위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 마이닝 기반 공간적 클러스터링 분석 연구

박우진; 유기윤

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박우진 (서울대학교) 유기윤 (서울대학교)

저널정보: 대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제23권 제2호

발행연도: 2015.6

수록면: 89 - 96 (8page)

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위치기반 소셜 미디어 데이터는 빅데이터, 위치기반서비스 등 다양한 분야에서 활용가능성이 매우 큰 데이터이다. 본 연구에서는 위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 정보를 분석하여 주요한 키워드들이 공간적으로 어떻게 분포하고 있는지를 파악할 수 있는 일련의 분석방법론을 적용해보았다. 이를 위해, 위치태그를 지닌 트윗 데이터를 서울시 강남지역과 그 주변지역에 대하여 2013년 8월 한달 간 수집하였으며, 이 데이터를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드들을 도출하였다. 이러한 키워드들 중 음식, 엔터테인먼트, 업무 및 공부의 세 카테고리에 해당하는 키워드들만 추출, 분류하였으며 각 카테고리에 해당하는 트윗 데이터들에 대해서 공간적 클러스터링을 실시하였다. 도출된 각 카테고리별 클러스터들을 실제 그 지역의 건물 또는 벤치마크 POI들과 비교한 결과, 음식 카테고리 클러스터는 대규모 상업지역들과 일치도가 높았고 엔터테인먼트 카테고리의 클러스터는 공연장, 극장, 잠실운동장 등과 일치하였다. 업무 및 공부 카테고리 클러스터들은 학원 밀집지역 및 사무용 빌딩 밀집지역과 높은 일치도를 나타내었다.

#소셜 미디어 #위치태그 #텍스트 마이닝 #공간적 분포 #클러스터링 분석 #Social Media #Geo-tag #Text Mining #Spatial Distribution #Clustering Analysis

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

[학술대회논문] - Chae, J. / 2012 / Spatiotemporal social media analytics for abnormal event detection using seasonal‐trend decomposition / Proceedings of IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology, IEEE : 143 ~ 152

[학술지(정기간행물)] - 최효석 / 2014 / GIS 공간분석과 소셜 네트워크 분석의 통합을 위한 WebGIS 구현 / 한국측량학회지 32 (2) : 95 ~ 107

[학술지(정기간행물)] - Gerber, S. / 2014 / Predicting crime using Twitter and kernel density estimation / Decision Support Systems 61 : 115 ~ 125

[학술지(정기간행물)] - Ghosh, D. / 2013 / What are we ‘tweeting’ about obesity? Mapping tweets with topic modeling and Geographic Information System / Cartography and Geographic Information Science 40 (2) : 90 ~ 102

[학술대회논문] - Java, A. / / Why we Twitter: understanding microblogging usage and communities / Proceedings of WebKDD/ SNAKDD 2007, ACM : 56 ~ 65

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