소셜 빅데이터를 활용한 사회복지 네트워크 분석

이근명

doi:10.47042/ACSW.2019.08.64.137

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이근명 (건국대학교)

저널정보: 비판과 대안을 위한 사회복지학회 비판사회정책 비판사회정책 제64호

발행연도: 2019.8

수록면: 137 - 180 (44page)

DOI: 10.47042/ACSW.2019.08.64.137

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이 연구의 목적은 소셜미디어의 빅데이터를 이용하여 사회복지에 대한 연도별 네트워크 변화를 분석하는 데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 텍스트 마이닝과 네트워크 분석의 CONCOR 분석을 실시하였다. 또한 각 연도별 네트워크가 구조적으로 어느 정도의 상관관계가 있는지를 통계적으로 검증하기 위하여 소셜 네트워크 분석에서 사용하는 대표적 통계적 검정방법인 QAP(Quadratic Assignment Procedure) 상관분석을 활용하여 각 연도의 매트릭스 간의 상관분석을 실시하였다.
분석결과 단어의 빈도가 높은 순서는 2010년에는 사회복지, 사회, 연구, 사회복지사, 사회복지시설, 사회복지학과 등의 단어이고 2015년에는 사회복지, 사회, 연구, 사회복지사자격증, 사회복지학과, 사회복지시설 2018년에는 사회복지, 사회, 연구 등에 새로운 단어인 뉴스, 기사, document, 분석 등이 비중있게 언급되었다. 네트워크 분석을 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과, 2010년 4개 그룹, 2015년 4개 그룹, 2018년 4개 그룹의 클러스터가 생성되었다. 또한 3개년도 간의 QAP 상관분석을 실시한 결과, 2010년과 2015년의 네트워크 간 상관계수는 0.757, 2010년과 2018년간 상관계수는 0.457, 2015년과 2018년간 상관계수는 0.451로 나타났다.
사회복지를 위한 정책은 역대 정부마다 많은 시간과 예산을 들여 시행하고 있다. 그러나 일차적인 문제점 파악 및 해결방안은 아직 없는 실정이다. 따라서 빅데이터를 활용한 연도별 네트워크 변화를 측정하고, 이를 토대로 미래 트렌드를 파악하여 사회복지 발전을 이루는데 기틀이 되는 정책을 수립하기 위한 연구가 진행되어야 한다.
그리고 SNS상에서 발생하는 사회복지와 관련된 빅데이터 정보와 기존의 방대한 연구 자료를 접목하여, 수많은 사람들이 만들어낸 비정형 데이터를 체계적으로 구축하고, 이를 실증적 연구에 접목함으로써 보다 폭넓은 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

The purpose of this study is to analyze the yearly network change of social welfare by using big data of social media. For this, text mining and CONCOR of network analysis were performed. And to statistically verify the degree of correlation between each year’s network structure, correlation analysis between each year’s matrices was conducted using QAP(Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis, which is a typical statistical test method used in social network analysis.
The analysis showed, words that had the highest frequency in 2010 were social welfare, society, research, social worker, social welfare facility, social welfare department; in 2015, social welfare, society, research, social worker certificate, social welfare course, social welfare facility; and in 2018, on top of social welfare, society and research, new words such as news, articles, documents, and analyzes were mentioned significantly. As a result of CONCOR analysis for network analysis, clusters of four groups in 2010, four groups in 2015 and four groups in 2018 were created. And as a result of QAP correlation analysis of three years, correlation coefficient between 2010 and 2015 showed to be 0.757, 0.457 between 2010 and 2018; and 0.451 between 2015 and 2018.
The former and current governments have carried out social welfare policies using a great amount of time and budget. However, the primary problem have not yet been identified and solved. Therefore, research should be conducted to measure the yearly network change using big data, to grasp future trends based on this, and to establish policies that will form the basis for social welfare development.
And by combining big data information related to social welfare on SNS and existing large-scale research data, unstructured data created by millions of people should be systematically constructed and more extensive research should be done by combining these with empirical studies.

#사회복지 #사회자본 #빅데이터 #소셜 네트워크 분석 #네트워크 중심성 분석 #CONCOR 분석 #QAP 상관분석 #Social Welfare #Social Capital #Big Data #Social Network Analysis #Network Centricity Analysis #CONCOR Analysis #QAP Correlation Analysis

참고문헌 (70)

참고문헌 신청

곽기영 / 2017 / 소셜 네트워크 분석 / 도서출판 청람

고재창 / 2013 / 키워드 네트워크 분석을 통해 살펴본 기술경영의 최근 연구동향 / 지능정보연구 19(2):101~123

김도희 / 2017 / 빅데이터를 활용한 ‘군사회복지’ 현황 분석과 자격제도의 법제화 모색 / 한국군사회복지학 10(1):93~118

김동석 / 2018 / 빅데이터 분석 기법을 활용한 도서관발전종합계획 동향 분석

김민 / 2015 / SNS 사용에 따른 사회복지사 전문가 윤리와 윤리결정모형: 사례연구를 중심으로 / 비판사회정책 (48):52~90

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