Textmining에 의한 부동산 빅데이터 감성분석 모형 개발
Development of Sentiment Analysis of Real Estate Big data by Using Textminig
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초록
빅데이터는 새롭게 밀려오는 패러다임의 변화로서 미래를 예측하고 난제해결을 위한 방안 모색의 한계를 극복할 수 있는 기술이라 할 수 있다. 복잡한 메커니즘에 의해 형성되는 부동산시장에서 제한된 정형데이터에 의한 분석과 예측을 하는 데는 한계가 있었다. 이는 빅데이터 기술에 의해 비정형데이터를 포함하는 분석으로 한계를 극복하여 예측 가능하며 새로운 가치를 창출할 수 있는 정보를 도출할 수 있을 것이다. 본 연구는 웹 클로링(Web Crawling)에 의해 부동산 관련 뉴스기사(비정형데이터: Unstructured Data)를 수집하여 감성분석을 통해 정량화하여 부동산 시장 진단과 가격을 예측할 수 있는 모형을 제시하고자 하였다. 또한 모형의 적절성을 실증 분석하는 과정에 감성분석에 의해 산출된 데이터와 국토교통부에서 발표하는 아파트 실거래가격 데이터와 높은 상관성을 통해 본 연구에서 제시하는 부동산에서의 감성모형의 유효성이 있음을 실증하였다. 따라서 본 연구에서 제시하는 감성분석 모형에 대해 향후 심층 깊은 연구를 통해 실제 부동산활동의 의사결정에 실용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
As a new paradigm, big data provides a technology that helps predict the future and overcome difficult issues. In the Real Estate market, which is based on a complex mechanism, there were limitations in using structured data for analysis and prediction. Big data is expected to help overcome such limitations by using analysis techniques that includes unstructured data and produce information that can create new values. This study aimed to propose a model that can help diagnose the Real Estate market and predict Real Estate prices. In the proposed model, news articles related to Real Estate (unstructured data) are collected by using web crawling, and the data are quantified via sentiment analysis. And then, in the study, the effectiveness of the proposed sentiment model was verified by strong correlation between the data found in the sentiment analysis and the real sale prices disclosed by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Therefore, future research may be able to use the proposed sentiment analysis model for making decisions related to Real Estate.
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