DOI QR코드

DOI QR Code

Utilization of Social Media Analysis using Big Data

빅 데이터를 이용한 소셜 미디어 분석 기법의 활용

  • 이병엽 (배재대학교 전자상거래학과) ;
  • 임종태 (충북대학교 정보통신공학부 및 충북BIT연구중심대학육성사업단) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학부 및 충북BIT연구중심대학육성사업단)
  • Received : 2013.01.08
  • Accepted : 2013.01.25
  • Published : 2013.02.28

Abstract

The analysis method using Big Data has evolved based on the Big data Management Technology. There are quite a few researching institutions anticipating new era in data analysis using Big Data and IT vendors has been sided with them launching standardized technologies for Big Data management technologies. Big Data is also affected by improvements of IT gadgets IT environment. Foreran by social media, analyzing method of unstructured data is being developed focusing on diversity of analyzing method, anticipation and optimization. In the past, data analyzing methods were confined to the optimization of structured data through data mining, OLAP, statics analysis. This data analysis was solely used for decision making for Chief Officers. In the new era of data analysis, however, are evolutions in various aspects of technologies; the diversity in analyzing method using new paradigm and the new data analysis experts and so forth. In addition, new patterns of data analysis will be found with the development of high performance computing environment and Big Data management techniques. Accordingly, this paper is dedicated to define the possible analyzing method of social media using Big Data. this paper is proposed practical use analysis for social media analysis through data mining analysis methodology.

빅 데이터를 활용한 분석 방법은 빅 데이터를 처리 할 수 있는 기술 기반으로 발전되어 오고 있다. 많은 IT 리서치 기관들이 빅 데이터를 통한 새로운 분석의 패러다임을 예견하고 있고, 또한 IT 벤더들을 중심으로 빅 데이터 처리를 위한 표준 기술들을 제시하고 있다. 빅 데이터는 IT 기기 및 환경의 발달과도 상호연관적이고 소셜 미디어를 주측으로 기존에 예측하지 못하는 비정형화된 데이터들을 정형화 하여, 이에 따른 다양한 분석, 예측 및 최적화에 초점이 맞추어 발달 하고 있다. 과거의 분석 기법은 정형화된 데이터를 기반으로 데이터 마이닝, OLAP, 통계 분석등을 통한 의사결정 도구로서 사용되어 왔다. 하지만 최근 빅데이터를 이용한 새로운 분석의 패러다임을 통해 분석기법의 다양화, 비정형 데이터 분석 등 새로운 형태의 기반 기술발전과 다양한 형태의 데이터를 통한 새로운 분석을 통해 통찰력을 높일 수 있다. 더욱이 고성능의 컴퓨팅 환경들의 발달과 표준화된 대용량 데이터 처리 기술 발달이 향후 조금 더 다양한 형태의 분석패턴을 만들어 갈 것이다. 따라서 본 논문은 빅 데이터를 통해 분석 가능한 다양한 기법을 알아보고, 기존의 데이터 마이닝 분석 기법을 통한 소셜 미디어의 분석 형태에 대한 활용 및 분석방안을 제시 하였다.

Keywords

References

  1. 강현철, 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 방법론, 자유아카데미, 2006.
  2. 김근태(SAS Korea), "Big Data 분석을 위한 기업의 Big Analytics 환경 변화", 정보처리학회지, 2012.
  3. 정철호, 국내 솔루션 기반 빅 데이터 구축전략 및 사례, 정보 속으로, Vol.76, SEP-OCT, pp.31-37, 2012.
  4. 최병정, 김혜진, 김자호, 진서훈, 빅 데이터 시대의.CRM을 위한 데이터 분석, Entrue Journal of Information Technology, Vol.11, No1, pp.19-27, 2012.
  5. 채승병, SERI경영노트, 제167호, 2012(10).
  6. Y. Y. Ahn, Link communication reveal multiacale complexity in metworke, Nature( 466), pp.761-764, 2010(8). https://doi.org/10.1038/nature09182
  7. Doug Henschen, "Cover Story: Big Data", Infor-mationWeek The business value of technology, 2010.
  8. S. Fournier and L. Lee, Getting Brand Communication Right. Harvard Business Review, pp.105-111, 2009(4).
  9. Gryman, G, Tapping into power of Big Data. Technology Forecase, pp.4-13, 2010(3).
  10. P. Carter, "Big Data Analytics: Future Archi-tectures, Skills and Roadmaps for the CIO," White pa-per, IDC sponsored by SAS. 2011.
  11. SAS, In-Memory Analytics for Big Data, White paper, 2012.

Cited by

  1. An Extraction Method of Sentiment Infromation from Unstructed Big Data on SNS vol.17, pp.6, 2014, https://doi.org/10.9717/kmms.2014.17.6.671
  2. Methodology for extracting the delighter in Kano model using big data analysis pp.1478-3371, 2020, https://doi.org/10.1080/14783363.2018.1442715