속은 개인의 일상. 부터 필요한 정보나 제품자료 공공문제나 정치사회적 이슈 취미레저, , 관련정보 등 다양한 목적의 텍스트나 이미지 또는 동영상 데이터를 생성하고 있다33) 이러한 디지털환경에서는 가상의 체험과 조, 2014). 28) 구경자 진지한 여가와 레저스포츠 전문화 및 참가정도의 관계 경기대, < >, 학교 대학원 박사학위논문, 2010. 29) 노대욱 위의 글, . 30) 김진욱 한국 노인의 생활시간에 관한 연구 노인복지연구 제 권, < >, , 32 ,「 」 2006, pp.149-177. 31) UN World Population Ageing, Department of Economic and Social Affairs, New York: Population Division, 2009. 32) 장미옥 중 고령층의 여가시간 사용분석 연구 수산해양교육연구, < , >, ,≪ ≫ 제 권 제 호27 , 1 , 2015, pp.203-217. 33) 신동희 김희경 김태양 를 활용한 집단참여형 콘텐츠 특성 연구, , , <SNS >, 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  11. 11. 354 41東亞人文學 第 輯 작기술을 통해 즐거움을 얻을 수 있는 다양한 디지털형 취미레저 문 화도 나타나고 있다 또한 평균수명의 증가는 사회활동의 연장선상에. 서 취미레저 활동에 적극적으로 참여하도록 변하게 했다 평생직장 개. 념이 사라지면서 여가시간이 자기개발의 기회로 정착되면서 일과 여 가를 병행하려는 사람들도 많아졌다34) 이러한 자기개발을 위한 진지. 한 여가의 참여는 결국 소셜미디어 사용의 확대로 이어졌다. 소셜미디어 채널중 가입자가 가장 많은 페이스북은 메시지 미디어, , 마켓을 완벽하게 충족시키는 매체이다3M 35) 더구나 비용이 거의 들. 지 않는 페이스북은 마케팅에 유리한 기회가 될 것이므로36) 페이스북 을 통하여 정보를 획득하거나 수익창출의 도구로 사용하려는 경우가 더욱 활발해지고 있다 페이스북은 포스팅이 쉽고 편리하여 다른 소셜. 미디어 콘텐츠를 간편한 방법으로 하이퍼링크 할 수 있다 또한 포스. 팅을 플랫폼 내부에서만 공유할 수 있어 더 많은 확산된다 페이스북. 은 공개범위나 이용자들 상호간 방향성에 있어서는 트위터와 카톡의 중간 정도로 실명을 기반으로 하는 친구관계 중심으로 네트워크가 형 성되기 때문에 실시간 댓글 작성에 있어서 완곡한 표현을 사용하게 되는 경향이 있다37) 이는 기존관계를 지속시킴으로서 사회적 자본을. 유지할 수 있는 대표적 목적과 부합되어 스마트폰의 보급과 함께 페 이스북 사용이 더욱 확대 되었다38) 또한 페이스북은 자기표현의 수. 디자인지식저널 제 권, 30 , 2014, pp.243-251.≪ ≫ 34) 황주용 한국 여가문화의 변천과정과 미래전망 고려대학교 사회체육학, < >, 과 박사학위논문, 2015. 35) 김정도 러닝스톰, , http://learning-storm.com, 2017.≪ ≫ 36) 황용석 박선주 김양은 신동희 이제호 정성은 정승화 정예림 최재원, , , , , , , , , 표나성 연결사회에서의 소통과 공유 서울 시간의물레, , : , 2017, pp.125-「 」 142. 37) 김찬우 박효찬 박한우 년 대통령 후보수락 연설 유튜브 동영상의, , , <2017 댓글망과 의미망 분석>, Journal of the Korean Data Analysis Society ,≪ ≫ 제 권 제 호19 , 3 , 2017, pp.1379-1390. 38) 박지원 박한우 페이스북 팬 페이지의 동시 댓글 데이터를 이용한 네트, , < 워크 분석 제 권 제>, Journal of the Korean Data Analysis Society , 16 ,≪ ≫ 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  12. 12. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 355 단으로 만족감을 줄 수 있고 깊은 유대감을 형성할 수 있어 자신의 정체성 표출을 위한 자기표현의 의도를 충족시켜준다39) 페이스북 사. 용자중 절반이상은 정보의 제공이나 자기표현을 위해서 정보공유를 하지만40) 개방적이고 이용자 친화적인 인터페이스 를 통해, (interface) 또 다른 형태의 상호작용을 만들어 내기도한다41). 한편 삶의 질을 중요하게 여기는 사회적 흐름은 취미레저를 통해, 즐거움을 추구하고 재미를 찾는 트렌드가 지속될 것이다 이는 소설미. 디어 활동이 스트레스를 해소하는 대안이 될 수 있음을 뜻하고 이러, 한 견해는 시간보다 경제적 제약 때문에 사이버공간에서도 취미레저 활동이 자리매김하는 것을 보여 준다42) 모바일을 통하여 관심 있는. 취미레저 정보를 찾아 체험하기도 하고 참여한 과정을 페이스북에 포, 스팅 또는 공유하는 것이 일상화되었다 취미레저 활동과정에서 발생. 하는 흥미롭고 재미있는 정보를 페이스북에 공유하는 것은 즐거움을 지각하고 이용자 간 신뢰형성에 도움이 되기 때문일 것이다 포스팅, . 주제도 취미나 레저가 주는 신선함이나 짜릿함 재미나 흥미처럼 설레, 임과 같이 기대감을 유발시킬 수 있는 즐거움에 대한 요소가 필요하 다43) 그러나 정보의 품질이 양호하고 적당한 타이밍에 쉽고 편리한. 검색이 가능해야 지루하지 않기 때문에 페이스북 이용자들의 관심을 더 많이 불러오기 위해서는 보다 세부적이고 체계적인 정보가 제공되 호6 , 2014, pp.3243-3253. 39) 김유정 페이스북에서의 자기과시적인 자기표현 한국디지털콘텐츠학, < >, ≪ 회논문지 제 권 제 호16 , 4 , 2015, pp.503-512.≫ 40) 한혜주 이경미 소비자의 소셜미디어를 통한 정보공유 활동에 대한 연, , < 구 소비자학연구 제 권 제 호>, , 25 , 2 , 2014, pp.21-44.≪ ≫ 41) 이경민 김찬휘 박한우 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색, , , <SNS >, 제 권 제 호Journal of the Korean Data Analysis Society , 19 , 2 , 2017,≪ ≫ pp.873-884. 42) 노대욱 사회 경제적 특성에 따른 레저 행태 분석 연세대학교 일반, ,≪ ・ ≫ 대학원 박사논문, 2010. 43) 오태연 위의 글, . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  13. 13. 356 41東亞人文學 第 輯 어야 한다44). 취미레저 활동에 깊이 빠질수록 심리적 만족감으로 즐거움이나 성 취감 건강증진 등의 욕구가 충족되므로 보상을 많이 받았다고 느낀, 다 이처럼 취미레저의 개별화 경향은 개성의 창출로 나타나고 자연. , 친화적 수요의 증가는 탈도시화로 이어진다 이러한 변화는 취미레저. 활동의 전반적인 증가로 이어짐과 동시에 다양한 콘텐츠 생산에 필요 한 소재를 제공하게 되며 페이스북에서 관계망 확장에 기여하게 된다. 또한 현실적 환경을 벗어난 레포츠활동은 건강관리나 흥미에 대한 만 족감과 몰입으로 삶의 질을 높이는 수단으로 긍정적 영향을 미치게 된다 이와 같은 만족스런 경험은 삶의 질을 효과적으로 향상시키는. 방법이 된다45) 마찬가지로 취미레저 활동참여도 일상적 만족감이 커. 지고 성취에 대한 자기효능감을 얻을 수 있으므로 행복감을 키워준 다46) 이것은 페이스북과 같은 소셜미디어 속에서 필요한 정보를 찾. 거나 취미레저 활동에 참여한 경험을 포스팅 하면서 이용자들과 관계, 를 확장하고 관심 있는 콘텐츠 공유를 통해 공감을 표현하고 댓글과, 대댓글 등의 형태로 반응이 나타나게 된다. 이상의 선행연구를 검토한바 커뮤니케이션의 핵심은 정보공유로 포 스팅에 대한 반응과 인식 댓글 분석으로 이용자들의 반응과 관계를, 살펴보는 것은 시장 예측이 가능하기 때문에 가치가 있다 또한 콘텐. 츠가 우수하면 방문이 촉진되고 이용자의 각성을 높이는 정보가 활발, 하게 공유되는 등 폭넓은 연구결과가 충분함에도 불구하고 많은 연구 가 관광분야 또는 레저스포츠 트렌드 등 변화 추이를 살펴보는 현황 연구에 머무르고 있다 그러나 본 연구는 취미레저 포스팅에 대한 소. 44) 장성운 위의 글, . 45) 곽한병 진은희 레저스포츠 참가자의 여가몰입과 여가만족 및 삶의 질, , < 의 관계 한국체육과학회지 제 권 제 호>, , 19 , 3 , 2010, pp.163-175.≪ ≫ 46) 이계곤 설진배 스포츠 여가활동 참여 동기 및 참여정도가 신체적 자기, , < 효능감과 생활만족에 미치는 영향 사회과학연구 제 권 제 호>, , 27 , 4 ,≪ ≫ 2016, pp.3-24. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  14. 14. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 357 셜 빅데이터를 활용하여 이용자들의 반응과 인식 관계를 분석함으로, 써 보다 폭넓은 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 연구문제3. 지금까지의 논의를 바탕으로 다음과 같이 연구문제를 설정했다. 연구문제 취미레저 페이스북 페이지 포스팅에 대한 이용자의 반1: 응 좋아요 댓글 공유 정도는 어떻게 나타나는가( ) ?・ ・ 연구문제 취미레저 페이스북 포스팅에 대한 이용자들의 댓글 관2: 계는 어떠한가? 연구방법.Ⅲ 데이터 수집1. 취미레저 활동에 관련한 페이스북 페이지 포스팅은 주로 특정한 종 목 위주로 이루어지고 있다 따라서 모든 종목별 취미레저 관련 페이. 지를 비교할 수 없기 때문에 포괄적으로 운영되고 있는 기업의 페이 스북 페이지를 선정했다 조사결과 취미레저를 중심으로 페이스북 페. , 이지를 운영하고 있는 기업페이지 증 팔로어 수가 만 명이 넘는 페1 이지가 총 개로 나타났다 그중 프립3 . ‘ ’(www.facebook.com/frientrip) 은 레포츠 체험 여행 등 아웃도어 취미레저가 중심이다 반면에 하, , . , ‘ 비풀 은 일상적 취미레저를 대상으로 운’(www.facebook.com/hobbyful) 영하고 있어 취미레저 범위 내에서 이루어진다는 공통점이 있다, . 먼저 페이지에 콘텐츠를 포스팅하는 관리자의 인식과 좋아요 댓, ・ 글 공유 등 이용자의 반응을 살펴보기 위해 데이터를 수집했다 수집.・ 에는 프로그램을 이Netvizz v1.44(https://apps.facebook.com/netvizz) 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  15. 15. 358 41東亞人文學 第 輯 용했다 는 연구 목적으로 의 그룹 페이지 네트워크. Netvizz Facebook , , , 타임라인 이미지 검색 링크 통계 등의 데이터를 추출하는 소프트웨, , 어다 데이터 수집기간은 년 월 일 년 월 일까지 년. 2016 8 1 ~2017 7 30 1 간으로 설정했다 그 이유는 취미레저의 계절적 특성에 따른 활동량에. 있어 차이점을 고려하기 위함이다 그리고 텍스트 기반 빅데이터 분석. 프로그램인 텍스톰 을 이용하여 수집된 댓글의 네트워크 분석(Textom) 및 시각화를 진행하였다. 다음은 이용자 간의 관계를 분석하기 위해 소셜미디어 분석 플랫, 폼이자 네트워크 분석 프로그램인 노드엑셀 을 이용했다(NodeXL) 47). 전체 메트릭스 분석을 위해서는 두 페이지에서 댓글 반응이 가장 활 발했던 시기로 년 월 일부터 월 일까지 주일간을 선택하2017 7 3 7 10 1 였다 분석기간을 한정한 이유는 두 페이지 간 이용자의 활동시기에. 따라 편차가 존재할 수 있기 때문에 페이지 활동이 가장 많은 기간을 선정하여 데이터를 수집하였다 자세한 데이터 수집과 분석 절차를. 표 에 정리하였다< 1> . 단계 데이터 수집 정제 분석 및 시각화 주요 절차 ① 포스팅 현황 및 텍 스트 포스팅 댓글( , ) 수집 ② 이용자들 간 대댓 글 관계 수집 ① 기사 및 댓글 문 장 형태소 추출 단어 추출 및 정제 ② 노드와 엣지 시각 화 수치 조정 ① 포스팅 및 댓글 빈 출 단어망 시각화 ② 댓글망 시각화 분석 도구 ① Netvizz v1.44 ② NodeXL ① 텍스톰 ② NodeXL ① UCINET, Netdraw NodeXL② 표 데이터 분석 절차 및 분석도구< 1> 하비풀 과 프립 의 페이지에서 수집한 기본정보와 데이터의 개요는‘ ’ ‘ ’ 표 과 같다 하비풀 은 실내 취미레저 위주의 수공예품 제작에 필< 2> . ‘ ’ 47) 노드엑셀코리아 따라잡기 서울 패러다임북, NodeXL . : , 2015.≪ ≫ 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  16. 16. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 359 요한 키트를 매거진 형태로 배달하고 제작과정은 전문가의 강의 동영, 상을 온라인으로 제공하고 있다 프립 은 아웃도어 취미레저 이벤트. ‘ ’ , 나 체험 서비스를 제공하며 행사를 주관하는 호스트와 참가자를 연결해 주는 플랫폼 서비스이다 두 페이지의 페이스북 계정은 각각. ‘hobbyful’ 과 이다 좋아요 팔로어 수는 하비풀 이 약 만 천여 명‘frientrip’ . ‘ ’( ) ‘ ’ 8 5 , 프립 이 약 만여 명으로 나타났다 데이터 수집기간 중 팔로어 수가‘ ’ 3 . 프립 에 비해 약 배 높은 하비풀 에서 페이스북 타깃 광고를 시행하‘ ’ 3 ‘ ’ 였는지는 확인되지 않았다. 수집 기간 중 포스팅 횟수는 하비풀 이 개 프립 이 개이다‘ ’ 280 ‘ ’ 263 . 동영상과 사진 위주의 포스팅 비율을 살펴보면 하비풀 은 동영상이‘ ’ 사진 포스팅이 로 동영상 포스팅이 조금 많은 것으로51.43%, 47.50% 나타났다 그러나 프립 은 동영상이 사진 포스팅이. ‘ ’ 20.15%, 48.29% 사진 포스팅 비율이 두 배 이상 높았다 특히 링크 포스팅 비율에 있. , 어서는 하비풀 이 로 매우 낮았지만 프립 은 나 차지했‘ ’ 0.36% ‘ ’ 31.18% 다 하지만 데이터 수집 기간 중 게시물 수가 하비풀 이 회 프립. ‘ ’ 280 , ‘ ’ 이 회로 비슷한 점을 감안 할 때 링크 포스팅의 경우는 반응도가263 , 상대적으로 낮게 나타났다 하비풀 은 프립 에 비해 동영상 포스팅. ‘ ’ ‘ ’ 비율이 높고 링크 포스팅이 매우 낮은 것이 특징이다. 구 분 하비풀 프립 데이터 수집기간 2016. 8. 1 ~ 2017. 7. 30 전문분야 수공예품 제작키트 판매 아웃도어레저 이벤트, , 행사 체험, 설립일자 년 월2016 4 년 월2013 11 간단소개 취미생활에 경제적 시간, 적 장소적 제약을 극복할, 수 있도록 취미키트를 매 거진 형태로 배달하며 온 라인 강의 제공 다양한 취미활동과 여행을 함께 즐길 수 있는 서비스 와 행사를 주관하는 호스 트와 참가자를 연결하는 플랫폼 서비스 제공 표 하비풀과 프립 페이스북 페이지 정보 및 개요< 2> 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  17. 17. 360 41東亞人文學 第 輯 구 분 하비풀 프립 주요특징 - 전문가의 현장강의 동영상 제공 - 취미 구독 개념 매거진( ) 도입 - 일상적으로 취미를 즐길 수 있음 - 아웃도어레저와 여행 결합 - 호스트 중심 오프라인 행사 주관 - 취미경험 기회 제공 페이스북 계정 hobbyful frientrip 페이지 좋아요 수 85,259 30,657 페이지 팔로우 수 89,029 30,343 게시물 수 280 263 동영상 포스팅 비율 51.43 % 20.15 % 사진 포스팅 비율 47.50 % 48.29 % 링크 포스팅 비율 0.36 % 31.18 % 소셜미디어에 있어서 포스팅과 댓글 데이터가 텍스트 형태인 경우, 소셜 텍스트 데이터는 여타의 데이터와 명확히 구분되어 사회적 이슈 나 일반적인 소비행태와 취미레저 활동의 반응과 관계를 살펴보는데 유용하다48) 이러한 빅데이터 분석방법은 알고리즘에 기초하므로 데. 이터 수집시간을 줄일 수 있고 표본오차가 적을 뿐만 아니라 다양한, 관계 파악 등의 장점이 있다49). 그림 은 년 월 일부터 년 월 일까지 년간 하비< 1> 2016 8 1 2017 7 30 1 ‘ 풀 과 프립 페이스북 페이지의 월별 댓글 반응추이를 나타낸 것이다’ ‘ ’ . 댓글 반응량에 편차가 큰 것은 하비풀 은 페이스북 페이지 위주로‘ ’ 프립 은 포털 위주로 운용되고 있음을 원인으로 파악했다 또한 취미‘ ’ . 레저를 주제로 하는 포스팅의 경우에는 년 월 발생한 경주지진2016 9 이나 촛불집회에 비해 특정시기에 특정한 이슈로 집중되는 것이 아니 48) 최홍규 정보화 정책 이슈의 확산 과정에 관한 연구 고려대학교 일반, < >, 대학원 박사학위논문, 2014. 49) 박대민 뉴스 기사의 빅데이터 분석 방법으로서 뉴스정보원 연결망분, < 석 한국언론학보 제 권 제 호>, 57 , 6 , 2013, pp.234-262.「 」 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  18. 18. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 361 라 계절에 따라 일상적으로 나타나기 때문에 댓글이나 데이터 량에 있어서는 차이가 날 수 있다. 그림 하비풀과 프립 페이스북 페이지 년간 댓글추이< 1> 1 (2016.8.1~17.7.30) 데이터 분석방법2. 사회 네트워크 분석 은 사회적 관계를 분석(social network analysis) 하여 사회의 구조를 연구하는 방법으로 특정한 사회적 시스템에 연결, 된 개인이나 조직 국가들 사이에 교환되는 정서적 공감이나 정보의, 교환 상거래 등의 관계를 분석하는 접근법이다, 50) 네트워크상의 각. 개체들은 서로 관계를 맺고 있고 이 관계들이 소셜네트워크서비스 를 이용한 네트워크 분석의 바탕이다 사회 네(social network service) . 트워크에 있어서 데이터 수집은 컴퓨터를 이용하거나 전통적인 관찰 법으로 수집할 수 있고 전문적인 크롤러 개발을 통해 컴퓨터, (crawler) 프로그램으로 검색엔진에서 수집이 가능하다 따라서 이러한 네트워크. 에서 일어나는 반응이나 공감의 형태 연결 관계 등 숨겨진 패턴이나, 50) 박한우 최경호 위의 글, , . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  19. 19. 362 41東亞人文學 第 輯 규칙성 또는 구조적 관계를 찾아내는 것이 중요하다, 51) 가트너. 52)에 따르면 빅데이터란 구조화되지 않은 복잡하고 비정형화된 것 이며, ‘ ’ , 빅데이터 분석 단계별 방법으로 기술적 진단적(descriptive), (diagnostic), 예측적 처방적 분석 방법이 있다 지금은 무(predictive), (prescriptive) . ‘ 슨 일이 생겼는지 기술적 상황을 파악하고 있지만 이미 인과관계 진’ , 단적 분석 단계에서 미리 예측하여 처방을 내리는 예측분석 단계로 진입하였다 앞으로는 높은 가치를 창출하게 되는 처방적 분석 단계로. 발전할 필요성이 점차 커지고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어를 이용한 네트워크 분석기법을 사용하여 타당성을 확보하였다 소프트웨어를 통한 분석 기법을 이용하면 연구. 자의 주관적 개입을 최대한 배제할 수 있다53) 또한 분석 대상들 사. 이에 존재하는 연결 관계를 계량적으로 나타낼 수 있어 연구자의 주 관적 견해가 개입할 수 없는 방법이기 때문에 객관성을 확보할 수 있 다54) 먼. 저 댓글에 사용되는 단어의 특성을 비교하기 위해 텍스트 분 석을 실시하였고 단어의 빈도 분석을 통해 메시지의 주제를 확인하고, 자 했다 다음으로 을 이용하여. UCINET CONCOR(CONvergence of iterated 분석을 실시하여 단어 네트워크 간의 유사성을CORrelations) 확인하였다55) 분석이란 각각의 키워드들을 군집별로 묶. CONCOR , 51) 박한우, 정치 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크에 대한 종단연구< >, Journal≪ 제 권 제 호of the Korean Data Analysis Society , 6 , 3 , 2004, pp.901-915.≫ 52) Gartner and others, http://www.datamation.com/big-data/big-data-analytics. html 53) 이미경 박지원 박한우 소셜미디어를 활용한 국제회의 네, , , Marc Smith, < 트워크 분석 세계인터넷전문가총회 트위터 사례를 중심으로 관- (IR15) >, ≪ 광연구 제 권 호, 30 , 3 , 2015, pp.223-246.≫ 54) 장아름 박지영 박한우 트위터 데이터를 활용한 부산국제영화제, , , < (BIFF) 의 글로벌 커뮤니케이션 네트워크 분석>, Journal of the Korean Data≪ 제 권 제 호Analysis Society , 17 , 2 , 2015, pp.939-949.≫ 55) Borgatti, S. P., Everett, M. G., Freeman, L. C., UNICET 6 for Windows: software for social network analysis <computer program>, MA: Analytic Technologies., 2002. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  20. 20. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 363 어 좀 더 명확하게 의미를 파악하는데 사용하는 네트워크 분석 기법 이다 를 이용한 구조적 등위성 분석은 각 엑터 쌍 간의 상. CONCOR 관계수를 토대로 수행되고 행이나 열 또는 행과 열에 대해 동시에 상, 관관계계수를 계산함으로서 시작 된다56) 다음으로 페이스북 페이지. 의 이용자 관계를 추적하기 위하여 을 이용하여 데이터를 수NodeXL 집했으며 각각의 페이지를 대상으로 이용자에 관련된 데이터를 분석, 하고 동시에 시각화를 진행하였다, . 연구결과.Ⅳ 페이지에 나타난 관리자와 이용자 간 인식 분석1. 분석기간 중 두 기업 페이스북 페이지의 전체 포스팅 수는 하비풀‘ ’ 이 개 프립 이 개로 주말을 제외하면 주중평균 매일 한 번 정280 ‘ ’ 263 도이다 포스팅 비율을 살펴보면 하비풀 은 동영상이 프립. ‘ ’ 51.43%, ‘ ’ 은 동영상이 사진 포스팅의 경우는 하비풀 이 프20.15%, ‘ ’ 47.50%, ‘ 립 은 이지만 링크 포스팅에 있어서는 하비풀 이 프’ 48.29% , ‘ ’ 0.36%, ‘ 립 은 로 프립 이 월등히 높다 이것은 각 기업의 사업 추진’ 31.18% ‘ ’ . 방향에 따라 나타난 결과와 관련되어 있다. 다음은 관리자의 포스팅 유형에 따른 이용자의 반응에 대해 살펴보 았다 표 은 두 페이스북 페이지 이용자들이 각각의 포스팅에 나. < 3> 타낸 반응정도를 정리한 것으로 연결망을 구성하고 있는 이용자가 어 떤 콘텐츠에 더 적극적으로 반응하는지 정도를 살펴보았다 하비풀. ‘ ’ 은 동영상 포스팅 비율이 로 사진 포스팅 보다 조금51.43% 47.50% 차이난다 그러나 좋아요 반응에 있어서는 동영상 포스팅. ‘ ’ 87.55%, 56) 곽기영 소셜네트워크 분석 서울 도서출판청람, , : , 2017.≪ ≫ 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  21. 21. 364 41東亞人文學 第 輯 댓글 로 매우 높게 나타나는 것으로 확인되었다 이에 반해82.94% . 프립 의 경우는 동영상 포스팅 비율이 사진 포스팅 비율이‘ ’ 20.15%, 로 동영상 포스팅에 비해 사진 포스팅 비율이 배 이상 높지48.29% 2 만 좋아요 반응은 사진 포스팅 동영상 포스팅 로 큰 차‘ ’ 46.23%, 40% 이가 없다 하지만 사진 포스팅에 비해 동영상 포스팅 횟수가 절반 이. 하 수준인 점을 감안하면 좋아요 반응은 동영상이 배 이상 높은 것‘ ’ 2 이다 댓글 반응에 있어서는 사진 포스팅 동영상 포스팅. 33.69%, 로 나타났다 즉 사진 포스팅 비율이 두 배 이상 높았지만 댓59.35% . , , 글 반응은 동영상 포스팅이 오히려 많다는 것은 결과적으로 동43% 영상 포스팅에 대한 반응이 사진 포스팅 보다 높다는 것을 반증하는 것이다 이결과는 콘텐츠의 풍부함과 우수성. 57)이나 재미나 즐거움에, 대한 기대감을 유발시키는 요소58)가 있거나 소비자의 각성을 증가시, 키는 포스팅59)의 경우에 반응이 높고 활발하게 공유된다는 기존의, 연구 결과와 같은 맥락이라 볼 수 있다 그러나 포스팅의 공유에 있어. 서는 하비풀 은 동영상 포스팅이 로 압도적으로 높았지만 프‘ ’ 82.76% , ‘ 립 은 사진 포스팅의 공유가 로 동영상 포스팅 에 비해’ 53.41% 36.2% 높게 나타났다. 다음으로 하비풀 은 수공예품을 만드는 동영상 중심의 콘텐츠가 많‘ ’ 아 감성적으로 반응하였지만 프립 은 사진 위주의 링크된 포스팅이, ‘ ’ 상대적으로 많아 반응도가 낮게 나타났다고 볼 수 있다 선행연구에서. 는 링크된 포스팅의 콘텐츠가 정보를 그대로 전달할 수 있어 신뢰도 를 높일 수는 있다60)고 했지만 본 연구에서는 인식 또는 반응으로, 연결되지는 않았다 그러나 아웃도어취미레저 경우 시각적 이미지를. , 즐겨 사용 한다61)는 것과 적시성과 간편한 검색에 대한 긍정적으로 57) 박한우, 정치 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크에 대한 종단연구< >, Journal≪ 제 권 제 호of the Korean Data Analysis Society , 6 , 3 , 2004, pp.901-915.≫ 58) 오태연 권기성 박경이 서원재 위의 글, , , , . 59) 황유선 위의 글, . 60) 황유선 위의 글, . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  22. 22. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 365 인식했다62)는 연구결과와 관련이 있다 하지만 일반적인 정보에 비해. 주제에 대해 보다 구체적인 정보를 제공하고 있는 하비풀 의 반응이‘ ’ 높게 나타난 것은 선행연구와 동일한 결과로 나타났다. 이용자의 반응 항목 하비풀 프립 좋아요 전체 좋아요 수 215,229 7,605 사진 좋아요 비율% 12.37 46.23 동영상 좋아요 비율% 87.55 40.00 댓글 전체 댓글 수 52,201 2,256 사진 댓글 비율% 17.06 33.69 동영상 댓글 비율% 82.94 59.35 공유 전체 공유 수 93,883 1,816 사진 공유 비율% 17.24 53.41 동영상 공유 비율% 82.76 36.12 표 이용자의 콘텐츠 반응도< 3> 페이지 이용자의 반응 분석2. 페이지 이용자의 댓글반응 분석을 위해 단어빈도 분석을 실시했다. 표 는 하비풀 과 프립 의 페이스북 페이지에 나타난 댓글 중 상< 4> ‘ ’ ‘ ’ 위 개 단어를 표로 나타낸 것이다 단어빈도 기준은 번 이상 출현20 . 2 한 단어 중에서 각각의 단어가 차지하고 있는 비율이 높은 순으로 정 리하였다 분석결과에 따르면 공통적으로 헐 이거 대박 와 와. ‘ ’, ‘ ’, ‘ ’, ‘ ’ 같은 감탄사가 상위를 차지했다 이것은 콘텐츠에 대한 즉시적 관심의. 표현정도에 머물렀을 뿐 깊이 있는 커뮤니케이션으로 드러난 것은 아, 니다 그러나 가장 많이 사용된 단어로 하비풀 에서는 일반적인 실내. ‘ ’ 취미활동을 총칭하는 취미 가 가장 많이 나타났다 반면에 프립 은‘ ’ . ‘ ’ 61) 오태연 권기성 박경이 서원재 위의 글, , , , . 62) 장성운 위의 글, . 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  23. 23. 366 41東亞人文學 第 輯 취미레저분야 중에서도 아웃도어 행사가 먼저 시작된 연유로 별칭이 된 프립 이란 단어가 가장 많아 해당 페이지에 잘 드러나고 있다 전‘ ’ . 체적으로 나타난 단어 특색에 있어서도 하비풀 에서는 자수 목도리‘ ’ ‘ , , 집 헤어스프레이 아이라이너 금손 똥손 그림 과 같이 여성과 관련, , , , , ’ 된 세심한 표현으로 실내에 관련성이 있다 프립 의 경우를 살펴보면. ‘ ’ 평화나비 신청 호주 영상 서핑 이벤트 실화 물 등과 같이 하비‘ , , , , , , , ’ ‘ 풀 에 비해 옥외 활동에 관련한 댓글반응이 많았다’ . 하비풀 의 경우 번 번 과 같이 서수 를 사용함으로써 관‘ ’ ‘1 ’, ‘2 ’ ( )序數 리자가 게시한 포스팅에 적극적으로 참여하는 유저 참여형 콘텐츠로 이용자가 적극적인 모습을 보이고 있으며 판매키트 사용과정에서 나, 타나는 내용임을 알 수 있다 특히 언니 와 같은 댓글 반응은 콘텐츠. ‘ ’ 를 중심으로 여성이나 주부 등이 사용주체가 되어 친분이 있는 주변 사람들에게 추천을 통해 함께 참여하는 것으로 풀이된다 이에 비해. 프립 은 사람 이름이 상위권에 많이 나타나 콘텐츠를 공유하는 행위‘ ’ 가 많았음을 볼 수 있다 온라인에서 참여 신청을 하고 오프라인에서. 행사가 진행되어 나타나는 현상이지만 각각의 행사를 신청한 호스트, 별로 진행하는 프립 만의 차별적인 방식 때문이라고도 볼 수 있다‘ ’ . 또한 일상적인 댓글 형태나 감탄사 등을 제외하면 하비풀 의 경우는‘ ’ 이거 헐 번 번 프랑스 자수 가죽공예 등의 단어의 빈도‘ ’, ‘ ’, ‘1 ’, ‘2 ’, ‘ ’, ‘ ’, ’ 가 높아 취미활동에 중점을 두고 있는 단어가 많았음을 보여 주는 반 면에 프립 의 경우는 와 진짜 미쳤다 고프로 오로라는 춥겠다 등‘ ’ ‘ , , , , , ’ 의 단어 빈도가 높은 것으로 보아 취미레저 중에서도 아웃도어 활동 중심으로 진행되고 있음을 확인할 수 있다 이러한 사실은 하비풀 의. ‘ ’ 경우는 처음에 실내취미레저 위주의 활동으로 시작해서 여가활동에 필요한 영역으로 확대했지만 프립 은 여행과 아웃도어종목에서 출발, ‘ ’ 하여 취미레저 전반으로 사업을 확대한 진행방향에 대한 속성이 잘 나타나고 있다. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  24. 24. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 367 순위 하비풀 (N=52,362) 프립 (N=1,921) 단어 백분율(%) 단어 백분율(%) 1 취미 1.075 프립 2.030 2 헐 0.888 응원 1.562 3 이거 0.638 평화나비 1.353 4 언니 0.605 헐 1.093 5 응원 0.548 대박 0.989 6 자수 0.428 사람 0.781 7 대박 0.428 언니 0.729 8 하고싶다 0.409 신청 0.729 9 집 0.399 호주 0.677 10 목도리 0.382 이거 0.677 11 타투 0.376 공유 0.625 12 헤어스프레이 0.327 영상 0.625 13 손 0.300 서핑 0.573 14 똥손 0.296 이벤트 0.573 15 아이라이너 0.288 실화 0.573 16 감사 0.285 친구 0.521 17 ㅜ 0.277 시리얼 0.521 18 금손 0.273 물 0.469 19 생각 0.265 마음 0.469 20 그림 0.248 감사 0.469 표 페이스북 페이지 댓글 단어 빈도 분석< 4> 그림 는 페이스북 를 이용하여 수집한 댓글중 선< 2> Netvizz v1.44 정한 상위 개 빈출 단어를 바탕으로 을 이용 네트워크 지50 UCINET , 수를 산출하여 중심성지수를 분석했다 또한 유사한 의미를 내포하고. 있는 키워드끼리 군집을 도출하기 위해 분석을 실시했다CONCOR . 그 다음 를 이용하여 네트워크 시각화함으로서 단어들 사이NetDraw 의 관계를 살펴보았다 같은 색과 모양의 노드는 네트워크에서 문맥. 속 역할에 따라 공통 하위그룹으로 나타난 모습으로 나타나고 있음을 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  25. 25. 368 41東亞人文學 第 輯 볼 수 있다. 세부적으로 그림 의 하비풀 단어 네트워크 그래프에서는 크게< 2> ‘ ’ 개의 군집별로 도구 선물 응원 감탄 난이도 참고 그룹으로 이름6 ‘ , , , , , ’ 하고 나머지는 기타그룹으로 형성하였다 이는 특정한 종목의 준비부. 터 진행되는 과정에서 나타나는 것이다 그중에 도구 그룹은 수공예. ‘ ’ 취미의 핵심인 사용도구로 손 금손 똥손 팔 타투 그림 등과 대상, , , , , 인 신체부위를 나타낸다 다음 그룹은 수공예품의 용도를 표현한 선. ‘ 물 그룹으로 선물 갖고 싶어 취미생활 시간 엄마 목도리 엄마 태’ , , , , , , , 교 미니어처 크리스마스 패키지 등 취미레저 활동의 결과물과 관련, , , 있다 다음은 취미레저 활동을 시작할 때 나타나는 종목이나 응원을. 나타내는 뜨개질 시작 응원 마음 일 사람 갖고 싶다 감사 이유, , , , , , , , 등 응원 그룹이다 그리고 결과물에 대한 감탄을 나타내는 우왕 대‘ ’ . , 박 이거 헐 태그 등을 표현한 감탄 그룹으로 분류할 수 있다 이외, , , ‘ ’ . 에도 가죽공예 하고 싶다 도전 같이 난이도 에 대한 표현도 나타났, , ‘ ’ 으며 자수 프랑스자수 책 등과 같이 참고 그룹으로 헤어스프레이, , , ‘ ’ ’ , 아이라이너 또는 오빠 얼굴 등과 같이 참여자의 속성을 알 수 있는‘ ‘ , ’ 반응도 나타났다. 그림 하비풀 단어 네트워크 그래프< 2> 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  26. 26. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 369 다음으로 그림 의 프립 단어 네트워크 그래프에서는 종목 파이< 3> ‘ ’ ‘ , 팅 결정 기대 신체 등 개의 군집별로 이름 짓고 나머지 개를 기, , , ’ 5 3 타 그룹으로 정리했다 그 결과 취미레저 종목별 이벤트 진행에 따라. 관련된 단어들이 댓글로 나타나고 있음이 확인되었다 취미레저 활동. 종목을 지칭하는 향수 사격 카약 재즈댄스 패러글라이딩 우쿨렐레, , , , , , 양궁 서핑 등은 종목 그룹으로 응원이나 이벤트의 속성을 나타나는, ‘ ’ , 함께 파이팅 눈길 오늘 위안부 할머니 공유 응원 평화나비 마음, , , , , , , , , , 런 등을 파이팅 그룹으로 해외행사참여에 관련한 호주 영상 다이빙‘ ’ , , , , 프립 물 사람 생각 과 같은 신중한 결정이 포함된 결정 그룹과 행사, , , ‘ ’ 이벤트에 대한 기대감이 나타난 신청 진행 이벤트 응모 기대 우왕, , , , , 등 기대 그룹 등으로 분류하였다 그리고 신체 활동과 관련한 씨리얼‘ ’ . , 우유 대표 언니 이거 신체 그룹과 친구 운동 돈 혼자 또는 차 대, , , ‘ ’ , , , , 박 오빠 실화 헐 등 기타그룹으로 묶을 수 있었다 관리자가, , , , .ㄱㄱ 포스팅하는 취미레저 종목 또는 이벤트에 따라 준비단계에서는 종목에 대한 관심이 기대로 나타나고 진행과정에서는 응원의 메시지가 결과, , 나 행사를 마치게 될 때는 결과물에 대한 감탄이나 용도에 관련된 댓 글 반응이 나타나고 있음을 알 수 있다 결과적으로 페이지 이용자들. 의 반응도 이벤트 진행단계에 따라 변화되고 있다는 것이 확인되었다. 그림 프립 단어 네트워크 그래프< 3> 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  27. 27. 370 41東亞人文學 第 輯 페이지 이용자의 관계망 분석3. 페이스북 페이지의 활성화 정도에 따라 이용자 간의 관계가 콘텐츠 연결망에 어떻게 나타나는지에 주목하였다 페이스북 페이지의 연결망. 을 이해하기 위해서는 분석에서 사용하는 주요 개념과 지표63)를 알아 보기 위해 본 연구에서 사용된 주요 개념에 대해 표 에 정리하였다< 5> . 개 념 설 명 노드(node) 페이스북 계정에 나타나는 커뮤니케이션 주체를 점으 로 표시 엣지(edge) 노드들 관계를 나타내는 연결선 내향연결성 (indegree) 엣지 방향이 다른 노드들로 부터 자신을 향하는 정도 외향 연결성 (outdegree) 다른 노드를 향하는 엣지의 수 매개 중심성 노드 쌍 간의 최단 경로에 위치하는 횟수 밀도 전체 네트워크에서 노드간의 전반적인 연결정도 수준 을 백분율로 계산 상호 연결 비율 관계방향 그래프에서 전체 엣지와 상호 관계하는 엣 지 비율 상호 노드 쌍 비율 상호간 직접 연결된 노드 쌍과 엣지에 연결된 노드 쌍의 비율 표 네트워크 분석 주요 개념< 5> 표 은 두 페이지의 취미레저네트워크 지표를 나타낸 것이다 각< 6> . 페이지에서 댓글과 대댓글 작성 포스팅 공유를 위해 친구와 같은 다, 른 이용자를 태그한 사람이 하비풀 명 프립 이 명이었다‘ ’ 14,923 , ‘ ’ 760 . 어느 명의 관계가 행위에 상관없이 중복적으로 나타나는 상호연결2 63) Hansen, D., Shneiderman, B., Smith, M. A., Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights From a Connected World, Morgan Kaufmann, 2010. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  28. 28. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 371 비율은 하비풀 이 프립 이 로 나타났다 이것은 프‘ ’ 31.73%, ‘ ’ 54.76% . ‘ 립 의 페이스북 페이지에 댓글과 태그 행위를 하는 이용자들의 쌍이’ 중첩된다는 것을 보여 주는 것이다 이는 주로 아웃도어 취미레저 아. 이템을 다루고 있는 페이지의 특성으로 취미레저를 공유하는 이용자 들이 행사 이후에도 계속해서 커뮤니케이션을 이어나가는 것으로 해 석할 수 있다 다음은 다양한 관계 여부가 쌍방향으로 연결된 엣지 수. 를 전체 엣지 수로 나눈 값인 상호 연결 비율(Reciprocated Edge 은 하비풀 이 프립 이 로 하비풀 이 배 높게 나Ratio) ‘ ’ 0.262, ‘ ’ 0.024 ‘ ’ 10 타났다 이 결과는 하비풀 이 프립 보다 이용자들 간의 호혜적 커뮤. ‘ ’ ‘ ’ 니케이션 행위가 많았다는 것을 나타낸다 이것은 데이터 분석기간 중. 에 포스팅 된 취미레저 종목이 여성들에게 선호도가 높은 종목이거나, 취미레저 종목선택에 있어 오프라인 상에서 친분이 있는 사람을 추천 했을 가능성이 크다. 지 표 하비풀 프립 분석 기간 17. 7. 3 ~ 17. 7. 10 노드 14,923 760 엣지 관계( ) 52,410 2,182 한 번의 관계 35,780 1,195 중복 관계 16,630 987 중복 관계 비율(%) 31.73 54.76 쌍방향 관계 노드 비율 0.150 0.012 쌍방향 관계 엣지 비율 0.262 0.024 표 네트워크 지표< 6> 두 연결 중심성 과 매개 중심성(indegree, outdegree) (betweenness), 그리고 상호 연결 비율의 상관분석을 표Pearson < 에 정리하였다 내7> . 향 외향 중심성은 하비풀 페이지에서는 통계적으로 수준에서 약‘ ’ 1%・ 한 정도로 유의한 양의 상관성을 보였다 양의 상관성이 나타난 이유. 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  29. 29. 372 41東亞人文學 第 輯 로는 페이스북의 대댓글 기능으로 서로 메시지를 주고받는 행위와 페, 이지 이용자의 친구를 페이지로 유도하는 태그 기능으로 서로 주고받 는 관계가 나타나기 때문인 것으로 보인다 그 결과는 내 외향 연결성. ・ 과 상호 연결 비율 값에서 상관관계가 있는 것이 증명되었다 내향 연. 결성과 매개 중심성은 두 페이지에서 강한 양의 상관성이 나타났다. 내향 중심성이 높은 계정이 매개 중심성도 일부 높은 모습을 보이며, 커뮤니케이션의 중개자 역할을 하는 이용자가 존재하는 것으로 나타 났다. 하비풀(N=14,923) 프립(N=760) 내향 외향 매개 상호 내향 외향 매개 상호 내향 - 0.029** 0.999** -0.004** 내향 - -0.019 0.997** 0.015 외향 - - 0.022** 0.474** 외향 - - -0.016 0.217** 매개 - - - -0.012 매개 - - - -0.005 상호 - - - - 상호 - - - - * 유의수준* p < 유의수준0.01, * p < 0.05 내향 내향연결중심성 외향 외향연결중심성= , = , 매개 매개연결중심성 상호 상호연결비율= , = 표 네트워크 지수 간 상관관계< 7> 다음으로 취미레저 페이스북 페이지의 네트워크에서 이용자들의 관 계를 살펴보았다 그림 와 그림 는 각각 하비풀 과 페이스북. < 4> < 5> ‘ ’ ‘ ’ 페이지 이용자 네트워크 연결망을 알고리즘Clauset-Newman-Moore 으로 그룹화한 다음 시각화한 것으로 Harel-Koren Fast Multi scale 레이아웃으로 노드를 배치하여 연결망 지도로 표현한 것이다 노드의. 색은 같은 포스팅에서 활동하는 그룹을 뜻하며 선이 굵을수록 이용자, 행위가 활발한 것을 뜻한다. 그림 의 하비풀 네트워크에서는 자신의 그룹뿐만 아니라 다른< 4> ‘ ’ 그룹까지 댓글과 태그 행위 등이 활발히 이루어지는 모습을 볼 수 있 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  30. 30. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 373 다 하비풀 의 포스팅에서는 주제에 구애받지 않고 커뮤니케이션 활. ‘ ’ 동이 대체적으로 활발하게 나타났다 이 결과는 하비풀 의 경우 수공. ‘ ’ 예품 중 중심품목 하나에 대한 관심사를 나타내고 있기 때문이다. 그림 하비풀 페이스북 페이지 이용자 네트워크< 4> 그림 프립 페이스북 페이지 이용자 네트워크< 5> 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  31. 31. 374 41東亞人文學 第 輯 반면에 그림 프립 의 이용자 네트워크에서는 자신의 그룹에< 5> ‘ ’ 머무는 모습으로 나타나고 포스팅에 대한 일회성 반응에 그치고 있다. 그러나 프립 의 포스팅에서는 주로 관심 있는 특정 주제에 대해 반응‘ ’ 하는 것으로 나타났다 이것은 포스팅 주제와 관련되는 것으로 프립. ‘ ’ 의 경우는 종목에 따라 공통의 관심사가 없고 참여종목에 대해서만 반응하기 때문이라 풀이된다. 결.Ⅴ 론 지금까지 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응 인식・ ・ 관계에 대해 취미레저 포스팅을 중심으로 분석하였다 본 연구에서는. 네트워크 분석을 중심으로 소프트웨어를 이용한 분석기법을 사용함으 로서 연구자의 주관적 개입을 최소화하여 타당성을 확보하였다 또한. 을 이용하여 중심성지수를 분석했고 군집을 도출하기 위해UCINET , 분석을 실시했으며 를 이용하여 시각화함으로서CONCOR , NetDraw 단어들 사이의 관계를 파악했다. 연구결과를 요약하면 첫째 이용자 간 인식분석에 있어서는 선행연, 구에서 확인된 콘텐츠의 풍부성이나 우수성에 있어서 재미있거나 즐 거움에 대한 기대감을 유발시키는 요소와 이용자의 각성을 증가시키 는 포스팅은 반응도 높게 나타나고 활발하게 공유된다는 점은 취미레, 저를 주제로 한 본 연구에서도 동일하게 확인되었다 그러나 포스팅. 공유에 있어서 하비풀 은 동영상 포스팅이 대부분이지만 프립 의 경‘ ’ , ‘ ’ 우는 사진 포스팅이 좀 더 많았고 공유 또한 많이 일어난 것은 기존 연구에서 동영상 포스팅이 이용자들의 반응을 더 많이 이끌어 낸다는 연구결과와는 상반된다 또한 선행연구에서 링크된 콘텐츠가 정보 전. 달 과정에서 신뢰도를 높일 수는 있다고 확인되었다 하지만 이번 연. , 구에서는 링크된 포스팅 콘텐츠의 신뢰도가 인식이나 반응으로 연결 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  32. 32. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 375 되지는 않았다 그럼에도 불구하고 광범위한 정보보다 세심하고 섬세. 한 유형의 정보를 제공하고 있는 하비풀 의 반응이 높게 나타난 것은‘ ’ 취미레저 영역에서도 선행연구의 결과와 동일하게 나타났다 또한 포. 스팅에 시각적 이미지를 사용하면 긍정적으로 인식한다는 점은 연구 결과에 포함될 수 있지만 적시성과 간편 검색 여부에 대해서는 확인 할 수 없었다. 둘째 취미레저 이용자들의 반응을 분석해본 결과 페이스북 페이지, 에서 좋아요 나 댓글 대댓글 등의 반응도가 높은 포스팅의 특징으로‘ ’ , 사진보다 동영상 포스팅이 링크된 포스팅 보다는 직접 포스팅이 실, , 내위주의 여성사용자를 대상으로 하는 가격 등의 진입 장벽이 낮은 종목을 포스팅 했기 때문인 것으로 파악되었다 그러나 프립 의 경우. ‘ ’ 호스트별로 행사를 주관하고 일상을 벗어나 활동적인 취향을 가진 사, 람들로 아웃도어 종목인 경우가 많았다 반면에 하비풀 은 취미키트. ’ ‘ 를 직접 판매하고 구매자가 취미레저 활동과정에서 해당 포스팅에 직 접 참여하는 형태로 반응에 있어 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 셋째 페이지 이용자의 관계망 분석에 있어서는 페이스북에서 단순, 히 이용자의 행위가 많다고 해서 다른 사람을 매개하는 것이 아니라 서로 알고 있는 페이지 이용자끼리 상호작용하는 것으로 나타났다. 하비풀 의 네트워크에서는 자신의 그룹뿐만 아니라 다른 그룹까지 댓‘ ’ 글과 태그 행위 등이 활발히 이루어지는 모습을 보였다 반면 프립. ‘ ’ 의 네트워크에서는 자신의 그룹에 머무는 모습을 보이며 포스팅에 대 해 일회성 반응에 그치고 있다 하지만 노드쌍이 중첩되는 것으로 보. 아 계속해서 커뮤니케이션을 이어가고 있음을 알 수 있다 하비풀 의. ‘ ’ 포스팅에서는 포스팅의 주제에 구애받지 않고 대체적으로 활발한 커 뮤니케이션 활동이 나타났지만 프립 의 포스팅에서는 주로 자신이 관‘ ’ 심 있는 특정 주제에 대해서만 반응하는 것으로 나타났다 이는 포스. 팅 주제와 관련되는 것으로 하비풀 은 수공예품 중 품목 하나에 대한‘ ’ 관심사를 나타내기 때문이지만 프립 의 경우는 종목에 따라 공통의, ‘ ’ 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  33. 33. 376 41東亞人文學 第 輯 관심사가 없었기 때문이라 풀이된다 따라서 콘텐츠 유형이나 주제에. 따라 반응 또한 달라질 수밖에 없기 때문에 보다 많은 공감을 확산시 키기 위해서는 다양한 시도가 필요할 것이다. 본 연구는 소셜 빅데이터를 활용한 취미레저 주제의 페이스북 페이 지 포스팅에 대한 반응과 인식 및 이용자 관계를 분석한 것이다 정치. 적 이슈나 사회적 논쟁과는 달리 재미와 즐거움이 주제이므로 공감과 댓글 등의 반응이 비교적 긍정적인 형태로 일어난다 따라서 사회적. , 정책적인 가치가 있는 효과적인 페이지 운영 전략에 대한 시사점을 얻을 수 있었다 이러한 맥락에서 본 연구는 취미레저에 관한 소셜빅. 데이터 분석 관점에 대한 연구사례를 찾아보기 어렵기 때문에 의미가 있다 또한 페이스북 타켓 광고의 정확도나 일반 온라인 광고와 비용. 을 고려할 때 정보공유효과가 높아 관련 중소기업들의 마케팅뿐만 아, 니라 지원정책 측면에서도 중요한 실무적 가치를 제공해줄 수 있다. 그러나 이와 같은 연구의의에도 불구하고 본 연구는 다양한 형태의 소셜미디어 영역 중에서도 국내에서 취미레저를 주제로 한 특정한 페 이스북 페이지에 대한 단편적 분석이라는 한계점을 벗어날 수 없다. 이를 보완하기 위해 추후 연구에서는 블로그나 유튜브 또는 다양한 소셜미디어를 활용하는 기업들에 대한 빅데이터 분석이 필요할 것이 다 또한 가장 한국적인 것이 통용되는 문화 콘텐츠 선도측면에서 동. 아시아 지역에서 교류가 활발해지고 있으므로64) 이 지역을 대상으로, 하는 취미레저관련 교류네트워크를 분석해본다면 흥미로운 결과를 얻 을 수 있을 것으로 기대된다. 64) 강병순 박지원 박한우 네트워크 분석을 통한 동아시아 내 국제 교류에, , , < 대한 온라인 인식 동아인문학 제 권>, , 32 , 2015, pp.383-409.≪ ≫ 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  34. 34. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 377 參考文獻【 】 Borgatti, S. P., Everett, M. G., Freeman, L. C., UNICET 6 for Windows: software for social network analysis <computer program>, MA: Analytic Technologies., 2002. Changsup P., Barbara K. K., Twitter and Encountering Diversity Social Media + Society July-September, 2017, pp.1 12.– 소셜미디어 이용 행태 및 광고 접촉 태도 분석 보고DMC Report, ≪ 서 서울 미디어, : DMC , 2017.≫ Hansen, D., Shneiderman, B., Smith, M. A., Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights From a Connected World, Morgan Kaufmann, 2010. UN World Population Ageing, Department of Economic and Social Affairs, New York: Population Division, 2009. 곽기영, 소셜네트워크 분석 서울 도서출판청람, : , 2017.≪ ≫ 곽한병 진은희 레저스포츠 참가자의 여가몰입과 여가만족 및 삶의, , < 질의 관계 한국체육과학회지 제 권 제 호>, , 19 , 3 , 2010, pp.≪ ≫ 163-175. 강병순 박지원 박한우 네트워크 분석을 통한 동아시아 내 국제 교, , , < 류에 대한 온라인 인식 동아인문학 제 권>, , 32 , 2015, pp.≪ ≫ 383-409. 구경자, 진지한 여가와 레저스포츠 전문화 및 참가정도의 관계 경< >, 기대학교 대학원 박사학위논문, 2010. 김구 온라인상에서 정보공유 의도 및 행동에 미치는 영향에 관한, < 연구 정보화정책 제 권 제 호>, , 20 , 1 , 2013, pp.22-41.≪ ≫ 김세준, 감정반응 요인이 소셜 네트워크 서비스 이용의도에 미치는< 영향 경희대학교 일반대학원 박사논문>, , 2013. 김유정, 페이스북에서의 자기과시적인 자기표현 한국디지털콘텐< >, ≪ 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
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  38. 38. 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 이운해 박효찬 박한∣ ・ ・ 우 381 ※ 이 은 되어 까지2017 11 15 2017 12 15論文 年 月 日 投稿 完了 年 月 日 들이 하고 까지 및, 2017 12 20審査委員 審査 年 月 日 審査委員 編輯 에서 로 되었습니다.委員會議 揭載 判定 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)
  39. 39. 382 41東亞人文學 第 輯 Examining Facebook Users in Hobby & Leisure Communities using Social Big Data in terms of their Reactions and Relations Lee, Un-Hae ・ Park, Hyo-Chan ・ Park, Han-Woo (Yeungnam Univ.) Abstract< > This study analyzes two hobby & leisure Facebook fanpages in South Korea in terms of reactions and relations among users. Several kinds of data sets, including posting behavior and response style, were collected and processed using multiple tools (e.g., Netvizz, Textom, NodeXL, etc.). Using social network techniques, we analyzed postings and comments in terms of word concurrence and reply-to networks. In order to trace hidden footprints among users, current paper visualized social and semantic relationships among users. As results, users are more responsive to video- embedded postings than the other types such as URL-contained contents and photos. Next, the relationship between users is more likely to occur around highly interested contents. Both methodological techniques and findings may provide small & medium-sized businesses in hobby & leisure with several practical values for planning customer relation management strategies. Key Words hobby, leisure, Facebook, text analysis, network analysis: 영남대학교 | IP: 165.***.133.121 | Accessed 2018/01/12 14:49(KST)

이운해, 박효찬, 박한우@(2017). 소셜 빅데이터를 활용한 페이스북 이용자들의 반응과 관계 분석 ? 취미레저를 중심으로. 동아인문학. 41, 345-382.

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