귀납적 사회과학연구를 위한 확장형 오피니언마이닝 시스템 설계

Design of expanded opinion mining system for supporting inductive method in social science research

SNS(Social Network Service)와 스마트폰의 대중화로 인하여 다양한 사회구성원들로부터 대량의 텍스트 데이터가 폭발적으로 생성되고 있다. 이러한 텍스트 데이터는 빅데이터의 유형 중의 하나로서, 사회여론을 파악하거나 새로운 사회현상을 규명하는데 있어 중요한 자료가 될 수 있다. 기존의 사회과학연구방법은 가설을 먼저 설정하고 이를 지지할 수 있는 실증적 자료를 수집하는 연역적 연구방식을 따르지만, 빅데이터 시대에는 이미 존재하는 텍스트 데이터를 분석하여 특정 사회현상이 반영된 패턴을 도출하고 이 패턴을 기반으로 이론을 정립하는 귀납적 연구방식이 사회과학연구의 또 다른 한 축으로 정립될 필요가 있다. 본 논문에서는 빅데이터 상의 텍스트 데이터를 분석함으로써 귀납적 사회과학연구를 지원할 수 있는 오피니언마이닝시스템의 개념을 소개하고 그 기능에 대한 설계도를 제안하고자 한다. 확장형 오피니언마이닝시스템의 주요 기능은 텍스트 데이터를 분석하여 개념변수를 생성할 수 있어야 하며, 이러한 개념변수에 대한 긍정/부정 의견을 5점 척도로 계산할 수 있어야 한다. 확장형 오피니언마이닝시스템은 사회과학연구의 새로운 패러다임을 도입하는데 기여할 것이며, IT융합의 새로운 적용모델로서 그 가치가 있을 것이다.