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소셜 빅데이터를 이용한 가계부채 트렌드 및 강신호와 미래신호의 탐색
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Identifying Strong and Emerging Signals Related to Personal Debt using Social Big Data

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박정민 (서울대학교) 송태민 (삼육대학교)
저널정보
한국사회복지학회 한국사회복지학 한국사회복지학 제72권 제1호 KCI Excellent Accredited Journal
발행연도
2020.2
수록면
35 - 61 (27page)

이용수

표지
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연구주제
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연구배경
🔬
연구방법
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연구결과
소셜 빅데이터를 이용한 가계부채 트렌드 및 강신호와 미래신호의 탐색
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초록· 키워드

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이 연구는 소셜 빅데이터에 담긴 채무 관련 문서를 분석하여 가계부채의 특성과 연관된 표현어의 빈도 및 종단적 변화를 살펴보고 그를 바탕으로 채무 관련 강신호와 미래신호의 선별을 시도하였다. 자료는 2014년 1월 1일∼2018년 12월 31일을 대상기간으로 총 280개의 온라인 채널에서 수집된 텍스트 기반의 채무 관련 웹문서이며 총 3,927,165건이 포함되었다. 수집된 온라인 문서는 주제분석과 감정분석을 실시하여 키워드를 분류하고, 분류된 키워드는 코딩을 통해 수치로 변환하였으며, 단어빈도와 문서빈도를 활용하여 강신호와 미래신호 등을 탐색하였다. 채무 관련 키워드의 연도별 순위를 보면 ‘개인회생’과 ‘채무상환’이 일관되게 가장 높은 빈도로 나타났다. 또한 같은 기간 ‘학자금’의 순위가 빠르게 상승하였다. 채무와 관련하여 온라인 채널에서 트렌드를 형성할 수 있는 강신호에는 사업자금, 학자금, 재테크, 개인파산, 채무상환이 포함되었고, 미래신호에는 주식담보대출, 미상환, 음주도박, 할부대출, 프리워크아웃, 빚상속, 긴급자금, 의료비, 신용회복, 생계주거자금이 있었다. 또한 빈도가 평균보다 높고 증가율이 평균보다 낮은 신호에는 개인회생, 전월세, 채무탕감 등이 포함되었다. 이 연구는 한국사회의 중요한 사회문제가 된 가계부채 이슈를 소셜 빅데이터를 활용하여 살펴봄으로써 가계부채 현상에 대한 이해를 높이고 새로운 연구방법을 적용하고 제시하였다는데 그 의의가 있다.
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목차

요약
1. 서론
2. 연구배경
3. 연구방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (36)

참고문헌 신청
고혁진 / 2008 / 신용회복제도의 도덕적 해이 유발가능성에 관한 실증연구 / 금융연구 22(4):127~158 google schola 구서정 / 2019 / 소셜 빅데이터 분석을 위한 가계부채 온톨로지 개발 / 한국사회복지조사연구 63:5~34 dbpia 김미곤 / 2018 / 2018년 사회보장 대국민 인식조사 연구: 비정형 소셜 빅데이터를 활용한 사회보장 정책 미래신호 예측 google schola 김미라 / 2008 / 소비자파산의 특성과 파산원인에 관한 연구 / 소비자학연구 19(3):121~145 dbpia 김영준 / 2009 / 소비행태와 개인파산 / 금융연구 23(4):1~31 google schola

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