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R을 활용한 소셜 빅데이터 연구방법론

송태민, 송주영 저 | 한나래 | 2016년 08월

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ISBN : 9788955661897 / 496쪽 189 x 257 (㎜)

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책 소개

출판사 리뷰

소셜 빅데이터 분석을 통한 가치 창출의 시대! “소셜 빅데이터 분석이란 정형과 비정형 데이터를 생산?저장?관리?분석할 수 있는 기술들의 통합체이자 모델링 기법으로 이를 통해 기업이나 정부가 요구하는 문제를 해결하고 향후 추진전략을 도출할 수 있다.” _(Lee&Lee, 2013) 모바일 온라인과 소셜 미디어 사용이 보편화되고 있는 오늘날, 세계 각국의 정부와 기업들은 SNS를 통해 생산되는 소셜 빅데이터의 활용과 분석을 통하여 대중과 사회의 변화에 능동적으로 대응하고, 사회적 문제를 해결하며, 정부 정책이나 기업의 전략을 효과적... 소셜 빅데이터 분석을 통한 가치 창출의 시대! “소셜 빅데이터 분석이란 정형과 비정형 데이터를 생산?저장?관리?분석할 수 있는 기술들의 통합체이자 모델링 기법으로 이를 통해 기업이나 정부가 요구하는 문제를 해결하고 향후 추진전략을 도출할 수 있다.” _(Lee&Lee, 2013) 모바일 온라인과 소셜 미디어 사용이 보편화되고 있는 오늘날, 세계 각국의 정부와 기업들은 SNS를 통해 생산되는 소셜 빅데이터의 활용과 분석을 통하여 대중과 사회의 변화에 능동적으로 대응하고, 사회적 문제를 해결하며, 정부 정책이나 기업의 전략을 효과적으로 추진할 수 있다는 점에 주목하고 있다. 분석이 이루어지기 전 소셜 빅데이터는 정보더미에 불과하지만, 과학적 연구방법을 통해 그것을 분석하고 인과성을 발견함으로써 새로운 인사이트와 가치를 도출할 수 있다. 그러므로 연구자는 수많은 온오프라인 빅데이터에서 자신만의 해석과 가치를 좇는 과학적?창조적인 탐구과정을 끊임없이 거쳐야 한다. 데이터 수집부터 분석과 고찰까지, 소셜 빅데이터 연구의 전 과정을 담다 정형화된 빅데이터를 통하여 새로운 사회현상을 발견하기 위한 기존의 연구는 정해진 변인들에 대한 개인과 집단의 관계를 보는 데에는 유용하나, 온라인상에서 언급된 개인별 문서(buzz)에서 논의된 관련 정보 상호 간의 연관관계를 밝히고 원인을 파악하는 데는 한계가 있다. 이에 반해 ‘소셜 빅데이터 분석’은 훨씬 방대한 양의 비정형 데이터를 활용하여 다양한 참여자의 생각과 의견을 확인할 수 있기 때문에 보다 정확히 사회적 문제를 예측하고 현상에 대한 복잡한 연관관계를 밝혀낼 수 있다. 그동안 저자들은 급속히 변화하는 사회현상을 예측하여 선제적으로 대응하기 위해 정형화된 빅데이터와 소셜 빅데이터를 연결하여 분석하는 연구에 노력을 경주해왔다. 이 책 역시 그러한 연구의 결과로, 실제로 소셜 빅데이터를 분석하여 미래를 예측하고 정책을 개발하기 위해 필요한 전체 연구과정을 자세히 담았다. 또한 소셜 미디어에서 정보를 뽑아내고 분석할 수 있는 방법, 즉 온라인 문서에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트마이닝, 문서에 담긴 감정을 분석하는 오피니언마이닝, 키워드 간 상호관계를 예측하는 데이터마이닝과 시각화 분석, 네트워크 연결 구조와 강도를 분석하여 메시지 전파 경로와 영향을 파악하는 네트워크 분석 등을 깊이 있게 다루었다. 이 책의 특징 1. 본서에 수록된 소셜 빅데이터 연구 사례의 모든 분석에는 기본적으로 오픈소스 프로그램인 R을 사용하였고, 일부 분석 내용은 SPSS와 비교해 설명하였다. 이로써 독자들이 통계분석, 데이터마이닝, 그리고 시각화 분석 등을 통하여 분석결과를 비교할 수 있도록 하였다. 2. 기본적인 통계지식과 고급통계를 모르더라도 독자가 쉽게 따라할 수 있도록 연구 단계별로 본문을 구성하고, 실제 연구사례를 상세히 기술하였다. 3. 소셜 빅데이터 연구를 위한 대부분의 실전자료와 분석결과는 국내외 학회지에 게재하여 검증을 받았다. 주요 내용 1부에서는 소셜 빅데이터의 이론적 배경과 함께 소셜 빅데이터를 분석하기 위한 다양한 연구방법론을 설명하였다. - 1장에는 빅데이터의 정의, 소셜 빅데이터 분석방법과 수집 및 분류 방법, 소셜 빅데이터 활용방안 등에 대해 상세히 기술하였다. - 2장에는 소셜 빅데이터 분석 프로그램인 R의 설치 및 활용 방법을 소개하고, 소셜 빅데이터 분석을 위해 데이터 사이언티스트가 습득해야 할 과학적 연구방법에 관해 기술하였다. - 3장에는 데이터마이닝의 의사결정나무분석, 분류모형 평가, 연관분석의 개념을 설명하고 분석 사례를 기술하였다. - 4장에는 소셜 빅데이터 분석결과를 시각적으로 표현하고 전달하는 과정인 시각화에 대해 상세히 기술하였다. 2부에서는 국내의 온라인 뉴스사이트, 블로그, 카페, SNS, 게시판 등에서 수집한 소셜 빅데이터를 바탕으로 분석한 실제 연구사례를 기술하였다. - 5장에는 ‘소셜 빅데이터 분석 기반 메르스 정보확산 위험요인 예측’ 연구사례를 기술하였다. - 6장에는 ‘소셜 빅데이터를 활용한 통일인식 동향 분석 및 예측’ 연구사례를 기술하였다. - 7장에는 ‘소셜 빅데이터를 활용한 한국의 섹스팅 위험 예측’ 연구사례를 기술하였다. - 8장에는 ‘소셜 빅데이터를 활용한 담배 위험 예측’ 연구사례를 기술하였다.

저자 소개

동국대학교 전자계산학과를 졸업하고 동 대학원에서 전자정보처리전공 석사, 컴퓨터공학 박사학위를 받았다. 이화여자대학교, 연세대학교, 한양대학교 등에서 강의하였다. 한국보건사회연구원에서 통계정보연구실장, 건강증진개발센터소장, 사회정신건강연구센터장, 빅데이터연구센터장 등을 역임하고, 현재 삼육대학교 교수로 재직 중이다.
주요 저서로는 《머신러닝을 활용한 소셜 빅데이터 분석과 미래신호 예측》, 《R을 활용한 소셜 빅데이터 연구방법론》, 《빅데이터 연구 한 권으로 끝내기》, 《빅데이터 분석방법론》, 《보건복지연구를 위한 구조방정식 모형》이 있다. tmsong@syu.ac.kr, tmsong01@hanmail.net
한양대학교 법학과를 졸업하고 동 대학원에서 형사법전공 석사학위를 받았다. 미시간 주립대학교 형사사법학대학에서 형사정책/형사사법 박사학위를 받았다. 웨스트조지아 주립대학교 범죄학과 조교수와 한국형사정책연구원 부연구위원으로 재직하였고, 현재 펜실베니아 주립대학교 범죄학과 조교수로 재직 중이다.
주요 저서로는 《머신러닝을 활용한 소셜 빅데이터 분석과 미래신호 예측》, 《R을 활용한 소셜 빅데이터 연구방법론》, 《빅데이터 연구 한 권으로 끝내기》,《빅데이터 분석방법론》이 있다. 주요 연구분야로는 청소년범죄 특히 학교폭력과 사이버폭력, 청소년성매매 등이고, Journal of Adolescent Health, Cyberpsychology Behavior and Social Networking, Journal of Criminal Justice, International Journal of Offender Therapy and Comparative Criminology, Computers in Human Behavior 등에 관련 논문을 게재하였다. jxs6190@psu.edu, juyoung81@gmail.com

목차

1부 소셜 빅데이터 연구방법론
1장 소셜 빅데이터 분석과 활용방안
2장 소셜 빅데이터 연구방법론
3장 데이터마이닝
4장 시각화
2부 소셜 빅데이터 연구 실전
5장 메르스 정보 확산 위험요인 예측
6장 통일인식 동향 분석 및 예측
7장 섹스팅 위험 예측
8장 담배 위험 예측

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