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영어

The purpose of this study is to propose a methodology to diagnose Real Estate issues by Big Data and to promote predictable policies that people can feel and empathize with in order to enhance the effectiveness of Real Estate policies. In other words, we gathered the news related to Real Estate and analyzed the needs and issues of the people through emotional analysis, frequency analysis and related language analysis, and suggested a model that can extract policy issues and select policies. The proposed model was validated by comparing the results of the Big Data analysis with actual results before and after the announcement of the policy for the Real Estate 4.1 measures. This study suggests that the use of big data research in the field of Real Estate is a basic research that can expand the research and utilization of unstructured data mainly in fixed data. In addition, generalization of model application should be done through more sophisticated analysis in the future.

한국어

본 연구는 부동산 정책의 실효성을 제고하기 위해 빅데이터에 의해 부동산 현안을 진단하 고 국민이 체감하고 공감할 수 있는 예측 가능한 정책을 추진할 수 있는 방법론을 제시하 고자 하였다. 즉 부동산 관련 뉴스기사를 수집하여 감성분석과 빈도분석, 연관어 분석을 통해 국민의 니즈(Needs)와 이슈를 파악하여 정책 이슈 도출과 정책의제를 선정하여 추진 할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시한 모델은 부동산 4. 1대책을 대상으로 정책 발표 이전과 이후에 대해 빅데이터 분석 결과와 실제 결과를 비교함으로서 타당성을 검증하였다. 본 연구는 그간 부동산분야에서 빅데이터 연구 활용은 정형데이터 위주에서 비정형데이터 를 대상으로 연구와 활용이 확대될 수 있는 기초연구라는 의미가 있다고 할 수 있다. 또한 향후 좀더 정교한 분석을 통해 모델 적용의 일반화가 이루어져야 할 것이다.