소셜 빅데이터를 통한 공연예술의 온라인 여론 분석
Online Opinion Analysis of Performing Arts through Social Big Data
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초록
연구배경 본 연구는 국내 공연예술산업의 지속적인 성장과 새로운 문화 한류로의 도약을 준비하고 있는 상황에서 공연예술을 향유하는 사람들의 온라인 여론의 흐름을 파악하고 소셜 빅데이터 분석을 통해 온라인 여론에 대한 활용방안의 모색을 목적으로 연구를 진행하였다. 연구방법 이를 위해 2013년 1월부터 2015년 12월까지 블로그, 뉴스, 카페, 웹문서를 통해 수집된 572만개의 데이터를 소셜데이터 분석 솔루션 ‘티버즈(TIBUZZ)’를 이용하여 분석을 진행하였으며 공연 글 수, 조회 수, 공연의 규모, 출연자의 공연별 언급량 등을 조사하여 공연에 대한 만족도의 크기를 살펴보았다. 연구결과 공연예술 언급의 점유율은 콘서트, 뮤지컬, 연극, 발레와 오페라 순으로 나타났으며 공연예술에 대한 공연별 월별 언급량의 추이는 블로그, 뉴스와 카페, 지식인 순으로 나타났으며 콘서트와 같이 공연규모가 클수록 언급량(관심도)과 긍정율(만족도)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 공연에 대한 감정분석결과 공통적으로 만족과 기쁨의 비율이 높게 나타났고 공연에 대한 언급량에 따라 티켓판매 매수 간의 상관관계가 있음이 나타났다. 결론 본 연구 결과를 통해 공연예술산업에 대한 온라인 여론을 활용한 기초자료로서 실무적/정책적 함의를 제시하고 소셜 빅데이터 분석을 통해 공연예술에 대한 온라인 여론 평가의 기준을 새롭게 제공할 것으로 기대한다.
Abstract
Background In the midst of continuous growth of the performing arts in South Korea and the new Korean Wave, this study investigated online public opinions among people who enjoy performing arts and proposed a way to utilize the online public opinion through social big data analysis. Methods For the study, 5.72million data collected from blogs, news, forums, and web documents from January 2013 until December 2015 were analyzed by using the social data analysis solution TIBUZZ, and the difference in satisfaction with the performance was compared based on the number of relevant posts, views, and number of references to performers by show. Result The result showed that the most frequently mentioned type of performance was concert, followed by musical, play, ballet, and opera in the order and the amount of references to performing arts by channel was largest in blogs, followed by news, forums, and Q&A site. And larger-scale performances like Concert had higher amounts of references (interest) and positive feedback(satisfaction). In addition, the sentiment analysis related to the performance showed higher percentages of satisfaction and joy, and there was a correlation between the number of tickets sold according to the amount of mentioned. Conclusion Findings in this study provide basic data related to online public opinion on performing arts and propose practical and policy-related implications as well as new criteria for evaluating online public opinion related to performing arts through social big data.
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