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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김대원 (단국대학교) 유정석 (단국대학교)
저널정보
한국도시행정학회 도시행정학보 도시행정학보 제29집 제1호
발행연도
2016.3
수록면
1 - 33 (33page)

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소셜 미디어는 급속한 성장 추세와 더불어 정치, 경제, 사회 등 다양한 영역에 파급력을 미치고 있으며, 이에 다양한 학문 영역에서는 이미 소셜 미디어와 관련된 연구를 다수 도출하였다. 반면, 소셜 미디어와 주택 시장 간 관계에 대한 연구는 아직 미미한 실정이기에, 본 연구는 그 영역이 빠르게 확장되고 있는 소셜 미디어와 대표적인 자산 시장인 주택 시장 간의 동적 관계를 확인하기 위한 실증 분석을 실시하였다.
본 연구는 “주택 가격” 및 “전세 가격”으로 검색된 트위터 자료를 수집하여 이를 단어별로 분절한 후, 월별로 “상승” 및 “하락” 단어의 빈도를 산정하여 소셜 미디어의 대용 변수로 사용하였으며, 한편으로는 아파트 매매가 지수 및 전세가 지수를 로그 차분한 변동률(growth rate)을 주택 가격의 대용 변수로 사용하였다. 이 때, 아파트 매매 및 전세 가격은 전국 자료와 더불어 가장 높은 인구 밀도 및 비중을 차지하는 서울시 자료를 각각 수집하였다.
실증 분석을 위해 본 연구는 “트위터 - 아파트 매매가(전국)”, “트위터 - 아파트 매매가(서울)”, “트위터 - 아파트 전세가(전국)”, 그리고 “트위터 - 아파트 전세가(서울)”로 구성된 4개의 VAR(Vector Autoregressive) 모형 추정을 실시한 후, 이에 따른 VAR 모형 분석에 따른 충격반응분석을 실시하여 변수들 간의 동적 관계를 확인하였다. 또한 Granger 인과성 검정을 실시, 변수들 간 인과성의 방향성도 확인하였다.
분석 결과, 아파트 매매가 변동률에 더 많은 영향을 미치는 트윗 내용은 “상승”보다는 “하락”과 관련된 것임을 확인할 수 있었으며, “전세 가격”과 관련된 트윗은 전국 아파트 전세가에는 별다른 영향을 미치고 있지 않았으나, 서울시 아파트 전세가에는 유의미한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.
#트위터 #아파트 매매가 #아파트 전세가 #VAR 모형 분석 #Granger 인과성 분석

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 및 선행연구 검토
Ⅲ. 분석 자료와 방법론
Ⅳ. 실증분석 결과
Ⅴ. 결론
참고 문헌

참고문헌 (88)

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국토교통부, 2014년도 주거실태조사 - 통계보고서 -, 국토교통부, 2014 google schola 권이섭･이승철, (2012), “소셜미디어를 이용한 군 홍보정책에 관한 연구”, ｢사회과학연구｣, 제21 권, pp.125-140 google schola 김경래･나인섭, (2012), “Sns(Social Network Service)와 정책선거”, ｢인문사회과학연구｣, 제36 권, pp.5-30 google schola 김윤화, (2015), SNS(소셜네트워크서비스) 이용추이 및 이용행태 분석, KISDI STAT Report, 정보 통신정책연구원, pp.7-12 google schola 박상운, (2014), “왜 SNS에서 정치 양극화가 지속되는가?”, ｢사회과학연구｣, 제30권 1호, pp.235-252 google schola

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