공간 빅 데이터를 이용한 개인 활동패턴의 시공간적 탐색: 서울시 지역의 트윗 데이터를 사례로 (Exploratory Analysis of Spatio-temporal Pattern on Individual Activity Diary Data Using the Spatial Big Data: A Case Study of Tweet Data in Seoul)

서지정보

· 발행기관 : 국토지리학회
· 수록지 정보 : 국토지리학회지 / 51권 / 3호 / 259 ~ 270페이지
· 저자명 : 구자용

초록

정보통신 기술과 공간정보 처리 기술의 발달로 소셜 네트워크 데이터와 같은 공간 빅 데이터가 다양한 연구에 활용되고 있다. 특히 트윗 데이터는 게시자의 위치정보와 함께 시간 정보를 제공하고 있어, 시공간 패턴을 다루는 시간 지리학분야에서 활용 가능성이 매우 높다. 본 연구에서는 시간 지리학에서 공간정보 빅 데이터와 공간정보 기술을 활용한 연구의 사례로 개인 활동패턴을 시공간적으로 탐색하기 위하여 트윗 데이터를 수집하고 활용하는 방안을 제시하였다. 트윗 데이터가 가지고 있는 시간 정보와 공간 정보, 그리고 사용자 정보를 이용하여 시간별 공간분포 변화, 시간대별 이동 경로, 개인의 시공간 경로 등 시공간적 활동패턴 분석에 활용하였다. 트윗 데이터와 같이 데이터 마이닝 기법으로 획득할 수 있는 공간 빅 데이터를 이용하여 개인의 공간행동 패턴 분석과 같은 다양한 지리학적 접근에 활용할 수 있다.

영어초록

Spatial big data such as social network service data have been widely utilized in various research fields with the late technical advances of information and communications as well as spatial information processing. In particular, Tweet data has a potential of analyzing spatio-temporal patterns in the academic domain of time geography since they could provide spatial and temporal information of message publishers.
This study developed a method that gathered and utilized Tweet data for investigating spatio-temporal patterns of individual users’ activities including moving routes and spatial distribution changes. Considering the results of this research, it is anticipated that SIDB like Twee data would play an important role of spatial proxy in examining personal activity patterns at both spatial and temporal scales in the fields of time geography.

참고자료

· 없음