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정보화 정책 이슈의 확산 과정에 관한 연구 : 소셜텍스트 빅데이터 분석을 중심으로 원문보기

  • 저자

    최홍규

  • 학위수여기관

    고려대학교 일반대학원

  • 학위구분

    국내박사

  • 학과

    언론학과

  • 지도교수

    김성태

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

    vii, 181 p.

  • 키워드

    정보화 정책 빅데이터 소셜텍스트 소셜미디어 국가정보화 이슈 확산 ICT ICT 정책 SDIDA Index;

  • 언어

    kor

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13542647&outLink=K  

  • 초록

    본 연구는 우리나라 정책적 상황에서 정보화 정책 이슈가 확산되는 과정에 관해 조명하였다. 우리나라에서 정보화 정책은 정보통신기술 보급의 촉진에 기여해왔는데, 그 형성과정으로 보면 하향식 정책형성 모델의 특징을 보인다고 할 수 있다. 하향식의 정보화 정책형성 모델에서는 공중을 통해 논의될 수 있는 정책 키워드를 이미 정부가 설정하여 전달하고 온‧오프라인의 논의공간을 통해 그것이 공중의제화되어 정책의제로 정착하는 단계를 거치게 된다. 본 연구는 정부에 의해 정책이 확산 단계를 거친 후, 2차 사회적 확산단계에서 공중의제가 형성되고 정부의제로 안착되는 단계를 중점적으로 살펴본 것이다. 연구는 정보화 정책관련 키워드를 토대로 소셜텍스트 확산 양상 및 유형, 그리고 이와 관련된 정책 대응 사례를 살펴보는 방식으로 구성되었다. 소셜텍스트 확산 양상의 분석을 위해 2010년 11월부터 2013년 10월까지 뉴스섹션, 블로그, 커뮤니티의 공간에서 생산되는 게시글 및 댓글 등 584,277건의 소셜텍스트 빅데이터를 분석대상으로 삼았다. 오늘날 소셜미디어에서 생산되는 다양한 소셜텍스트 데이터를 빅데이터로 정의할 수 있는데, 이에 대한 정량적 분석을 시도하여 정책 확산의 양상과 유형에 대해 보다 객관화된 수치를 도출하고자 했다. 정보화 정책 관련 소셜텍스트 확산 양상에 대한 정량적 수치도출을 위해 범위(Scope), 지속성(Duration), 상호작용성(Interactivity), 다양성(Diversity), 주목도(Attention)로 총 다섯 가지의 정책 확산의 촉매제적 구성요소 개념을 제시했다. 이렇게 설정된 구성요소 개념들을 측정하여 정보화 정책과 관련한 소셜텍스트의 확산 양상을 보다 정량적으로 살펴보고 그 구체적인 사례들을 제시하는데 초점을 맞췄다. 연구결과를 통해 정부에 의해 설정된 정보화 정책 키워드들이 어떠한 양상의 소셜텍스트로 확산될 수 있는지 비교 가능한 표준화 지수를 도출해낼 수 있었다. 표준화 지수에서는 위성은 범위와 주목도에서 높은 점수를 보였으며 정보통신 모듈 및 부품은 지속성, RFID는 상호작용성, U-컴퓨팅은 다양성에서 각각 높은 점수를 보이는 것으로 나타났다. 다음으로 연구자는 표준화 지수를 통해 확산의 유형을 구분해보고자 군집분석을 실시하였다. 그 결과 각 정책 키워드는 총 3개의 군집으로 구분되었다. 첫 번째 군집은 범위, 상호작용성, 주목도에서 우위를 보이는 정책 키워드로 구성되었으며 이를 통해 공간확장형 소셜텍스트 확산의 특징이 나타났다. 두 번째 군집은 지속성과 다양성에서 우위를 보여 관심지속형의 확산 유형이 나타났다. 또한, 각 표준화 지수에서 특징적인 수치를 보여주지 않는 세 번째 군집은 인식분산형 소셜텍스트 확산유형을 보이는 것으로 나타났다. 군집분석 결과를 통해 소셜텍스트 확산 유형과 관련된 실제 정책 대응 사례도 살펴볼 수 있었다. 우선 공간확장형 소셜텍스트 확산 유형과 관련해서는 제1차 위성정보 활용 종합계획 발표, RFID 신규사업으로 추진된 특수 RFID 및 RFID 기반 응용서비스, 국가 정보화 시행계획에서 나타난 RFID 기술 예산투입, R&D 사업계획에서 나타난 위성기술 개발 예산발표 등의 사례가 나타났다. 관심지속형 소셜텍스트 유형과 관련된 정책대응 사례로는 차세대 스마트 디바이스 코리아 2020, 네트워크 장비산업 상생발전 실천계획, ICT 장비산업 활성화 정책사례가 나타났다. 마지막으로 인식분산형 소셜텍스트 확산 유형과 관련된 정보화 정책사례로는 제5차 국가정보화 기본계획의 세부사업 중 디지털콘텐츠 유통환경 조성 사업과 지능형 홈 서비스 고도화 사업의 사례가 나타났다. The formation process of Informatization Policy in Korea has been appeared reflecting Top-Down Model. The Top-Down Model is comprised of Two Social Diffusion stages, the 1st and 2nd. In the 1st stage, the government establishes Policy Agendas and Keywords while the Public Agendas form after it in the 2nd stage. This study lays emphasis on the 2nd Social Diffusion Stage by enumerating debates and discussion in the social media. As today's social media yields a large volume of Social Text Data, this study is to execute the analysis of the data and observe the spreading process of issues risen through the Informatizaion Policy. This study has collected Social Text Data appeared in news sections, blogs, community articles and comments, 584,277 cases in the period of November 2010 ~ October 2013 in order to analyse the data. The study cited or extracted the cases through 12 different Infomatizaion Keywords(Keywords: IPTV, RFID, USN, U-Computing, Broadband Network, Digital Contents, Satellite, Modules and Parts of ICT, ICT Manufacturing, Application-based Devices of ICT, Telematics, Home Network). This study also stipulates five components of issue diffusion mechanisms; Scope, Duration, Interactivity, Diversity, Attention to measure the aspect of diffusion in numerical value and indexes of each components; SDIDA Index. Cases of Informatization Policy would appear in the study by researching the result of this measurement. There have been a few diffusion trends of social texts yielded by the Infomatizaion Policy issues. It shows that those social texts regarding Satellite, Modules and Parts of ICT, RFID, U-Computing have earned high index scores(Satellite-Scope index and Attention index, Modules and parts of ICT-Duration index, RFID-Interactivity index, U-computing-Diversity index). Reflecting the index score, the study found that there are 3 clusters; Type of Space Expansion, Type of Consecutive Interest and Type of Distributed Recognition through SDIDA Index. Finally, the study could find 9 cases of infomatization policy on three types.


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