소셜 빅데이터 기반의 20대 대선후보 키워드 분석을 통한 선거전략 수립
Establishment of Election Strategy Through Keyword Analysis of 20th Presidential Candidates Based on Social Big Data
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초록
선거 판세를 예측하고 적절한 전략도구를 개발하는 과정에서 소셜 빅데이터의 효과성이 드러나고 있다. 이에 본 연구는 트위터, 커뮤니티, 뉴스, 블로그, 인스타그램, 카페를 소셜 빅데이터의 원천으로 하여 20대 대선 선거전략 수립에 관한 시사점을 제시하는 것에 목적이 있다. 구체적으로, 언급량 분석에서 이재명 후보는 일평균 83,506번의 언급량을 보였으며, 윤석열 후보는 일평균 31,838번의 언급량이 나타났다. 나아가, 개별 후보들을 키워드로 하여 상위 50개의 연관어를 도출함은 물론 두 후보를 모두 키워드로 하여 연관어 비교분석을 실시했다. 마지막으로, 개별 후보들에 대한 상위 30개의 긍정적, 부정적 감성어를 도출했다. 본 연구는 선거에서 빅데이터를 활용한 소수의 연구로써 관련 연구의 이론적 축적에 기여하고 분석결과를 바탕으로 실무자들에게 적실성 있는 전략도구를 제안했음에 의의가 있다.
Abstract
The effectiveness of social big data is being revealed in the process of predicting the election situation and developing appropriate strategic tools. Therefore, the purpose of this study is to suggest implications for establishing an election strategy for 20s presidential election using Twitter, community, news, blog, Instagram, and cafe as sources of social big data. Specifically, remark amount analysis, related word analysis, comparative analysis of related words, and emotional word analysis were conducted to predict the election tables based on the analysis results and present appropriate strategic tools. This study is meaningful in that it contributed to the theoretical accumulation of related studies as a small number of studies using big data in elections and suggested a suitable strategic tool to practitioners based on the analysis results.
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