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빅데이터 분석결과와 실증조사 결과의 비교
Comparing the Results of Big-Data with Questionnaire Survey 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.20 no.11, 2016년, pp.2027 - 2032  

김도관 (Division of Information and Electronic Commerce, Wonkwang University) ,  신성윤 (Department of Computer Information Engineering, Kunsan National University)

초록
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스마트폰 보급의 확산과 데이터 저장 및 분석 기법의 발전은 빅데이터 관련 산업을 미래의 유망 산업으로 탈바꿈하게 만들었다. 마케팅 분야에서는 소셜 데이터를 분석하여 소비자의 니즈를 파악하고, 효과적인 마케팅의 수단으로 활용하고 있다. 빅데이터 분석이 불가능했던 시대에는 소비자를 이해하기 위해서는 소수의 소비자를 대상으로 하는 조사 및 실험에 의존할 수밖에 없었으며, 이러한 전통적인 시장조사 방법은 현재도 활용되고 있다. 빅데이터 분석과 전통적인 조사방법 모두 고객을 이해하는 중요한 방법이기는 하지만, 두 가지 방법을 통해 도출된 결과가 소비자의 트랜드에 대하여 유사한 시사점을 주는지는 확인할 필요가 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 화장품 브랜드를 대상으로 소셜 데이터 분석 결과와 소비자를 대상으로 하는 설문조사의 결과를 비교하고자 하였다. 연구 결과 두 가지 방법 모두 유사한 시사점을 제공하는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The rapid diffusion of smart phones and the development of data storage and analysis technology have made the field of big-data a promising industry in the future. In the marketing field, big-data analysis on social data can be used for understanding the needs of consumers as an effective and effici...

주제어

#빅데이터   #설문조사   #마케팅   #화장품   #브랜드  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 연구목적을 위해 본 연구에서는 블로그와 트위터에서 가장 높은 빈도를 보인 화장품 브랜드를 선정하고, 이들 브랜드에 대한 소셜 네트워크 상에서의 여론을 분석하여, 인지도와 선호도의 순위를 제시하였다. 그 이후 브랜드들에 대한 인지도와 선호도에 대한 설문조사 결과와 비교하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 화장품 브랜드에 대한 인지도와 선호도가 소셜 네트워크 서비스에서 나타난 결과와 설문조사를 통한 결과와 일치하는지를 알아보기 위한 연구이다. 연구에 필요한 분석을 위해 트위터와 블로그의 내용에 대한 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 제공하는 S사이트를 활용하였다.
  • 이러한 점에서 본 연구에서는 박데이터 분석 결과와 전통적인 설문조사를 통한 결과가 동일한 시사점을 제공 여부의 확인을 주목적으로 하고 있다. 이러한 연구목적을 위해 본 연구에서는 블로그와 트위터에서 가장 높은 빈도를 보인 화장품 브랜드를 선정하고, 이들 브랜드에 대한 소셜 네트워크 상에서의 여론을 분석하여, 인지도와 선호도의 순위를 제시하였다. 그 이후 브랜드들에 대한 인지도와 선호도에 대한 설문조사 결과와 비교하고자 하였다.
  • 이러한 점에서 본 연구에서는 박데이터 분석 결과와 전통적인 설문조사를 통한 결과가 동일한 시사점을 제공 여부의 확인을 주목적으로 하고 있다. 이러한 연구목적을 위해 본 연구에서는 블로그와 트위터에서 가장 높은 빈도를 보인 화장품 브랜드를 선정하고, 이들 브랜드에 대한 소셜 네트워크 상에서의 여론을 분석하여, 인지도와 선호도의 순위를 제시하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
빅데이터의 의미는? 21세기의 석유에 비유되는 빅데이터는 과거에 기술적 한계로 인하여 불가능했었던 것들이 데이터 저장기술과 분석 기술의 발전이 토대가 되어 유용한 산업적 가치뿐만 아니라 미래 유망 산업으로 떠오르고 있다[2]. 빅데이터는 단어가 의미하는 바와 같이 대용량의 데이터를 의미하지만, 기업 내적으로는 기업 내부에 흩어져 존재하던 다양한 데이터의 통합을 의미하기도 하며, 공공분야에서는 각각의 기관들이 보유하고 있는 데이터의 통합을 통한 데이터로의 발전을 의미하기도 한다. 또한 소셜 서비스 활용을 통해 일반 대중들이 생산해낸 엄청난 양의 데이터들을 의미하기도 한다.
시장조사 방법의 전통적인 방법과 빅데이터 분석의 단점은? 전통적인 설문조사와 같은 직접조사의 경우 많은 시간와 비용을 필요로 하며, 조사 설계자의 편견이 개입되어 결과가 왜곡될 수 있다. 또한 제한적인 대상을 상대로 조사를 하기 때문에 적은 수의 조사 참여자들이 과연 모든 일반 대상의 여론을 대표할 수 있는가에 대한 의문점을 남기게 된다. 반면에 빅데이터 분석을 통한 조사의 경우, 조사 설계자의 편견으로부터 자유로울 수 있으며, 불특정 다수의 의견을 바탕으로 결과가 도출되기 때문에 일반 대중의 여론을 보다 정확히 설명한다고 할 수 있다. 그러나 빅데이터를 통한 분석은 특정 문제만을 해결하고자 설계된 빅데이터와 분석도구가 존재하지 않는 이상 제한된 방법에 의해 도출된 결과를 통해 간접적으로 이해한다는 단점이 있으며, 때로는 수백만 건에 이르는 빅데이터의 내용에 대한 심도 깊은 내용 분석이 불가능하기 때문에 부적절한 결과의 해석에 노이즈가 포함될 수 있다[11].
전통적인 시장조사방법에 비해 빅데이터 분석의 장점은? 그러나 이러한 전통적인 시장조사방법들은 조사 설계자의 의도 및 편견이 개입될 수 있으며, 소수의 소비자를 대상으로 하며,시간과 비용이 많이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 이에 비해 소셜 서비스에 대한 빅데이터 분석은 일반 대중이 생성한 데이터를 사후에 분석하는 것이기 때문에 조사과정의 편견과 외부 영향으로부터 자유롭다. 그러나 소셜 데이터에 대한 빅데이터 분석의 단점은 분석 방법을 기존의 분석 서비스를 제공하는 곳의 데이터 분석방법에 의존할 수밖에 없기 때문에 연구자가 직접적으로 데이터를 확보하지 못할 경우 분석의 폭이 제한될 수 있다.
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참고문헌 (11)

  1. J. C. Koh, K. U. Lee, J. Y. Jeong, and K. S. Kim, "Correspondence strategy for big data's new customer value and creation of business," Journal of Korea Safety Management & Science, vol. 14, no. 4, pp. 229-238, Dec. 2012. 

  2. S. K. Lee, "A review of big data analysis based on marketing perspective," Korea Journal of Business Adminstration, vol. 28, no. 1, pp. 21-35, Jan. 2015. 

  3. M. J. Lee, and W. J. Kim, "Advanced analytics and technology for big data," Entrue Journal of Information Technology, vol. 11, no. 1, pp. 45-56, Special Issue. 2012. 

  4. S. J. Shin, "SNS using big data utilization research," The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communications, vol. 12, no. 6, pp. 267-272, Dec. 2012. 

  5. J. Heo, C. H. Lee, H. J. Oh, Y. C. Yoon, H. K. Kim, Y. H. Jo, and C. Y. Ock, "Web science: automatic generation of issue analysis report based on social big data mining," KIPS Transaction on software and data engineering, vol. 13, no. 12, pp. 553-564, Dec. 2014. 

  6. Y. K. Jung, M. S. Suk, and C. J. Kim, "A study on the success factors of big data through an analysis of introduction effect of big data," Journal of Digital Convergence, vol. 12, no. 11, pp. 241-248, Nov. 2014. 

  7. S. D. Yoo, K. D. Choi, and S. Y. Sin, "Characterizing business strategy in a new ecosystem of big data," Journal of Digital Convergence, vol. 12, no. 4, pp. 1-9, Apr. 2014. 

  8. M. H. Jang, and Y. I. Yoon, "Research into changes in government policies and public perceptions on camping via analyses of big data," Tourism Study, vol. 31, no. 1, pp. 91-112, Feb. 2016. 

  9. J. S. Kim, E. J. Kwon, and T. M. Song, "Big data supply demand prediction using social big data, applying data mining decision making tree," in Proceeding of the 2014 KMIS Spring conference, Chunan: Korea, pp. 708-714, 2014. 

  10. J. W. Kim, "big data's effect on its practical use for box-office success of films: focusing on the process of management of opion mining on 'Roaring Currents," Journal of the Korea Entertainment Industry Association, vol. 9, no. 2, pp. 81-90, Jun. 2015. 

    crossref

  11. D. G. Kim, "The reflection of religions in big data and the usage of big data," Won-Buddhist Thought & Religious Culture, vol. 64, no. 2, pp. 191-219, Jun. 2015. 

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