소비자분야 공공 빅데이터 활용 현황과 고도화 방안

나종연,이진명,구혜경,김효정,남영운 한국소비자원 2024 消費者問題硏究 Vol.55 No.1

빅데이터 활용 능력이 국가경쟁력을 높이기 위한 중요 항목으로 대두되고 있다. 소비자 빅데이터 분석을 기반으로 정부·민간에서 소비자 관련 개선된 서비스 창출이 가능하나 현재 소비자 공공 빅데이터는 행정자료로서의 의미가 크며, 데이터가 가지고 있는 실질적인 가치를 극대화하지는 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 소비자분야 공공 빅데이터의 활용 현황을 파악하고, 정책, 행정의 효율성과 성과 개선을 위해 빅데이터 활용도를 높이는 고도화 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 소비자 공공 빅데이터의 유형과 공정거래위원회와 한국소비자원에서 보유 및 관리하는 데이터 현황을 조사하는 것을 통해 빅데이터 활용 실태를 파악하였고, 문헌고찰, 실무자 심층면접, 브레인스토밍, 전문가 자문을 통해 빅데이터 활용 고도화를 위한 제안점을 도출하고 그 타당성과 실효성을 검토하였다. 소비자분야 공공 빅데이터를 보다 체계적으로 축적하고 활용함으로써 소비자 관련 정책을 고도화하기 위해서는 공정거래위원회 내부에 존재하는 데이터들을 통합하고 분석 가능한 형태로 데이터베이스화하는 작업과 한국소비자원에서 관리하는 데이터를 체계화하고 품질을 개선하여 활용도를 높이는 노력이 이루어져야 한다. 두 기관의 DB를 상호 연계하기 위한 법적 근거 확립 및 표준화 가이드라인 마련도 필요하다. 또한, 공정거래위원회와 한국소비자원은 소비자 빅데이터에 관한 총체적인 이해를 기반으로, 소비자분야 데이터 생산자와 수요자 등 협력 가능한 이해관계자를 명확하게 정의하고, 소비자 빅데이터의 헤게모니를 가지고 실질적인 컨트롤타워로서의 역할을 확고히 하는 것이 중요하다. 이를 기반으로 소비자분야 맞춤형 데이터 어젠다를 구축하는 하향식 접근과 소비자 빅데이터 활용 협의체를 구축하는 상향식 접근을 병행하고, 데이터 기반 문화에 대한 리더십과 지원, 데이터 자산에 대한 가치 인정 및 기술 투자 등 데이터 활용 조직문화를 확산하는 것이 필요하다. The ability to utilize big data is emerging as an important element to increase national competitiveness. Based on consumer big data analysis, the government and private sector can improve consumer-related services. However, currently consumer big data is only meaningful as a statistical object and is not maximizing the actual value of the data. Accordingly, the purpose of this study is to identify the current status of public big data use in the consumer sector and to propose advanced measures to increase the use of public big data to improve the efficiency and performance of policy and administration. The status of big data utilization was identified by investigating the types of consumer big data and the status of public data held and managed by the Korea Consumer Agency. Through literature review, in-depth interviews with practitioners, and expert consultation, we derived suggestions for advancing the use of big data and reviewed their feasibility and effectiveness. In order to advance consumer-related policies through the use of public big data in the consumer field, the data existing within the Fair Trade Commission must be integrated and converted into a database in an analyzable form, and the database managed by the Consumer Agency must be systematized and its quality improved to increase usability. It is also necessary to establish a legal basis and prepare standardization guidelines to interconnect the databases of various organizations. In addition, based on a comprehensive understanding of consumer big data, the Fair Trade Commission and the Korea Consumer Agency must clearly define stakeholders who can cooperate, such as data producers and consumers in the consumer field, and solidify their role as a practical control tower with the hegemony of consumer big data. Based on this, a top-down approach to establish a data agenda tailored to the consumer sector and a bottom-up approach to establish a consultative body for utilizing consumer big data must be taken in parallel. Furthermore, it is necessary to spread an organizational culture that utilizes data, including leadership and support for a data-based culture, recognition of the value of data assets, and investment in technology.

빅데이터의 효과적인 처리 및 활용을 위한 클라이언트-서버 모델 설계

박대서(Dae Seo Park),김화종(Hwa Jong Kim) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.4

Recently, big data analysis has developed into a field of interest to individuals and non-experts as well as companies and professionals. Accordingly, it is utilized for marketing and social problem solving by analyzing the data currently opened or collected directly. In Korea, various companies and individuals are challenging big data analysis, but it is difficult from the initial stage of analysis due to limitation of big data disclosure and collection difficulties. Nowadays, the system improvement for big data activation and big data disclosure services are variously carried out in Korea and abroad, and services for opening public data such as domestic government 3.0 (data.go.kr) are mainly implemented. In addition to the efforts made by the government, services that share data held by corporations or individuals are running, but it is difficult to find useful data because of the lack of shared data. In addition, big data traffic problems can occur because it is necessary to download and examine the entire data in order to grasp the attributes and simple information about the shared data. Therefore, We need for a new system for big data processing and utilization. First, big data pre-analysis technology is needed as a way to solve big data sharing problem. Pre-analysis is a concept proposed in this paper in order to solve the problem of sharing big data, and it means to provide users with the results generated by pre-analyzing the data in advance. Through preliminary analysis, it is possible to improve the usability of big data by providing information that can grasp the properties and characteristics of big data when the data user searches for big data. In addition, by sharing the summary data or sample data generated through the pre-analysis, it is possible to solve the security problem that may occur when the original data is disclosed, thereby enabling the big data sharing between the data provider and the data user. Second, it is necessary to quickly generate appropriate preprocessing results according to the level of disclosure or network status of raw data and to provide the results to users through big data distribution processing using spark. Third, in order to solve the problem of big traffic, the system monitors the traffic of the network in real time. When preprocessing the data requested by the user, preprocessing to a size available in the current network and transmitting it to the user is required so that no big traffic occurs. In this paper, we present various data sizes according to the level of disclosure through pre - analysis. This method is expected to show a low traffic volume when compared with the conventional method of sharing only raw data in a large number of systems. In this paper, we describe how to solve problems that occur when big data is released and used, and to help facilitate sharing and analysis. The client-server model uses SPARK for fast analysis and processing of user requests. Server Agent and a Client Agent, each of which is deployed on the Server and Client side. The Server Agent is a necessary agent for the data provider and performs preliminary analysis of big data to generate Data Descriptor with information of Sample Data, Summary Data, and Raw Data. In addition, it performs fast and efficient big data preprocessing through big data distribution processing and continuously monitors network traffic. The Client Agent is an agent placed on the data user side. It can search the big data through the Data Descriptor which is the result of the pre-analysis and can quickly search the data. The desired data can be requested from the server to download the big data according to the level of disclosure. It separates the Server Agent and the client agent when the data provider publishes the data for data to be used by the user. In particular, we focus on the Big Data Sharing, Distributed Big Data Processing, Big Traffic problem, and construct the detailed module of

빅데이터 시대에 인문학의 역할과 과제

김연권 경기대학교 인문학연구소 2016 시민인문학 Vol.30 No.-

인터넷 기술과 정보통신의 기기의 발전으로 사물인터넷과 빅데이터의 시대가 열리게 되었다. 특히 경제적인 차원에서 빅데이터는 21세기의 원유로 불리고 있 으며, 구글이나 아마존 같은 회사들은 데이터 마이닝을 통해 엄청난 경제적 이익 을 추구하고 있다. 이 논문은 인문학적 차원에서도 빅데이터에 관심을 가질 필요 성이 있으며, 빅데이터를 경제적인 유용성과 활용성의 차원에서 뿐만 아니라 비 판적 성찰의 눈으로 바라보고자 한다. 이를 위해 이 논문은 4가지 질문을 제기하 고 그에 대한 답을 하는 방식으로 전개되어 있다. 첫째 질문은‘빅데이터와 사물인터넷 시대에 인간과 인문학은 어떤 도전에 직 면해 있는가?’이다. 데카르트 이후 몇 세기 동안 사유하는 주체로서의 인간의 이 미지는 확고한 것이었다. 그러나 사물인터넷 시대에 인간 존재는 사유하는 주체 로서보다 거대한 무형의 연결망 속에 포획당한 존재가 되어버렸다. 또한 빅데이 터 시대는 인간에 관한 모든 것 역시 데이터화된 정보로 수렴된다. 이런 점에서 빅데이터 시대에 인간은 디지털화된 정보의 양적인 총체로 전락될 우려가 있다. 두 번째 질문은‘빅데이터는 인문학 혹은 인문학자에게 어떤 활용가치가 있는 가?’이다. 실로 빅데이터는 인간과 세상에 대해 어떤 새로운 해석의 가능성을 열 어주는 열쇠가 될 수 있다. 빅데이터 분석을 통해 인문학자는 유한한 시간과 쓸 데없는 노동에서 해방되어 인간과 세계에 좀 더 거시적인 동시에 미시적인 통찰 력을 가질 수 있다. 세 번째 질문은‘인문학은 빅데이터 분석에서 어떤 긍정적 역할을 할 수 있는 가?’이다. 빅데이터는 다학제적인 연구이다. 흔히 전통적인 인문학자는 빅데이 터분석을 통계학이나 전산학의 영역으로 간주하여 크게 관심을 갖지 않는다. 그 러나 빅데이터 분석은 스토리텔링이나 언어학의 참여가 필요할 뿐만 아니라 폭 넓은 인문학적 소양을 필요로 한다. 네 번째 질문은 결론으로서‘빅데이터 시대에 한국의 인문학이 해야 할 일은 무엇인가?’이다. 한국의 인문학자는 우선 인문학적인 자료의 디지털화 작업에 더 욱 박차를 가해야 한다. 또한 인문학적 기반의 빅데이터 전문가 양성에 적극적으로 참여해야 한다. 아울러 다학제적인 빅데이터 연구에 적극적인 관심을 지니면 서 전통적인 인문학의 굴레에서 벗어나 인문학의 외연을 늘려야 한다. The era of big data and the Internet of Things have come due to the digital and communication revolution. Especially, big data is regarded as oil of 21th century and has increased the interest of information management companies such as Google, IBM, Oracle Corporation in terms of the economic aspect. However, the main purpose of this article is to examine the role and tasks of humanities in the era of big data. For this, this article brings out four questions and answers each question. First question is “What impact did the introduction of big data have on people’s worldview and on epistemology? The image of ‘le sujet pensant’of human beings has been solid since Descarthes’cogito. However, the human beings are captured as a knot water in enormous information network in the era of IOT and big data. Second question is“ What value does big data have for the field of humanities and the humanities major professors?”In fact, the analyse of big data can offer a new key that interprets deeply and exactly human beings and the world. In addition, the humanities scholars can be liberated from time restriction and physical labor such as data collection and analyse, and have more macroscopic and microscopic insight through the application of big data. Third question is“ How can the field of humanities or the humanities major professors contribute to the interpretation of big data? Big data is interdisciplinary science. Traditional humanities have very limited interest on big data because they regard big data as search domain of knowledge such as statistics and information technology. However, the analyse of big data requires broad liberal humanity mind as well as the collaboration of storytelling and linguistics As a conclusion, the last question is“ What are the current challenges faced by the Korean humanities? Korean scholars need to carry out more digitalization of korean humanities materials. In addition, they have to participate more actively in interdisciplinary study of big data and have more attention to train dataanalysts based on humanities.

증거기반 정책에서의 빅데이터에 관한 연구

김선영 ( Sunyoung Kim ) 한국정책학회 2020 韓國政策學會報 Vol.29 No.1

과학기술과 컴퓨터 과학의 발전과 함께 인터넷과 센서로 연결된 사회에서는 사람들의 행위, 상호작용, 그리고 경제적 상황 등에서 다양한 종류, 다양한 형태의 엄청난 양의 데이터가 쉼 없이 생성·저장되고 있다. 이를 빅데이터라고 한다. 다양한 영역에서 그 활용이 개발되고 있는 빅데이터는 행정기관의 효율성 제고와 정책수단으로도 긍정적 평가를 받고 있다. 빅데이터는 기계학습을 통해 목적에 맞게 활용될 수 있다. 특히 종래의 전통적 데이터를 통한 실증연구가 정책의 근거로 사용되는 것처럼, 빅데이터도 증거기반 의사결정에서 중요한 도구로 활용된다. 증거기반 의사결정에서 기계학습방법을 통한 빅데이터 분석은 데이터 하위 모집단을 두루 분석할 수 있게 해 이전에 데이터를 통해 찾아볼 수 없었던 편향된 현상뿐만 아니라 전반적인 사회현상을 구체적으로 살펴볼 수 있게 한다. 동시에 데이터의 메타성으로 인해 더욱 정확한 예측을 가능하게도 한다. 이는 여러 나라에서 개발·적용되고 있는 사례를 통해 알 수 있다. 그러나 최근 빅데이터를 기반으로 수립된 정책과 현실 적용 간의 차이는 정책에서의 빅데이터 사용에 대한 우려의 원인이 되고 있다. 이에 대해 전통적인 데이터로부터 빅데이터를 이해하고 빅데이터 분석을 위한 기계학습방법에 관한 정리를 통해 근거기반 정책 결정 도구로 빅데이터의 활용에 관한 함의를 얻는 데 그 목적이 있다. With the development of science and computer science, huge amounts of data of various kinds and types of people's behavior, interaction, and social-economic situation. are continually being generated and stored in the society connected with the internet and sensors. This is called big data. Big data can be used depending on the research purpose by using machine learning. The big data, which is actively used by the private sector, is also positively evaluated as a means of improving the efficiency of government agencies’ work and policy means. In particular, just as empirical research using traditional data is used as evidence for a policy, big data can be used in evidence-based decision making. This is because it allows researchers to investigate not only human society that has not been experienced before but also overall social phenomena by analyzing big data through the machine learning method that can analyze commonality and heterogeneity of data sub-populations and entire population in detail. At the same time, the massive volume of data makes it possible to make more accurate predictions. However, in most studies on big data related to making decisions or policies, the analysis approach of big data tends to be based on the traditional data approach method. As a result, it is pointed out that the policy results of big data analysis in the evidence-based policy perspective are not satisfied. This study discovered that the result is a lack of understanding of big data. The purpose of this study is to understand the big data concept and characteristics from the traditional data and to obtain the implications for the use of big data as an evidence-based policy means with the understanding of the machine learning method for big data analysis.

Comparative Study of Big Data Computing and Storage Tools : A Review

Bakshi Rohit Prasad,Sonali Agarwal 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Database Theory and Appli Vol.9 No.1

As a result of tremendous rise in internet usage like social media and forums, mail systems, scholarly and research articles, daily online transactions from multiple sources like health care systems, meteorological and environmental organizations etc., the data collected has shoot up exponentially. This vast collection of data, called Big Data, has caused the traditional tools incompetent for managing it from either of storage, computing or analytical perspective. There is an immense need of architectures, platforms, tools, techniques and algorithms to handle Big Data. The available technologies deal with two broad aspects related to Big Data that are Big Data Storage Management and Big Data Computing, focused to overcome various challenges such as scalability, faster processing speed, multiple format data processing, availability, faster response time and analytics etc. This paper reviews recent trends of storage and computing tools with their relative capabilities, limitations and environment they are suitable to work with.

중국 빅데이터 거래에 관한 법적 고찰 -정보법을 중심으로-

김군 ( Jin Jun ) 중앙대학교 문화미디어엔터테인먼트법연구소 2018 문화.미디어.엔터테인먼트 법 Vol.12 No.2

정보기술과 경제사회의 융합으로 인하여 빅데이터는 급속히 발전하였다. 중국정보통 신연구원에서 조사 및 발표한 결과에 따르면 2017년 중국 빅데이터 산업의 총 규모가 4700억 위안에 달하며, 전년 동기 대비 약 30% 증가하였다. 빅데이터 산업이 새로운 경제 성장 엔진이되고 있으며 정보산업 미래의 패턴에 중요한 역할을 할 것으로 판단된다. 빅데이터 거래가 왕성하게 발전하고 있지만 빅데이터 관련된 단독입법이 아직 미비된 실정이며, 실무상 <민법총칙>, <계약법>, <저작권법>, <반부정당경쟁법>, 정보보호 관련 법률에 의하여 빅데이터 거래를 규율하고 있다. 본문은 중국의 빅데이터 거래에 대한 법적 근거를 제시하기 위하여 빅데이터 거래소, 빅데이터 거래상품의 종류 그리고 빅데이터 거래과련 법규, 빅데이터 거래소규칙에 대한 내용을 소개하였다. 또한 빅데이터의 귀속문제에 있어서 명시적인 규정은 없으나 실무상 가공된 데이터에 대하여는 약정이 있는 경우 약정에 의하며, 약정이 없는 경우 해당 데이터는 가공(조성)한 자에게 귀속되는 것으로 판단하고 있다. 빅데이터 유통에 있어서, 정보수집자는 개인으로부터 정보를 수집할 경우 해당 정보의 사용방식, 목적, 범위를 명시하고 피수집자의 동의를 받아야한다. 그리고 본문의 마지막부분에는 빅데이터와 관련된 판례 2편을 검토하였다. 판결요지에 따르면 허가 없이 타인이 합법적으로 수집한 빅데이터를 이용할 경우 부정경쟁행위에 해당된다. 또한 cookie 사건에서는 개인 정보 이용에 있어서 프라이버시권침해 기준을 확립하였다. The integration of information technology and economic society promotes the rapid development of Big Data. According to the survey conducted by the China Academy of Information and Communications Technology that the size of China's Big Data industry was 470 billion RMB in 2017, demonstrating a 30% year-on-year increase. There can be no doubt that Big Data industry is becoming a new economic growth engine and will play significant role for the future patterns of the information industry. Although Big Data transactions have developed vigorously, there is still no specific rules to regulate it. In practice, Big Data transaction is regulated by The General Rules of the Civil Law, Contact Law, Copyright Law, Law of the PRC against Unfair Competition, and the Information Protection of related regulations and policies. In order to provide grounds for Big Data transactions, this article introduces the general situation of China's Big Data Exchanges and the types of Big Data transactions, as well as the laws related to Big Data and the trading rules of Big Date Exchanges in China. In fact, there is no explicit rules for attribution of big data, and the attribution of Big Data is determined by agreement in legal practice generally. If there is no agreement in previous, the right of Big Data should be attributed to the Data collector (or creator). In the aspect of Big Data circulations, the information collector, which shall specify the using of information method, the extent and purpose of information to the individuals, shall obtain the individuals consent in advance. Finally, this article also review two cases related Big Data. According to the ruling, without permission of using Data, which is legally collected by others, is an unfair competition. In the case of cookies, the court established a standard for using personal information to infringe on the privacy rights of individuals.

Big Data Creation Process and Measures for Utilization: Focusing on the Transportation Sector

우정욱(Jungwouk WOO) 제주대학교 관광과경영경제연구소 2021 産經論集 Vol.41 No.3

Transportation big data is not limited to the transportation sector, but is a useful resource that will bring innovation to all aspects of our lives in the future, and various R&D for its utilization is currently in progress. However, the current level of utilization of transportation big data is very limited under the existing legal system. In this study, we will investigate the meaning and problems of the use of big data in the transportation sector, and investigate the improvement tasks to expand the use of big data. Research Design, Data and Methodology: The paper used a qualitative research methodology through the literature review. In this study, first, the definition and creation process of big data were studied. Second, the significance and problems of applying big data in the transportation sector were studied. Finally, the current status of research in the transportation sector using big data was investigated, and the tasks to be improved in the process from collecting transportation big data to analysis were reviewed. Results: Big data means creating new value by fusing data collected from different purposes. In the case of using big data, the transportation sector can establish more accurate and detailed transportation policies in basic data investigation, identification of phenomena, and prediction. In order to expand the use of big data, it is important to consider who owns it, what it was collected for, what the format of the collected data is, and what should be done to use it. Conclusion: Big data is a derivative thing, but it is becoming important enough to determine the success or failure of a country depending on how it is used. However, problems such as data errors or invasion of privacy that may occur when using big data are expected. This is not just a problem in the transportation sector. When using big data, there are many problems to be solved, such as data ownership, Big Brother problems, and the implementation of smart mobility. If the advent of the big data era is taken for granted, the task from now on is how to solve these problems and share their values.

미국 대통령선거와 정치빅데이터 유용성 분석

동성혜 미국헌법학회 2019 美國憲法硏究 Vol.30 No.2

본 논문은 정치빅데이터의 유용성을 정치적 커뮤니케이션의 본질 가운데 선거전략과 여론형성 및 분석이라는 정치과정 차원에 초점을 맞추었다. 이를 중심으로 2012년 미국 대통령선거 당시 오바마 캠프가 정치빅데이터를 활용한 내용을 분석하였다. 제4차 산업혁명시대의 핵심 기술인 빅데이터는 사회변화와 기술혁신의 연결고리로 인간과 사회, 자연과 사물에 기술을 접목시켜 만들어낸 ‘초연결성 네트워크’의 모든 정보들의 집합체이다. 이러한 방대한 양의 빅데이터는 존재 자체가 갖는 의미보다는 수집과 분석, 공유를 통하여 무엇을 분석하고 어떻게 해석하느냐에 대한 ‘통찰’이 전제되어야 미래를 예측할 수 있다. 정치 영역에서의 빅데이터도 마찬가지다. IT기술의 발전과 확산은 정당, 정치인, 유권자 모두의 정치적 인식과 행위에 영향을 줌으로써 정치과정의 패러다임을 변화시키고 있다. 정치 영역에서의 빅데이터에 대한 접근은 ‘인간에 대한 정보’와 ‘상호작용’이라는 점에서 정치적 커뮤니케이션 차원에서 바라보았고, 정치빅데이터 활용을 정치권력의 획득과 유지를 위한 정치활동으로 여론형성과 선거 등 정치과정 차원에서 접근하였다. 특히 인터넷 상에서 참여・공유・개방의 웹 2.0을 기반으로 정보를 생산하는 소셜미디어의 등장은 쌍방향 소통 방식으로 이루어진다. 이는 정치적 여론과 이슈의 생성, 정치세력의 조직화까지 정치적 영향력에서 그 효과를 극대화, 일상화, 활성화시키는 잠재력을 보여주고 있다. 이러한 맥락에서 정치빅데이터의 개념을 정치적 목적, 혹은 정치 활동에 필요한 정보를 수집・저장하고 정치적으로 유의미한 ‘인사이트’를 찾아내어 새로운 형태의 정치적 가치를 추출해내는 일련의 과정으로 정의하였다. 정치빅데이터의 특징은 두 가지다. 사회현실을 파악하고 사회변화의 방향을 예측하여 그에 맞는 적절한 정책 혹은 정치적 방향을 세우는 것과 소셜미디어 등을 통한 개개인의 정치적 욕구를 표현하는 정치참여의 통로가 되고 있다는 점이다. 정치빅데이터의 활용 성공 사례로 평가를 받고 있는 2012년 미국 대통령선거 당시 오바마 캠프의 선거전략과 여론조사 활용을 통한 정치빅데이터의 정치적 유용성을 확인하였다. 분석구조는 유권자 데이터 집적 과정, 이를 기반으로 한 맞춤형 선거전략 사례 분석을 살펴보았다. 그 결과 정치빅데이터가 선거전략으로써 또한 여론분석으로써 유용하며, 유권자 데이터 집적 과정 자체가 또 다른 선거캠페인의 전 과정임을 확인하였다. 또한 집적과 분석을 통해 세대별, 연령별, 지역별 마이크로 타기팅 전략 수립의 가능성을 살펴보았다. 이는 정책공약을 확정짓는데도 유용하였지만 전략적 방향성을 바꾸는 데도 상당히 유용하게 활용되었다. 오프라인에서는 각 지역단위까지의 조직선거에 영향을 미쳤을 뿐 아니라 인터넷 상에서는 소셜미디어를 활용한 선거캠페인에 다양한 방식으로 유용하게 활용되었다. 향후 정치빅데이터의 적극 활용을 위해서는 유권자의 데이터 확보와 동시에 개인정보 침해를 방지하기 위한 대책 마련, 지속적인 경험의 축적과 이를 정확히 분석할 수 있는 전문가의 확보, 선거캠페인에서 소셜미디어 활용 여부를 놓고 정치빅데이터의 전부인양 생각하는 차원에서 넘어 정치빅데이터가 선거전략에서 패러다임의 전환을 일으키고 있다는 인식의 변화 등이 요구된다. This paper focuses on the usefulness of political big data in the political process of election strategy and opinion formation and analysis among the essence of political communication. This study analyzed the contents of Obama Camp's political big data at the time of US presidential election in 2012. Big Data, a key technology in the fourth industrial revolution, is the link between social change and technological innovation. It is a collection of all the information in the hyper-connectivity networks, created by combining technology with humans, society, nature and things. The vast volume of such big data must be based on insights into what to analyze and how to interpret, through collection, analysis and sharing before predicting the future. The same is true of big data in the political field. The development and spread of IT technologies is changing the paradigm of political processes by influencing the political perceptions and behaviors of political parties, politicians and voters alike. Access to big data in the political field is viewed as political communication in terms of ‘information about man’ and ‘interaction’. This study approached in the political process that is election and formation of public opinion as a political activity to acquire and sustain political power. In particular, the advent of social media, which produce information based on web 2.0 of participation, sharing, and openness over the Internet, consists of two-way communication. It demonstrates the potential to maximize, generalize, and activate the effects of political influence that can generalize political opinions and organize political power. In this context, this study defines the concept of political big data as a process that is gathering and storing information for political purposes or for political activities and extracting new forms of political value by finding politically meaningful “insights”. There are two features of this political big data. First, determine appropriate policies or political direction by understanding the reality of society and anticipating the direction of social change. Second, participate in politics by expressing individual political desires via social media. Obama Camp's election strategy at the time of the 2012 US presidential election, which has been evaluated as a successful example of political big data, and the political usefulness of political big data through the use of public opinion polls. Structural analysis is a customized campaign strategy based on the aggregation of voter's data and expert of big data. And it is an analysis by comparing polls and political big data by platform. It was confirmed that political big data was useful as electoral strategy and public opinion analysis, and that the process of gathering voter data was the predecessor of another election campaign. Also, it was looked at the possibility of creating micro-targeting strategies by age, generation, region through aggregation and analysis. In addition, this study found it possible to identify the public's opinion to develop an election strategy through analysis by comparing polls and political big data by platform. This was useful in confirming the policy promises but also used to change the strategic direction. Not only did offline influence organizational elections at each local level, but online they were also used in a variety of ways to be useful in election campaigns utilizing social media. In conclusion, we need to secure voter data and prepare to prevent personal information from being violated to make active use of political big data. Also, we need to have ongoing experience and gain expertise to analyze accurately. Finally, a shift in the perception that political big data is creating a paradigm shift in election strategies is needed.

사회과교육에 있어서 빅데이터의 활용방안

황홍섭(Hong-Seop Hwang) 한국사회과교육연구학회 2016 사회과교육 Vol.55 No.3

본 연구의 목적은 사회과 교육에 있어서 빅데이터의 활용방안을 모색하는 것이다. 이를 위해서 먼저, 빅데이터와 관련된 개념, 처리 기술 및 기법을 검토하였다. 다음으로 빅데이터를 활용하기 위한 전제로서 빅데이터 인프라 구축방안을 검토한 후 그 활용방안을 제시하였다. 연구결과, 빅데이터 인프라 구축방안으로서 2가지 즉 첫째, 교육빅데이터 인프라구축과 교육관리분석 시스템 구축, 둘째, 학습분석시스템을 통한 거꾸로 교실 수업 모델 을 제시하였다. 빅데이터 활용방안으로서 3가지 첫째, 사회과 빅데이터 인프라 구축을 통한 체계적인 사회과 교육과정 개발과 내용선정, 둘째, 빅데이터 분석을 통한 사회과 교수내용지식(Pedagogical Content Knowledge, PCK) 구성의 적합성 검토, 셋째, 웹기반 및 웹GIS기반 빅데이터 활용방안을 제시하였다. 아울러 미래 사회과 수업에서 테크놀로지를 적극적으로 활용하기 위한 빅데이터 교육자 양성을 위한 강좌 신설이 필요하다. The purpose of this study is to seek ways to build big data Infrastructure and utilize big data in social studies. To do this, first check the concept of big data, analytical skills. Next, present how to build big data infrastructure and utilize big data. The results of this study are as follows: there are two ways to build big data Infrastructure. First, build the educational big data infrastructure, management and analysis system in education. Second, present the flipped classroom model through the learning analysis system. And there are three ways to utilize big data. First, to develop and select systematic social studies curricula and content by building big data Infrastructure in social studies. Second, to reconstruct classes by examining the Conformity of Pedagogical Content Knowledge(PCK) construction through analysing big data. Third, to present elaboration of PCK by actively combining pedagogical content and method knowledge while utilizing web-based and web-GIS-based big data analysis techniques. In addition, this study proposes a new training course to create big data educators who will utilize this technology in future social studies classes.

빅데이터 분석에 관한 마케팅적 접근

이서구(Seo Koo Lee) 대한경영학회 2015 大韓經營學會誌 Vol.28 No.1