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소셜 빅데이터를 이용한 행복도 측정 방법론 개발 연구: 구글 트렌드를 중심으로
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2020
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Korean
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KCI등재
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학술저널
수록면
215-237(23쪽)
KCI 피인용횟수
0
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온라인상에서 생산되는 비정형 소셜 빅데이터는 빠르게 생성되어 유통되기 때문에 실시간으로 정보를 분석하고 활용하는 것이 가능하며, 여기에 담긴 개인의 감성을 집단적으로 분석하기 위한 시도가 이어지고 있다. 대표적으로 미국 헤도노미터 분석툴은 트위터 데이터를 이용하여 미국 사용자들의 행복도를 측정하고 있지만, 단어의 빈도를 추출하는 기술적인 알고리즘의 제공이나 일평균 외의 기간 조정, 데이터의 가공성 등에 대해서는 제약이 존재하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 구글 트렌드 자료를 중심으로 국민의 행복지수를 측정할 수 있는 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다. 구글 트렌드는 사용자의 검색을 통한 빈도의 추출이 용이하고 국가 비교가 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 66개 키워드에 대한 기초 분석을 통해 데이터의 활용 가능성을 검토하였으며, 500개 키워드에 대한 구글 트렌드 데이터를 헤도노미터 알고리즘에 적용하여 2004년∼2019년 한국의 월평균 행복지수를 제시하였다. 우리나라에서 국민의 행복도나 삶의 만족도는 대부분 설문조사나 일부 통계 자료를 통해 측정되는 상황이므로, 소셜 빅데이터를 이용한 행복지수 측정 방법론의 개발은 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
더보기As big data in online social networks is rapidly generated and distributed, it is possible to analyze and use information in real time, and research to collectively analyze the individual"s emotions contained in social big data is continuing. Representatively, the Hedonometer analysis tool uses Twitter data to measure the happiness of USA users, but there are some limitations on the provision of a technical algorithm to extract the frequency of words, adjustment of periods other than the daily average, and so on. Therefore, this study aims to suggest a methodology that can measure the people"s happiness index using Google Trends data. Google Trends service has the advantage that it is easy to extract frequency through user"s search, and that international comparison is possible. In this study, the pilot analysis on 66 keywords showed the availability of google Trends data. According to the main results, the average monthly happiness index from 2004 to 2019 was derived by applying Google Trends data for 500 keywords to the Hedonometer algorithm. Since most of the national happiness index and quality of life are measured through questionnaires or some statistical data in South Korea, the new methodology to measure happiness index using social big data is expected to provide useful information.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2016-04-22 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국혁신학회 -> 한국혁신학회지외국어명 : 미등록 -> Innovation studies | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (계속평가) | KCI후보 |
2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
2013-01-01 | 평가 | 등재후보 탈락 (등재후보2차) | |
2012-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.36 | 0.36 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.31 | 0.38 | 0.449 | 0.3 |
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