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이번 연구는 경기도 31개 기초자치단체를 대상으로 2013년부터 2017년까지 행복과 결부된 주요 연관어 및 긍정적, 부정적 감성어 언급 빈도 추세를 소셜 빅데이터를 통해 분석하였다. 이를 위해 우선 지역행복에 영향을 주는 다양한 요인을 10개 영역으로 구분하고 영역별 주제어 사전을 구축하였다. 그리고 소셜 빅데이터 분석 방법의 하나인 웹 크롤링 분석을 통해 시기별 행복 관련 명사형 주제어 사용 추세를 분석하였다. 나아가 지역별 긍정적, 부정적 감성형용사 출현 빈도를 확인하고 이를 경기도 행복지도로 제시하였다. 분석결과, 지역의 행복과 상관성이 높은 요인 중에서도 특히 주거문제는 시기를 막론하고 두드러진 연관 주제로 나타났다. 아울러 최근에는 개인의 사생활 특히 휴식과 여가활동에 대한 언급 빈도가 나날이 높아지는 추세이다. 한편 감정의 공간적 파급효과는 행복할 때에 비해 불행할 때 더 두드러진다. 이러한 소셜 빅데이터 분석결과는 행정통계나 설문조사로는 확인할 수 없던 내용을 포함한다. 따라서 이번 연구는 기존 연구의 한계를 보완함으로써 지역의 행복 수준에 대한 총체적인 이해를 도모할 뿐만 아니라 삶의 질을 높이는 지역정책 개발의 새로운 단초를 제공한다.
This research wants to identify the factors associated with the degree of happiness at local level and test the evidence of spatial ripple effects of emotional well-being. It focuses on 31 administrative subunits in Gyeonggi Province and analyzes social big data regarding these areas from 2013 to 2017. To do so, we first established a keyword dictionary including thematic nouns and emotive adjectives. We then analyzed social big data employing a web crawling method. We also presented the happiness map of Gyeonggi Province for visualization. As a result, we found several patterns of happiness. The question of housing has been the major factor affecting happiness. Further, it appears that the degree of regional happiness has been increasingly influenced by personal conducts particularly rest and leisure rather than societal concerns. We also found that, as the happiness map of Gyeonggi Province indicates, negative emotions are more spatially contagious than positive emotions. Our findings suggest that social big data analysis as a novel approach can not only broaden our understanding of happiness and emotional well-being, but also contribute to the development of regional policy whose goal is to enhance the quality of life.
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Happiness Map, Social Big Data, Web Crawling, Ripple Effect, Gyeonggi Province
