제주도 들불축제에 대한 소셜미디어 사용자들의 인식에 관한 연구:빅데이터 분석을 통한 접근
A Study on the Recognition of social media users on Jeju Special Self-Governing Province Fire Festival - Accessing big data analysis-
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본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 지역축제인 제주들불축제에 대한 소셜미디어 대중들의 인식 변화를 살펴보고자 했다. 이를 위해 본 연구는 네이버(Naver)와 다음(Daum)에서 제공하는 블로그와 카페를 분석채널로 선정하였으며, 빅데이터 자료검색을 위해‘들불축제’를 주제어로 연도별 상위 키워드 50단어를 추출했다. 자료 분석 기간은 2016년, 2017년, 2018년 3년의 기간으로 한정했다. 자료 수집 및 분석을 위해서 소셜 메트릭스 프로그램인 텍스톰(Textom)2.5를 통해 키워드 빈도분석 및 메트릭스 데이터를 추출하였고, 유시넷(Ucinet)6.0을 사용하여 사회연결망분석을 시행했다. 관계도 계랑화를 위해 단어들 간 연결 구조와 위세 중앙성을 분석했고, 키워드 단어들 사이의 네트워크 시각화는 유시넷(Ucinet)6.0의 넷드로(NetDraw)기능을 이용했다. 유사성을 가진 단어들이 형성하는 군집을 도출하기 위해 컨코(CONCOR)분석을 통해 의미연결망분석을 시행했다. 분석결과 새별오름, 제주들불축제, 3월축제, 정월대보름 등 관람객들이 인식하는 다양한 키워드가 추출됐고, 이를 통해 소셜미디어 대중들은 제주들불축제를“3월 정월대보름에 제주에 위치한 새별오름에서 이루어지는 축제”로 인식한다는 사실을 알게 되었다. 또한, 위세 중앙성 분석결과는 키워드 빈도분석 결과와 비슷한 결과를 보였다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the changes in the perceptions of those who visited Jeju Fire Festival, a famous local festival, using social media and big data. For this, web blogs and internet communities (also known as cafes) provided by NAVER and DAUM were selected as the channels for analysis. For the material search using big data, 50 top keywords of each year by the topic of ‘Fire Festival (or Deulbul Festival’ in Korean) were extracted. The target period of analysis was limited to the three years of 2016, 2017 and 2018. For the data collection and analysis, a social metrics application called TEXTOM 2.5 was used to conduct keyword frequency analysis and extraction of metrics data. Another application, called UCINET 6.0 was used to perform a social network analysis. To quantify the degree of relations, the linkages and eigen vector centralities between the found keywords were analyzed. The visualization of network between the keywords was done using the Net Draw function of UCINET 6.0. To derive clusters comprising keywords with similarity, a semantic network analysis was done by adopting a CONCUR analysis. The results showed an extraction of various keywords recognized by visitors, including Saebyeol Oreum, Jeju Fire Festival, Jeju March Festival, and Jeongwol Daeboreum. These results indicated clues to understanding the visitors’ recognition and trends regarding the Fire Festival. Also, in the eigenvector centralities analysis, the outcome was similar to the result of the keyword frequency analysis. Furthermore, the CONCUR analysis found 4 distinctive similarity clusters. The diagnosis of changes in the visitors’ recognition of local festivals using social media and big data, as is the case in this study, is expected to be of use in establishing development plans for local festivals.
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