선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- , 2015). 따라서 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 정책분석의 방법론적 타당성과 함의를 탐색해보는 사례연구의 일환으로 창업에 대한 소셜 빅데이터를 대상으로 의미 연결망 분석을 통해 기회형 창업에 대한 사회적 여건을 분석해보고 시사점을 도출해 보고자 한다.
- 본 연구는 기회형 창업에 대한 소셜 빅데이터 분석을 통해 정책적 현안에 대한 심층분석과 의사결정 지원을 위한 빅데이터 분석 사례를 제시하였다. 소셜미디어에 나타나는 온라인 버즈(Buzz)는 향후 정부에서 정책 수요를 파악하고 지원 방향을 설정하는 중요한 도구가 될 수 있음을 시사한다.
- 본 연구에서는 의미망분석이 창업과 관련된 온라인 미디어에 드러나는 버즈에 나타나는 주요 키워드들의 사용빈도와 주요 키워드들 간의 의미적 연관구조를 파악함으로써, 사회적으로 형성된 창업 여건과 이슈를 발굴하는 데 사용되었다.
- 본 연구에서는 창조경제로의 패러다임 전환 시기에 창조경제 달성의 가장 중요한 원동력인 창업, 특히 기회형 창업의 사회적 여건에 초점을 맞추었다. 소셜 빅데이터 분석 결과 기회형 창업 중 벤처 창업에 대해서는 온라인 기사와 블로그에서 비중있게 관심을 가지고 있으나, 1인 창조기업에 대한 관심은 상대적으로 적은 것으로 나타났다.
제안 방법
- 넷째, 주제별로 선별된 텍스트 샘플에 대 감성분석을 통해, 긍·부정 감성의 비율을 계산하고 외부 데이터와의 통계적 상관성을 검증한다.
- 이에 따라 2012년 1월부터 2014년 3월까지 총 27개월 동안의 월별 긍정적 감성비율(%)을 산출하였다. 다음으로 통계청에서 제공하는 신설법인 수 통계자료를 활용하여 월별 신설법인수를 얻었다. 최근 중소기업청과 창업진흥원에서 실시한 2013년 기준 ‘창업기업 실태조사’ 결과에 따르면 창업에 대한 준비를 시작하고 실제 창업에 이르는 기간이 평균 8.
- 수집을 위한 검색어는 창업의 유형을 분류하는 일반적인 분류기준인 1인 창업, 벤처창업, 프랜차이즈, 소상공업을 1차 검색키워드로 사용하였고, 수집된 멘션들의 판별타당성을 확보하기 위해 43개 세부 검색어와 제외를 사용하였다. 데이터 수집 및 정제에는 약 1개월(2014. 11. 1.～11. 28)이 소요되었으며 사전 필터를 통해 상업적 광고 또는 단순 제품홍보 관련 멘션은 제거하였고, 사후 노이즈 제거를 위해 1차 추출 후 샘플링 기반 원문검토를 통해 분석목적과 무관한 멘션을 제거하였다.
- 창업 유망분야 도출을 위해 수집한 인터넷기사, 블로그, DC인사이드 창업갤러리 게시글에 기회형 창업유형인 1인 창업 및 벤처창업의 검색키워드와 유의미한 빈도와 관계를 보여주는 연관키워드를 연도별, 유형별로 각각 100개씩 추출하였다. 도출된 키워드를 대상으로 창업 분야를 콘텐츠창업, ICT기반창업, 신기술기반창업, 문화생활창업 등 크게 4개 분야로 대분류를 생성하였고, 다시 대분류 안에서 유의미한 유형을 보이는 중분류 카테고리를 생성하였다. 분류분석 결과 [Figure 11]과 같이 관심을 보이는 창업 분야가 연도별로 변화하는 양상을 파악할 수 있었다.
- 두 번째로 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 대중의 관심 변화에 대한 거시적 트렌드 분석의 가능성을 확인하였다. 사회적 관심에 대한 트렌드와 ICT 기술 발전 양상, 거시적 사회변화를 지속적으로 추적한다면 미래의 창업 유망분야에 대한 예측 또한 가능할 것으로 보인다.
- 첫째, 블로그 등 특정 매체의 데이터를 크롤링하여 포스팅 수를 산출한다. 둘째, 자연어처리를 통해 추출된 동시출현하는 명사어 중 통계적으로 유의미한 관계들을 연결하여 복잡계 형태의 인지지도를 만들고, 핵심적인 의미망을 그래픽으로 표현한다. 셋째, 추출된 핵심 단어들을 주제별로 카테고리화 하여, 연도별로 사회의 주요 관심과 이슈가 어떻게 변해 왔는지를 조망한다.
- 소셜미디어에 나타난 창업에 대한 긍정적 또는 부정적 인식이 실제 창업과 연관이 있는지를 알아보기 위해 감성분석 결과와 통계치를 연결하여 분석해 보았다. 먼저 수집한 창업관련 기사/블로그포스트/DC인사이드 게시물에 대한 감성분석 결과에 따라 긍정적 감성비율을 산출하고, 각 미디어 유형별 버즈량에 따른 가중평균값을 계산하였다. 이에 따라 2012년 1월부터 2014년 3월까지 총 27개월 동안의 월별 긍정적 감성비율(%)을 산출하였다.
- 수집 범위로는 주요 언론의 온라인 기사, 개방형 블로그, 그리고 민간의 대표적 창업문의·상담사이트를 선정하였다. 민간의 사이트를 선정하기 위해 DC인사이드의 창업갤러리, 창업 114등 3개 사이트를 후보로 선정하고, 게시글의 양과 내용이 충분히 연구 취지에 맞는지를 검토하여 최종적으로 DC인사이드의 창업갤러리를 결정하였다. 실제로 창업갤러리 게시판에서는 사용자들이 현장에서 마주치는 문제에 대해 상호 소통하며 실제적인 담론을 형성하고 있는 것으로 파악되었다.
- 분석에 사용된 주요 방법은 각 미디어 별 버즈량 기초 통계(빈도, 점유율 등) 분석과 의미연결망 분석(Semantic Network Analysis), 감성분석(Sentiment Analysis) 등이다. 각 분석 결과는 정량화 후 기존 통계지표와의 추세 비교 등을 포함한다.
- 둘째, 자연어처리를 통해 추출된 동시출현하는 명사어 중 통계적으로 유의미한 관계들을 연결하여 복잡계 형태의 인지지도를 만들고, 핵심적인 의미망을 그래픽으로 표현한다. 셋째, 추출된 핵심 단어들을 주제별로 카테고리화 하여, 연도별로 사회의 주요 관심과 이슈가 어떻게 변해 왔는지를 조망한다. 넷째, 주제별로 선별된 텍스트 샘플에 대 감성분석을 통해, 긍·부정 감성의 비율을 계산하고 외부 데이터와의 통계적 상관성을 검증한다.
- 소셜미디어에 나타난 창업에 대한 긍정적 또는 부정적 인식이 실제 창업과 연관이 있는지를 알아보기 위해 감성분석 결과와 통계치를 연결하여 분석해 보았다. 먼저 수집한 창업관련 기사/블로그포스트/DC인사이드 게시물에 대한 감성분석 결과에 따라 긍정적 감성비율을 산출하고, 각 미디어 유형별 버즈량에 따른 가중평균값을 계산하였다.
- , 2015). 실제로 수집된 문장들에 대해 사전에 정의된 감성 사전을 바탕으로 비교를 통해 긍/부정의 극성을 정의하였고, 개별 문장의 극성을 미디어별, 주제별로 합산하여 비율을 계산하였다.
- 먼저 수집한 창업관련 기사/블로그포스트/DC인사이드 게시물에 대한 감성분석 결과에 따라 긍정적 감성비율을 산출하고, 각 미디어 유형별 버즈량에 따른 가중평균값을 계산하였다. 이에 따라 2012년 1월부터 2014년 3월까지 총 27개월 동안의 월별 긍정적 감성비율(%)을 산출하였다. 다음으로 통계청에서 제공하는 신설법인 수 통계자료를 활용하여 월별 신설법인수를 얻었다.
- 이는 빅데이터 분석에 활용되는 자연어 처리(Natural Language Processing : NLP) 기술을 활용한 것으로서, 한국어의 품사, 문법구조, 언어습관을 인지하는 데이터베이스 및 인공지능 알고리즘 설계에 의한 자연어 처리 기술을 통해 대용량의 텍스트 데이터에서 주요 형태소 혹은 단어를 추출하고 그 빈도수를 분석한다. 이후에 진행된 의미망 분석은 텍스트 내에서 동시에, 그리고 선후에 출현하는 단어 중 통계적으로 유의미한 관계를 가지는 단어들을 추출해 낸다.
- 창업 유망분야 도출을 위해 수집한 인터넷기사, 블로그, DC인사이드 창업갤러리 게시글에 기회형 창업유형인 1인 창업 및 벤처창업의 검색키워드와 유의미한 빈도와 관계를 보여주는 연관키워드를 연도별, 유형별로 각각 100개씩 추출하였다. 도출된 키워드를 대상으로 창업 분야를 콘텐츠창업, ICT기반창업, 신기술기반창업, 문화생활창업 등 크게 4개 분야로 대분류를 생성하였고, 다시 대분류 안에서 유의미한 유형을 보이는 중분류 카테고리를 생성하였다.
- 본 연구에서 사용한 텍스트 데이터의 의미망 및 감성 분석의 절차는 다음과 같다. 첫째, 블로그 등 특정 매체의 데이터를 크롤링하여 포스팅 수를 산출한다. 둘째, 자연어처리를 통해 추출된 동시출현하는 명사어 중 통계적으로 유의미한 관계들을 연결하여 복잡계 형태의 인지지도를 만들고, 핵심적인 의미망을 그래픽으로 표현한다.
대상 데이터
- 7개월로 나타났는데, 본 분석에서는 이를 반영하여 분석 기간 내의 특정 월의 긍정적 감성비율(%)값과 8개월 후의 실제 신설법인수를 매핑하였다. 따라서 최종적으로 2012년 1월～2014년 3월까지의 소셜미디어의 긍정감성 비율과 2012년 9월～2014년 11월의 신설법인 수가 매핑된 27개의 월별 통계치를 구하였다.
- 본 연구의 분석 대상이 되는 비정형데이터는 소셜 미디어에 나타난 기회형 창업에 대한 온라인 버즈(Buzz)이다. 수집 범위로는 주요 언론의 온라인 기사, 개방형 블로그, 그리고 민간의 대표적 창업문의·상담사이트를 선정하였다.
- 분석 기간은 최근 3년(2012. 1월～2014. 10월)으로 설정하였고, 웹크롤링 방식으로 각 미디어에서 창업 관련 원문을 추출하기 위한 검색어를 설정하여 수집하였다.
- 수집 및 정제 결과 최근 3년 창업 관련 기사와 블로그 포스팅 본문 129,200건과 DC인사이드 게시물 1,437건을 확정하였고, 수집한 텍스트데이터는 원문과 함께 메타데이터로 생성일, 유형(기사/블로그/DC인사이드), 댓글수, 제목 등을 생성하였다.
- 수집 범위로는 주요 언론의 온라인 기사, 개방형 블로그, 그리고 민간의 대표적 창업문의·상담사이트를 선정하였다.
- 수집을 위한 검색어는 창업의 유형을 분류하는 일반적인 분류기준인 1인 창업, 벤처창업, 프랜차이즈, 소상공업을 1차 검색키워드로 사용하였고, 수집된 멘션들의 판별타당성을 확보하기 위해 43개 세부 검색어와 제외를 사용하였다. 데이터 수집 및 정제에는 약 1개월(2014.
데이터처리
- 특히 소셜미디어에서 표상(represent)되는 창업에 대한 사회적 프레임의 특징을 분석하기 위해 의미망 분석을 활용하였다. 사회적 프레임은 특정 사회적 카테고리에 속한 행위자들의 논리적 사고에 선행하는 전형적으로 구조화된 믿음체계(Lakoff and Johnson, 1980) 또는 해석의 스키마(Goffman, 1974)로서, 당사자들이 이슈, 상황, 관계, 상호작용 등을 정의하고 해석하며 표상하는 방식이다(Dewulf et al.
이론/모형
- 아울러 감성분석(Sentiment Analysis)은 자연어에 대해 기계학습을 바탕으로 문장의 긍정, 부정과 같은 문맥 정보를 추출하거나 분류하는 기법이다. 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 사용하는 감성 사전을 기반으로 분석을 수행하였다(Kim et al., 2012; Kim et al., 2014; Jo et al., 2015). 실제로 수집된 문장들에 대해 사전에 정의된 감성 사전을 바탕으로 비교를 통해 긍/부정의 극성을 정의하였고, 개별 문장의 극성을 미디어별, 주제별로 합산하여 비율을 계산하였다.
- 자료수집 및 빅데이터 분석에 필요한 알고리즘 및 분석인프라는 빅데이터 기반 컨설팅 기업인 아르스프락시아(구 트리움)의 검색엔진 및 의미망 분석도구 옵티마인드(Optimind v2.0)가 사용되었다.
성능/효과
- 중소기업청에서 실시한 유사한 설문조사 결과와 소셜미디어 빅데이터 분석에 의한 결과가 [Table 1]에 정리되어 있다. 결과를 보면 기존의 설문조사에서 발견된 고충도 유사하게 나타난 한편, 미처 발견하지 못했던 고충 또한 발견되었다. 기존에는 대규모 설문의 한계를 극복하기 위해 참여연구나 포커스그룹 인터뷰를 사용해 왔으나, 관찰 대상의 대표성을 확보하는 데 어려움이 있었다.
- 다음으로 벤처창업과 관련한 주요 정책키워드로 아이디어, 기술, 서비스, 해외, 실리콘벨리, 생태계, 사례 등이 도출되었으며, 아이디어와 기술의 제품화/서비스화 방법, 투자 및 해외진출에 대한 사례와 지원방안 등 벤처창업의 활성화에 대한 정부의 지원정책과 창업생태 조성을 통한 창조경제 실현 등 벤처창업의 긍정적 가치에 대하여 보도하고 있었다.
- 다음으로 벤처창업에 대한 상담·문의글에 대한 키워드 그룹과 의미망 분석 결과로는 먼저 스타트업, 투자자, 인큐베이팅, 관심, 창업 등으로 구성되는 의미망으로 기존의 벤처라는 용어가 ‘스타트업’으로 전환되면서 성공한 벤처기업에 대한 다양한 논의와 더불어 스타트업 투자를 확보하는 방안에 대한 관심이 형성되었고, 다음으로 연줄, 장남, 아머지, 총자산 등으로 구성되는 의미구조는 연줄에 의지하는 우리사회의 한계에 대한 비판적인 내용이 언급되고 있었다.
- 실제로 창업갤러리 게시판에서는 사용자들이 현장에서 마주치는 문제에 대해 상호 소통하며 실제적인 담론을 형성하고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 소셜미디어 분석에서 주로 사용되는 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 페이스북(Facebook)과 트위터(Tweeter)보다 대표성이 높을 것으로 판단하였다.
- 먼저 1인 창업에 대해서는 전반적으로 창업 아이템에 관한 다양한 의견과 함께 창업에 대한 고충의 유형을 파악할 수 있었다. 주요 정책키워드 그룹으로 파악한 고충의 유형으로는 기술자, 월급, 계약, 경력 등으로 구성되는 ‘구인 및 유지의 어려움’, 나이, 실패, 시기, 부모님 등으로 구성되는 ‘나이와 주변 시선에 대한 부담감’, 준비, 필요, 서류 작업, 한번 등으로 구성되는 ‘창업에 필요한 서류 작업에 대한 부담감’, 시간, 업무, 노력, 공부 등으로 구성되는 ‘창업 준비과정의 부담감’ 등이 파악되었다.
- 먼저 콘텐츠 분야는 게임 관련 창업에 대한 지속적인 관심과 함께, SNS에 사용하는 캐릭터나 애니메이션 관련 창업에서 TV나 전자책 등 스마트 미디어플랫폼을 기반으로 콘텐츠를 제작/유통하는 창업에 대한 관심으로 이동 중에 있음을 확인하였다. 콘텐츠 유통을 위한 디바이스간 융합과 차별화가 각각 발전하면서도 상호 영향을 주고받을 것으로 보이지만, 이의 기반에는 스마트미디어 플랫폼이 공통기반으로 확산될 것으로 예상된다.
- 분석 결과는 [Figure 12]와 같이 창업 관련 긍정적인 여론 비율(%)의 증감은 8개월 후 실제 창업(통계청 신설법인 수)의 증감과 대략적으로 연동됨을 확인할 수 있었다. 그러나 표본의 수가 작고 피어슨 상관계수 또한 0.
- 블로그와 DC인사이드 창업갤러리의 분석 결과를 보면, 일반 국민들은 전반적인 경기침체와 일자리부족 등으로 기회형 창업보다는 소상공업이나 프랜차이즈 등 생계형 창업으로만 관심이 쏠려 있음을 확인할 수 있었다. 창업 준비생들은 1인 창업이나 벤처창업 등 기회형 창업은 준비하는 과정이 어렵고 인맥 등 선천적으로 주어진 여건이 있는 사람들만 하는 것으로 인식하여, 상대적으로 쉽게 추진할 수 있는 생계형 창업에 더 관심이 높은 것으로 보인다.
- 세 번째로 빅데이터의 정성적 분석과 기존 정량적 통계자료를 결합한 분석을 통한 예측모형의 초기 가능성을 확인하였다. 이는 주가예측(Kim et al.
- 본 연구에서는 창조경제로의 패러다임 전환 시기에 창조경제 달성의 가장 중요한 원동력인 창업, 특히 기회형 창업의 사회적 여건에 초점을 맞추었다. 소셜 빅데이터 분석 결과 기회형 창업 중 벤처 창업에 대해서는 온라인 기사와 블로그에서 비중있게 관심을 가지고 있으나, 1인 창조기업에 대한 관심은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. 벤처창업보다 1인 창조기업에 대한 인터넷기사의 비중이 낮은 것은 정부 정책의 우선순위가 벤처창업에 더 쏠려 있음을 대변하고 있어, 일반 국민의 고충을 해소하기 위한 더 많은 정책적 관심이 요구된다.
- ICT 기반 창업은 인터넷과 모바일을 통한 비즈니스 모델을 개발하고 연계하는 데 관심이 높았다. 스마트폰 앱 개발에 관한 관심은 지속적으로 유지되는 한편, 온라인 쇼핑몰은 SNS와 융합된 소셜커머스로 변화 중이며, 인터넷 광고에 대한 관심 또한 온라인에서 모바일로 옮겨가고 있음을 확인하였다. 모바일 전자상거래 관련 기술이 진화하는 추세에 추어 모바일 기반 창업 또한 유망할 것으로 예상된다.
- 주요 정책키워드 그룹으로 파악한 고충의 유형으로는 기술자, 월급, 계약, 경력 등으로 구성되는 ‘구인 및 유지의 어려움’, 나이, 실패, 시기, 부모님 등으로 구성되는 ‘나이와 주변 시선에 대한 부담감’, 준비, 필요, 서류 작업, 한번 등으로 구성되는 ‘창업에 필요한 서류 작업에 대한 부담감’, 시간, 업무, 노력, 공부 등으로 구성되는 ‘창업 준비과정의 부담감’ 등이 파악되었다.
- 최근 중소기업청과 창업진흥원에서 실시한 2013년 기준 ‘창업기업 실태조사’ 결과에 따르면 창업에 대한 준비를 시작하고 실제 창업에 이르는 기간이 평균 8.7개월로 나타났는데, 본 분석에서는 이를 반영하여 분석 기간 내의 특정 월의 긍정적 감성비율(%)값과 8개월 후의 실제 신설법인수를 매핑하였다.
- DC인사이드의 창업갤러리 게시판에서 게시되었던 창업 관련 상담 및 문의 내용에 대한 분석 결과는 다른 미디어와는 확연히 다른 특징을 보이고 있다. 특히 온라인 뉴스나 블로그에 비해 정부정책과 연관된 내용 보다는 실제 현장에서 발생하는 다양한 문제와 애로사항, 불만사항 등을 파악할 수 있었다. 창업 유형별 언급량을 보면 전체적으로 변동폭이 매우 불안하지만 정부의 특정 정책 이벤트와는 무관하게 점유율 순위는 비교적 일관된 결과를 보이고 있다.
- 특히 평균 종사자 수는 제조업 6.4명, 지식서비스업 4.6명으로 기술기반 창업이 도·소매업, 숙박·음식점업에 비해 고용창출 효과가 큰 것으로 나타났다.
후속연구
- 창업 여건에 대한 사회적 여건 조성을 위해서는 단순히 제도적 지원 환경 뿐 아니라 이면에 깔려있는 사회적 인식에 대한 면밀한 검토가 필요함을 알 수 있다. 누구나 창업에 지원하고, 직장에서의 경험이 창업 도전으로 연계될 수 있는 지원 프로그램의 개발 등이 정책적 대안으로 검토되어야 할 것이다.
- 또한 동일한 방법론을 적용하여 가계부채, 개인파산 등 다른 분야의 경제지수에 대한 분석·예측에도 적용 가능할 것으로 판단된다. 다만 정성적 데이터의 수집과 해석에 있어서는 검색방법이나 키워드 설정에 있어 연구자의 주관성을 완전히 배제할 수 없는 것이 현실이므로, 향후 지속적으로 방법론의 보완이 필요하고, 정량화에 있어서도 신중을 기해야 할 것이다.
- 또한 동일한 방법론을 적용하여 가계부채, 개인파산 등 다른 분야의 경제지수에 대한 분석·예측에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
- , 2012) 등 민간에서 적극적으로 시도되고 있는 빅데이터 기반 미래 예측이 공공부문에도 가능함을 시사한다(Song and Song, 2014). 본 분석에서는 시계열 자료의 부족으로 통계적 유의성에는 한계를 가지고 있지만 향후 더 많은 시계열 데이터를 확보하고, 정량화 과정의 정교화를 통해 보완한다면 소셜 빅데이터와 경제지표를 결합한 창업준비지수와 창업예측지수 등 사회적 창업 여건 예측모형의 개발 가능성은 충분하다고 볼 수 있다. 또한 동일한 방법론을 적용하여 가계부채, 개인파산 등 다른 분야의 경제지수에 대한 분석·예측에도 적용 가능할 것으로 판단된다.
- 그러나 빅데이터 분석 기법과 분석 기반기술의 발전에 따라 소셜미디어에서 형성되는 사회 구성원들의 인식과 행위에 대한 비정형분석이 새로운 방법론으로 활용될 수 있다. 본 연구에서도 창업 지망생의 고충을 파악하는 데 있어 기존 문헌과 이론에 바탕을 둔 사전 설문 설계를 통한 분석이 갖는 한계를 극복할 수 있음을 시사한다. 중소기업청에서 실시한 유사한 설문조사 결과와 소셜미디어 빅데이터 분석에 의한 결과가 [Table 1]에 정리되어 있다.
- 두 번째로 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 대중의 관심 변화에 대한 거시적 트렌드 분석의 가능성을 확인하였다. 사회적 관심에 대한 트렌드와 ICT 기술 발전 양상, 거시적 사회변화를 지속적으로 추적한다면 미래의 창업 유망분야에 대한 예측 또한 가능할 것으로 보인다. 이러한 분석 결과는 향후 정부의 창업 지원 정책을 수립하는 데 충분히 활용될 수 있을 것이다.
- 소셜미디어에 나타나는 온라인 버즈(Buzz)는 향후 정부에서 정책 수요를 파악하고 지원 방향을 설정하는 중요한 도구가 될 수 있음을 시사한다. 소셜미디어에서 형성되고 파급되는 여론의 방향은 실제 정치적, 경제적 활동으로 이어지게 마련인데, 빅데이터 분석 기법을 적용하여 정량화한 데이터를 통해 가까운 미래의 상황을 예측할 수 있는 모델을 지속적으로 개발하여 지능적이고 선제적인 정책 대응체계를 마련할 것을 제안한다.
- 사회적 관심에 대한 트렌드와 ICT 기술 발전 양상, 거시적 사회변화를 지속적으로 추적한다면 미래의 창업 유망분야에 대한 예측 또한 가능할 것으로 보인다. 이러한 분석 결과는 향후 정부의 창업 지원 정책을 수립하는 데 충분히 활용될 수 있을 것이다.
- 먼저 콘텐츠 분야는 게임 관련 창업에 대한 지속적인 관심과 함께, SNS에 사용하는 캐릭터나 애니메이션 관련 창업에서 TV나 전자책 등 스마트 미디어플랫폼을 기반으로 콘텐츠를 제작/유통하는 창업에 대한 관심으로 이동 중에 있음을 확인하였다. 콘텐츠 유통을 위한 디바이스간 융합과 차별화가 각각 발전하면서도 상호 영향을 주고받을 것으로 보이지만, 이의 기반에는 스마트미디어 플랫폼이 공통기반으로 확산될 것으로 예상된다.
- 기존에는 대규모 설문의 한계를 극복하기 위해 참여연구나 포커스그룹 인터뷰를 사용해 왔으나, 관찰 대상의 대표성을 확보하는 데 어려움이 있었다. 하지만 빅데이터 분석 기법을 잘 활용한다면 기존의 조사 방법론을 보완할 수 있을 뿐 아니라 대표성을 확보하면서도 비용효율적인 방법으로 새로운 분석 결과를 얻을 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.