구조적 토픽 모델링을 활용한 공공데이터 수요 분석

조성배; 하성호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조성배 하성호

저널정보: 한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보기술아키텍처 연구 제17권 제2호

발행연도: 2020.1

수록면: 103 - 118 (16page)

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본 연구는 국민과 기업이 원하는 공공데이터 수요를 확인하기 위해 2017년부터 2019년까지 3 년간 국민이 공공데이터 포털(www.data.go.kr)을 통해 제공신청한 자료를 구조적 토픽 모델링(STM) 을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 교통, 의료/복지, 행정, 실시간 데이터 등 9개 토픽이 도출되었으며, 토픽 2(교통(지하철, 버스)), 토픽 4(실시간 데이터), 토픽 5(부동산), 토픽 7(의료, 복지)은 2017년이후 전반적으로 제공신청 비중이 증가하는 추세로 나타났다. 또한, 분석결과를 바탕으로 연도별, 유형별, 전국단위 중심의 개방, 원자료(raw) 중심의 개방, Open-API 개방 확대, 공공데이터 제공 운영실태 평가 지표의 실효성 제고방안 등 향후 공공데이터 개방 정책의 방향을 제시하였다.

#Open Government Data #Data Request #Citizen's Demand #Structural Topic Modeling #Text Mining

참고문헌 (39)

참고문헌 신청

Act On Promotion Of The Provision And Use Of Public Data, Article 2 (Definitions)

Australia Department of Finance and the Public Service / 2018 / Australia's Second Open Government National Action Plan 2018-2020

Bernd W. Wirtz / 2017 / Open Government and Citizen Participation:An Empirical Analysis of Citizen Expectancy towards Open Government Data / International Review of Administrative Sciences

Blei, D. M. / 2007 / A correlated topic model of science / The Annals of Applied Statistics :17~35

Blei, D. M. / 2012 / Probabilistic topic models / Communications of the ACM 55(4):77~84

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