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많은 사람들이 자신의 현재를 기록하고 관심사를 공유하는 트위터와 같은 SNS는 하루에도 몇 억 건씩 발생할 정도로 데이터 양이 방대하고, 이용자들이 자발적으로 참여하여 의견을 올린다는 특징 때문에 사람들의 관심사나 이슈사항에 대한 반응을 살피는 데 활용이 되고 있다. 본 논문은 이용자의 현재를 담고 있는 트위터 데이터로부터 ‘주거환경’에 대한 평가를 나타내는 트윗을 추출하고, 그 공간적 특성을 분석하고자 하였다. 주거환경 평가를 나타내는 주제어를 ‘불안,’ ‘불만족’ 속성으로 나누어 선정하고 해당 주제어들을 포함하는 트윗을 지도에 나타내어 그 상대적 분포를 서울서베이 결과와 비교하였다. 트위터 데이터의 경우 편향성 등 여러 한계가 있지만, 도시정책지표를 통해 얻을 수 없는 자발적인 의견을 얻을 수 있고 공간정보를 포함할 수 있는 등 마이크로한 지역에 대한 의견을 얻을 수 있다는 점에서 트윗 데이터의 도시정책지표 보완을 위한 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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참고문헌 (30)
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/ 2012 / 2011 서울서베이 보고서
Bollen, J. / 2011 / Twitter mood predicts the stock market / Journal of Computational Science 2 (1) : 1 ~ 8
Cameron, M. / 2012 / Emergency situation awareness from twitter for crisis management / Proceedings of the 21st International Conference Companion on World Wide Web : 695 ~ 698
Ghosh, D. / 2013 / What are we ‘tweeting’ about obesity? Mapping tweets with topic modeling and Geographic Information System / Cartography and Geographic Information Scie
Ginsberg, J. / 2008 / Detecting influenza epidemics using search engine query data / Nature 457 (7232) : 1012 ~ 1014
Bollen, J. / 2011 / Twitter mood predicts the stock market / Journal of Computational Science 2 (1) : 1 ~ 8
Cameron, M. / 2012 / Emergency situation awareness from twitter for crisis management / Proceedings of the 21st International Conference Companion on World Wide Web : 695 ~ 698
Ghosh, D. / 2013 / What are we ‘tweeting’ about obesity? Mapping tweets with topic modeling and Geographic Information System / Cartography and Geographic Information Scie
Ginsberg, J. / 2008 / Detecting influenza epidemics using search engine query data / Nature 457 (7232) : 1012 ~ 1014
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