초장기 정책모기지에 대한 국민의 감성 변화 분석
An Analysis of Public Sentiment Change on the Super Long Term Policy Mortgage
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본 연구는 국민들의 주거안정을 위해 새롭게 도입된 초장기 정책모기지에 대한 국민의 감성 변화를 분석하여 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터 분석 방법의하나인 감성분석을 활용하여 국민 소통의 대표 채널인 SNS․포털사이트와 언론기관의 기사를분석 하였다. 분석 결과, 초장기 정책모기지 제도를 도입 하기 전 국민의 감성은 긍정과 부정적 감성이 공존하는 것으로 나타났으나, 도입 후 보다 긍정적으로 감성이 변하는 것을 확인할 수 있었다. 분석 결과에 따른 정책적 시사점은 첫째, 초장기 정책모기지에 대한 부정적 감성을 완화할 수 있는 정책적 노력이 필요하다. 둘째, 초장기 정책모기지에 대한 국민적 감성이 긍정적이므로 향후 제도를 점증적으로 확대할 필요가 있다. 셋째, 초장기 정책모기지를 제대로 알리기 위한 대국민 홍보가 필요하다. 넷째, 장기적인 관점에서 초장기 정책모기지의 리스크 관리에 대한 고민이 필요할 것이다.
Abstract
This study sought to derive policy implications by analyzing changes in public sentiment toward the Super Long Term Policy Mortgage, which was newly introduced to ensure housing stability. To this end, we used sentiment analysis, one of the Big data analysis methods, to analyze articles from SNS, portal sites, and media organizations, which are representative public communication channels. As a result of the analysis, it was found that before the introduction of the Super Long Term Policy Mortgage system, the public's sentiment was both positive and negative. Still, after the system's opening, it was confirmed that the feeling changed to a more positive one. The policy implications of the analysis results are as follows: First, policy efforts are needed to alleviate negative sentiment toward Super Long Term Policy Mortgages. Second, since public sentiment toward Super Long Term Policy Mortgages is positive, there is a need to expand the system in the future gradually. Third, public promotion is needed to inform the public about Super Long Term Policy Mortgages properly. Fourth, from a long-term perspective, it will be necessary to consider risk management of Super Long Term Policy Mortgages.
참고문헌 (30)
- Bhargavi, P., "Knowledge extraction using rule baseddecision tree approach", International Journal of Computer Science and Network 296 Security, 8(7), pp.296~301 (2008)
- 조상연, "빅데이터 분석기법을 활용한 아파트 가격 관련 뉴스 기사의 극성 분석", 디지털융복합연구, 17(9), pp.47~54 (2019), 한국디지털정책학회[DOI]
- Fan, J., "Challenges of big data analysis", National science review, 1(2), pp.293~314 (2014)
- Financial Services Commission, "New government's direction of household loan management and phased normalization of regulations New government's economic policy direction", Financial services Commission announced news, ~ (2022)
- 홍희정, "빅데이터 분석을 통한 초장기 정책모기지에 대한 사회적 인식 연구", 한국웰니스학회지, 17(4), pp.29~36 (2022), 한국웰니스학회[DOI]
- Hong, Heejeong, "What are the public’s thoughts on the super-long-term Bogeumjali loan as seen through social analysis?", Housing Finance Research, 25, pp.28~38 (2022)
- 홍성현, "주거선택 자유 확대를 위한 초장기 모기지 도입 필요성에 관한 연구", 디지털융복합연구, 19(2), pp.13~19 (2021), 한국디지털정책학회[DOI]
- 김은미, "주택정책에 대한 감성반응도 분석: GIS와 텍스트마이닝 기법을 중심으로", 신용카드리뷰, 15(1), pp.16~33 (2021), 사단법인 한국신용카드학회[DOI]
- 김규리, "부동산 정책 관련 트위터 게시물 분석을 통한 대중 여론 이해", 한국문헌정보학회지, 56(3), pp.47~72 (2022), 한국문헌정보학회[DOI]
- Kim, Yeongdo, "Introduction of 40-year mortgage products and future policy challenges", Weekly Financial Brief, 30(5), pp.3~9 (2021)
- The Guide for Advanced Data Analytics Professional, "Korea Database Agency", ~ (2014)
- Internal data (Current Status of Use of the Super Long-Term Bogeumjari Loan), "Korea Housing Finance Corporation", ~ (2023)
- 이창봉, "『한국어기초사전』 뜻풀이말 학습을 위한 텍스트 분석 -텍스트마이닝과 워드프로파일링 분석을 중심으로", 인문사회과학연구, 65(3), pp.67~98 (2022), 인문사회과학연구소[DOI]
- 이상훈, "영역별 맞춤형 감성사전 구축을 통한 영화리뷰 감성분석", 지능정보연구, 22(2), pp.97~113 (2016), 한국지능정보시스템학회
- 임병학, "Using Sentiment Analysis to Analyze the Feedback of Students with Open-ended Questions", 인문사회과학연구, 63(2), pp.55~64 (2020), 인문사회과학연구소[DOI]
- 박재수, "아파트 매매가격과 부동산 온라인 뉴스의 교차상관관계와 인과관계 분석 - 온라인 뉴스 기사의 비정형 빅데이터를 활용한 감성분석 기법의 적용 -", 국토계획, 54(1), pp.131~147 (2019), 대한국토·도시계획학회[DOI]
- 박상훈, "텍스트 네트워크 분석을 통한 전통시장 활성화 정책의 영향력 분석 연구", 주택도시연구, 7(3), pp.85~100 (2017), SH공사 도시연구원[DOI]
- "Korea Housing Finance Corporation"[URL]
- "KOSIS"[URL]
- "Korea Research Institute for Human Settlements, Real Estate Market Research Center"[URL]
- "西日本シティ銀行"[URL]
- "住宅金融支援機構"[URL]
- "常陽銀行"[URL]