위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.
위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.
Location-based social media data have high potential to be used in various area such as big data, location based services and so on. In this study, we applied a series of analysis methodology to figure out how the important keywords in location-based social media are spatially distributed by analyzi...
Location-based social media data have high potential to be used in various area such as big data, location based services and so on. In this study, we applied a series of analysis methodology to figure out how the important keywords in location-based social media are spatially distributed by analyzing text information. For this purpose, we collected tweet data with geo-tag in Gangnam district and its environs in Seoul for a month of August 2013. From this tweet data, principle keywords are extracted. Among these, keywords of three categories such as food, entertainment and work and study are selected and classified by category. The spatial clustering is conducted to the tweet data which contains keywords in each category. Clusters of each category are compared with buildings and benchmark POIs in the same position. As a result of comparison, clusters of food category showed high consistency with commercial areas of large scale. Clusters of entertainment category corresponded with theaters and sports complex. Clusters of work and study showed high consistency with areas where private institutes and office buildings are concentrated.
Location-based social media data have high potential to be used in various area such as big data, location based services and so on. In this study, we applied a series of analysis methodology to figure out how the important keywords in location-based social media are spatially distributed by analyzing text information. For this purpose, we collected tweet data with geo-tag in Gangnam district and its environs in Seoul for a month of August 2013. From this tweet data, principle keywords are extracted. Among these, keywords of three categories such as food, entertainment and work and study are selected and classified by category. The spatial clustering is conducted to the tweet data which contains keywords in each category. Clusters of each category are compared with buildings and benchmark POIs in the same position. As a result of comparison, clusters of food category showed high consistency with commercial areas of large scale. Clusters of entertainment category corresponded with theaters and sports complex. Clusters of work and study showed high consistency with areas where private institutes and office buildings are concentrated.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 위치기반 소셜미디어 데이터로부터 중요한 키워드들을 텍스트 마이닝 기법을 통해 추출하고 이를 카테고리화 함으로써 대상지역에 대한 키워드들이 가지는 지역적 의미를 살펴보고자 하였다. 또한, 이들 키워드들의 공간적 분포 패턴을 살펴보고 이를 통해 특정 지역에서 어떤 키워드들이 주로 소셜 미디어 데이터상에 나타나는지를 파악하고 이러한 분석 패턴이 그 지역의 주요한 벤치마크와 어떠한 연관성이 있는지 비교할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보고자 하였다.
본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터로부터 텍스트 정보를 분석함으로써, 주요한 키워드를 도출하고, 이러한 키워드들을 담고 있는 메시지들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지 살펴보고자 하였다. 이에 대한 결론은 다음과 같다.
본 연구에서는 위치태그를 포함하는 트위터 데이터를 대상으로 하여 서울시 강남지역(강남구, 서초구 등)에 대한 주요 키워드를 추출하고 키워드들을 카테고리화한 후, 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터의 공간적인 분포를 분석하고, 이러한 분포와 그 지역의 주요한 벤치마크 POI(Point of Interest)와 어떠한 연관이 있는지 살펴보고자 하였다.
본 절에서는 트윗 데이터의 텍스트 정보들에 대하여 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 주요한 키워드를 도출하고 카테고리화하는 과정을 서술하였다. 본 연구에서 적용한 텍스트 마이닝 기법은 연구자가 직접 Java와 Matlab을 통해 구현한 프로그램 코드에 의해 실행되었다.
이에 본 연구에서는 위치기반 소셜미디어 데이터로부터 중요한 키워드들을 텍스트 마이닝 기법을 통해 추출하고 이를 카테고리화 함으로써 대상지역에 대한 키워드들이 가지는 지역적 의미를 살펴보고자 하였다. 또한, 이들 키워드들의 공간적 분포 패턴을 살펴보고 이를 통해 특정 지역에서 어떤 키워드들이 주로 소셜 미디어 데이터상에 나타나는지를 파악하고 이러한 분석 패턴이 그 지역의 주요한 벤치마크와 어떠한 연관성이 있는지 비교할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보고자 하였다.
제안 방법
셋째, 핫스팟 분석결과로부터 신뢰수준 90% 이상의 핫스팟 지역으로 선정된 지역을 잘라낸다. 넷째, 잘라낸 지역에 대해 버퍼를 적용하여 핫스팟 지역에 대한 폴리곤 데이터를 형성한다. 이때 버퍼의 크기는 실험적으로 40m를 적용하였다.
5㎢)와 트윗 데이터의 개수(35,533개)를 고려하여 50m로 결정하였다6) . 둘째, 격자 내 트윗 데이터 개수에 대한 핫스팟 분석을 실시한다. 셋째, 핫스팟 분석결과로부터 신뢰수준 90% 이상의 핫스팟 지역으로 선정된 지역을 잘라낸다.
따라서 본 연구에서는 ‘음식’, ‘엔터테인먼트’, ‘업무 및 공부’ 이 세 가지 카테고리만을 분석의 대상으로 선택하였으며, 이들 카테고리에 해당하는 단어들을 재분류하였다.
본 연구에서 적용한 키워드 추출 프로세스는 다음과 같다. 먼저, 위치 태그된 트윗 데이터들에 대해 코멘트에 해당하는 텍스트 부분만을 모두 추출한 다음, 텍스트에 포함된 모든 단어들을 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술을 통해 수집한다. 수집된 단어들에 대해 조사나 동사의 활용형 등을 제거하고 단어의 기본 원형으로 변환한다.
본 절에서는 트윗 데이터의 텍스트 정보들에 대하여 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 주요한 키워드를 도출하고 카테고리화하는 과정을 서술하였다. 본 연구에서 적용한 텍스트 마이닝 기법은 연구자가 직접 Java와 Matlab을 통해 구현한 프로그램 코드에 의해 실행되었다.
본 절에서는 위에서 도출된 세 가지 카테고리 별 키워드들을 포함하는 트윗 데이터들을 재분류하고, 공간적 클러스터링 기법을 적용함으로써 각 카테고리 별 주요 클러스터를 탐지하는 과정을 서술하였다. 트윗 데이터 재분류 및 공간 클러스터링 기법의 구현 및 시각화는 ArcGIS SW (Ver.
본 절에서는 위의 3장에서 추출된 키워드들을 포함하는 트윗 데이터들을 탐색하여 카테고리별로 트윗 데이터를 재분류하였다. 분류 결과, ‘음식’ 카테고리에 포함된 트윗 데이터는 총 3,781개로 전체 트윗 데이터의 약 10.
위의 절에서 재분류된 트윗 데이터들에 대하여 공간적 클러스터링을 실시하였다. 공간적 클러스터링 기법에는 계층적 클러스터링, 비계층적 클러스터링, 밀도 기반의 클러스터링, 격자기반 클러스터링 등 다양한 기법들이 개발되어 왔다(Kang et al.
여기서 문장부호, 숫자, 대명사, 일상에서 흔히 사용되는 일반적인 단어들을 제거한다. 이러한 과정을 통해 추출된 단어들에 대해 전체 텍스트 내에서의 출현 빈도를 계산하였다. 아래의 Table 1은 단어들 중 가장 출현빈도가 높은 단어순으로 나열한 결과이다.
이를 위하여 본 연구에서는 먼저, 위치태그를 포함한 트윗 데이터들에 대해 텍스트 마이닝을 통해 트윗 데이터에 전체적으로 포함되어있는 주요 키워드들을 도출하고 이를 ‘음식’, ‘엔터테인먼트’, ‘업무 및 공부’의 세 개 카테고리로 분류하였으며, 각 카테고리의 키워드들을 포함하는 트윗 데이터들을 그룹화한 후, 각 카테고리별 트윗 데이터 소그룹의 공간적 분포 패턴에 대해 클러스터링을 실시하였다.
본 연구에서는 격자기반 클러스터링 기법을 적용하였는데 클러스터링 과정은 다음과 같다. 첫째, 대상지역을 격자로 나누고 각 격자 내에 포함되는 카테고리별 트윗 데이터의 개수를 구한다. 이때 격자의 크기는 대상지역의 범위(120.
이를 위하여 본 연구에서는 먼저, 위치태그를 포함한 트윗 데이터들에 대해 텍스트 마이닝을 통해 트윗 데이터에 전체적으로 포함되어있는 주요 키워드들을 도출하고 이를 ‘음식’, ‘엔터테인먼트’, ‘업무 및 공부’의 세 개 카테고리로 분류하였으며, 각 카테고리의 키워드들을 포함하는 트윗 데이터들을 그룹화한 후, 각 카테고리별 트윗 데이터 소그룹의 공간적 분포 패턴에 대해 클러스터링을 실시하였다. 클러스터링된 지역을 지도 상에 표시한 후, 기존의 건물 및 주요 POI들과 중첩하여 각 클러스터의 지역적 특성과 비교해보았다. Fig.
6, 7, 8은 각각 세 가지 카테고리에 대하여 클러스터링을 적용한 결과이다. 클러스터링의 위치를 나타내기 위해 건물 및 도로 중심선과 중첩해서 시각화하였다.
대상 데이터
이 지역은 서울시 강남구를 중심으로 서초구, 송파구, 용산구, 성동구, 광진구 일부를 포함하는 지역이며, 이 지역은 주거지역, 상업지역, 업무지역 등이 모두 존재하는 지역이다. 대상 데이터인 트윗 데이터의 개수는 총 35,533개이며, 전체적인 분포는 Fig. 2와 같이 번화가 지역(강남역, 신사역, 압구정역, 코엑스, 이태원, 건대입구역, 신천 등)을 중심으로 몰려있는 현상을 발견할 수 있다.
를 대상으로 하였다. 대상 지역의 공간적 범위는 좌상단 TM좌표와 우하단 TM 좌표를 각각 (198950.9, 448231.7), (209530.1, 441079.0)으로 하는 사각형 범위이다. 이 지역은 서울시 강남구를 중심으로 서초구, 송파구, 용산구, 성동구, 광진구 일부를 포함하는 지역이며, 이 지역은 주거지역, 상업지역, 업무지역 등이 모두 존재하는 지역이다.
본 연구에서는 위치기반 소셜미디어 데이터에 대해 경위도 속성정보를 지닌 트윗 데이터를 트위터 서비스에서 자체적으로 제공하는 인터페이스4)를 통해 2013년 8월 한달 간 수집한 데이터5)를 대상으로 하였다. 대상 지역의 공간적 범위는 좌상단 TM좌표와 우하단 TM 좌표를 각각 (198950.
이론/모형
이때 핫스팟 폴리곤의 최소면적 기준은 35,000㎡을 적용하였는데 이 수치는 두개 이하의 격자 그룹으로 구성된 핫스팟을 제거할 수 있는 수준으로 결정되었다. 마지막으로, 격자형태의 핫스팟을 부드러운 곡선으로 변환하기 위해 선형 단순화 기법을 적용하였다. 이때 적용한 선형 단순화 기법은 곡선의 형태보존에 우수한 Bend Simplify 기법(Wang and Muller, 1998)이며 임계치는 전체적인 형상을 변형시키지 않는 범위 내에서 핫스팟 폴리곤을 곡선화 할 수 있도록 실험적으로 300m를 적용하였다.
, 2004). 본 연구에서는 격자기반 클러스터링 기법을 적용하였는데 클러스터링 과정은 다음과 같다. 첫째, 대상지역을 격자로 나누고 각 격자 내에 포함되는 카테고리별 트윗 데이터의 개수를 구한다.
마지막으로, 격자형태의 핫스팟을 부드러운 곡선으로 변환하기 위해 선형 단순화 기법을 적용하였다. 이때 적용한 선형 단순화 기법은 곡선의 형태보존에 우수한 Bend Simplify 기법(Wang and Muller, 1998)이며 임계치는 전체적인 형상을 변형시키지 않는 범위 내에서 핫스팟 폴리곤을 곡선화 할 수 있도록 실험적으로 300m를 적용하였다.
본 절에서는 위에서 도출된 세 가지 카테고리 별 키워드들을 포함하는 트윗 데이터들을 재분류하고, 공간적 클러스터링 기법을 적용함으로써 각 카테고리 별 주요 클러스터를 탐지하는 과정을 서술하였다. 트윗 데이터 재분류 및 공간 클러스터링 기법의 구현 및 시각화는 ArcGIS SW (Ver. 10.3)에서 제공하는 분석기능들과 지도 시각화 기능들을 활용하였다.
성능/효과
1. ‘음식’ 카테고리의 트윗 데이터들로부터 도출한 클러스터는 음식점 밀집지역을 포함하는 대규모 상가지역들과 일치하였다.
2. ‘엔터테인먼트’ 카테고리의 클러스터들은 극장, 공연장, 경기장 등 주요한 문화 및 여가 관련 POI와 일치하였다.
3. ‘업무 및 공부’ 카테고리의 클러스터들은 학원 밀집지역, 사무용 빌딩 밀집지역들과 대부분 일치하는 결과를 나타내었다.
이 40m 수치는 인접한 핫스팟들을 합쳐주는 동시에 두 격자 이상 떨어진 핫스팟은 분리시키는 수준으로 결정되었다. 다섯째, 일정면적 이하의 핫스팟 폴리곤은 제거하였다. 이때 핫스팟 폴리곤의 최소면적 기준은 35,000㎡을 적용하였는데 이 수치는 두개 이하의 격자 그룹으로 구성된 핫스팟을 제거할 수 있는 수준으로 결정되었다.
둘째, ‘엔터테인먼트’ 카테고리에 해당하는 트윗 클러스터는 총 7개이며, 예술의 전당, 강남역 극장가, 코엑스몰, 잠실운동장과 일치하였으나 문화시설이 없는 신반포역 4번출구 지역과 일치하는 클러스터도 있었다.
분류 결과, ‘음식’ 카테고리에 포함된 트윗 데이터는 총 3,781개로 전체 트윗 데이터의 약 10.6%를 차지하였으며, ‘엔터테인먼트’ 카테고리에 포함된 트윗 데이터는 4,425개로 전체의 12.5% 정도를 차지하였다.
셋째, ‘업무 및 공부’ 카테고리에 해당하는 트윗 클러스터는 총 29개로, 양재역 인근 지역, 교대역 주변 지역, 강남구청역 인근지역, 선정릉역 인근 지역, 테헤란로 인근의 고층빌딩 지역, 신사역과 가로수길 인근 지역, 청담동 패션거리, 잠실역 교차로 인근 지역과 같은 업무관련 건물 밀집지역들과 일치하였다.
둘째, 격자 내 트윗 데이터 개수에 대한 핫스팟 분석을 실시한다. 셋째, 핫스팟 분석결과로부터 신뢰수준 90% 이상의 핫스팟 지역으로 선정된 지역을 잘라낸다. 넷째, 잘라낸 지역에 대해 버퍼를 적용하여 핫스팟 지역에 대한 폴리곤 데이터를 형성한다.
첫째, ‘음식’ 카테고리에 해당하는 트윗 클러스터는 총 33개이며, 방배역 주변지역, 양재역 주변지역, 매봉역 4번 출구 지역, 도곡동 타워펠리스 인근, 교대역 주변지역, 신반포역 4번 출구 지역, 역삼역 주변, 선릉역, 선정릉, 포스코 사거리, 삼성동 코엑스몰을 연결하는 대규모 음식점 지역, 강남역, 교보타워 사거리, 우성아파트 사거리를 연결하는 대규모 상가밀집지역, 잠실운동장 신천역 지역, 잠실 롯데월드, 석촌호수 남쪽, 강남구청역 주변, 신사역과 가로수길, 압구정동, 청담동을 아우르는 대규모 상가지역, 이태원 지역 등의 상가지역과 일치하였다.
후속연구
그러나 본 연구에서 텍스트의 대상 카테고리를 선정하고 카테고리 별 키워드를 분류하는 부분, 클러스터링 과정에서의 격자크기와 버퍼크기, 최소 클러스터 크기 기준 등은 본 연구의 대상 데이터와 연구의 목적에 맞게 연구자의 주관적인 판단이 개입되어 있다고 볼 수 있다. 따라서 이러한 과정을 보다 정량적, 합리적으로 접근하는 시도가 필요하며, 텍스트 마이닝 및 공간적 클러스터링 방법론 역시, 보다 고도화할 수 있는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 소셜 미디어 데이터에 대한 텍스트 마이닝과 공간분석 기법을 접목하고 이러한 분석결과와 실제 건물 및 POI들과의 관련성을 살펴보았다는 측면에서 의의가 있다고 할 수 있다. 이러한 노력들은 향후 소셜 미디어 데이터를 이용한 다양한 공간 빅데이터 분석 모델을 개발하는 데 활용될 수 있으며, 정책 의사결정 지원시스템 또는 위치기반 마케팅 분야에 있어서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Trendsmap의 장단점은 무엇인가?
LBSNS 관련 서비스 중 Trendsmap2) 은 미국 내에서 지역별로 이용자들 사이에서 많이 언급되고 있는 키워 드를 보여주는 기능을 제공하고 있으나 카운티 단위의 넓은 지역에 대한 시각화를 제공하여 세부적인 지역에 대해서는 파악하기 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 유사한 사례로 San Diego State University의 Center for Human Dynamics in the Mobile Age에서 개발한 Geoviewer3) 서비스를 들 수 있는데 이 서비스는 실시간으로 위치태그를 가지고 있는 트윗 데이터를 공간적으로 지도화하고 핫스팟과 그에 해당하는 주요 키워드를 3개씩 뽑아서 시각화하고 있으나 불용어(stopwords) 제거를 하지 않았기 때문에 추출된 키워드들은 큰 의미를 담지 못하는 일반적인 단어(예를 들어, “we”, “I’m”, “can” 등)가 대부분이다.
기존의 소셜 미디어 데이터의 공간적 분포 패턴에 대해 분석한 사례들은 어떤 한계점을 가지는가?
(2010)의 연구에서는 일본 지역 내에서의 지진의 발생과 트위터 데이터의 공간적 분포 패턴 간의 유사성 및 시간적 추이를 분석하여 지진이 발생할 위치를 예측하는 모델을 개발한 바 있다. 그러나 이러한 사례들은 단순한 키워드로 관련 데이터를 필터링하여 발생빈도를 시공간적으로 분석하는 데에만 그치고 있어 다각도의 텍스트 마이닝 기법을 적용하지는 않은 한계가 있다.
공간적 클러스터링 기법에는 어떤 것들이 있는가?
위의 절에서 재분류된 트윗 데이터들에 대하여 공간적 클러스터링을 실시하였다. 공간적 클러스터링 기법에는 계층적 클러스터링, 비계층적 클러스터링, 밀도 기반의 클러스터링, 격자기반 클러스터링 등 다양한 기법들이 개발되어 왔다(Kang et al., 2004).
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