시정여론 모니터링 강화를 위한 웹-소셜 빅데이터 활용방안
- 저자
- 오동하 외
- 정보분류
- 현안연구
- 발행년월
- 2017년 03월
- 발행부서
- 시민행복연구본부
- 목차
- 표목차
- 그림목차
제1장 서 론 3
1. 연구의 배경 및 목적 3
1) 연구 배경 3
2) 연구의 목적 3
2. 연구 주요 내용 및 일정 3
1) 주요 연구내용 3
2) 연구 일정 4
제2장 대시보드 구성 9
1. 웹-소셜 데이터 수집 9
1) 수집 대상 사이트 현황 9
2) 데이터 수집 기술 10
2. 웹-소셜 데이터 분석 12
1) Data Interface 구성 12
2) 온톨로지(Ontology) 구성 13
3) 분석엔진 셋팅/관리 20
4) 데이터 품질관리 및 연간 운영 22
3. 대시보드를 통한 시각화 23
1) 소프트웨어 아키텍처 23
2) SmartSMA 플랫폼 내 Tenant 구성 23
3) 대시보드 각 메뉴별 주요 화면 24
제3장 소셜 데이터로 분석한 ‘부산 관광’ 31
1. 데이터 수집 및 분석 기법 선정 31
1) 데이터 수집 및 분석 방법론 31
2) 키워드 맵 프로세스 예시_더베이 101 32
3) 소셜 데이터의 특징 36
4) ‘부산 관광’ 분석 범위 및 개요 36
2. ‘부산 해수욕장’ 소셜 인식 분석 38
1) ‘부산 해수욕장’ 데이터 분석 범위 38
2) 각 해수욕장별 소셜 인식 분석 40
3) 부산 각 해수욕장별 이미지 제언 52
3. ‘부산 주요명소’ 소셜 인식 분석 53
1) ‘부산 주요명소’ 데이터 분석 범위 53
2) 각 주요명소별 소셜 인식 분석 56
3) ‘부산 주요명소’ 활성화 방안 제언 68
4. ‘부산 축제’ 소셜 인식 분석 69
1) ‘부산 축제’ 데이터 분석 69
2) 각 축제별 인식 분석 71
3) ‘부산 축제’ 활성화 방안 제언 81
5. 참고_부산 음식 키워드 82
1) 음식 키워드 추출 및 분류 82
제4장 카드 데이터로 분석한 ‘부산 관광' 87
1. 과업 개요 87
1) 과업 일반 사항 87
2) 과업 수행 방법론 88
2. 부산시 관광소비 기본 분석 결과 92
1) 월별 분석 결과(When) 92
2) 관광객 분석 결과(Who) 94
3) 지역별 분석 결과(Where) 96
4) 업종별 분석 결과(What) 97
3. 부산시 관광소비 심층 분석 결과 99
1) 지역별 × 업종별 분석 결과(Where × What) 99
2) 관광객 유형 상세 분석 결과(Who 상세) 103
3) 주요 관광지 상세 분석 결과(Where 상세) 105
4) 여름 성수기 상세 분석 결과(When 상세) 116
4. 분석 결과 요약 및 시사점 126
1) 분석 결과 요약 126
2) 시사점 129
제5장 소셜데이터로 분석한 ‘부산 교통’ 135
1. ‘부산 교통’ 소셜 인식 분석 135
1) ‘부산 교통’ 데이터 분석 범위 135
2) 부산시내교통 136
3) ‘부산 교통’을 위한 제언 146
제6장 시정여론 모니터링 월간 보고서 151
1. 4/4분기 월간 보고서 151
1) 시정여론 모니터링 10월 리포트 151
2) 시정여론 모니터링 11월 리포트 155
3) 시정여론 모니터링 12월 리포트 160
제7장 첨 부 167
1. SMA Manual 167
1) 로그인 및 Overview 167
2) 기본공통 기능 169
3) Today 메뉴 171
4) Monitoring 메뉴 173
5) Discovery 메뉴 184
6) Engagement 메뉴 192
7) My Page 설정 194
2. Raw Data 199
1) 해수욕장 Keyword Data 199
2) 주요명소 Keyword Data 233
3) 이벤트 Keyword Data 318
4) 부산 교통 Keyword Data 338