디자인 씽킹의 문제발견 과정을 위한 빅데이터 분석 활용 연구 - 코로나19와 연관된 국내 친환경 이슈 동향을 중심으로 (A Study on the Application of Big Data Analysis for the Process of Discovering Problems in Design Thinking - Focusing on Domestic Eco-Friendly Issues Related to COVID-19)

서지정보

· 발행기관 : 한국인더스트리얼디자인학회
· 수록지 정보 : 산업디자인학연구 / 16권 / 1호 / 85 ~ 98페이지
· 저자명 : 민지영, 이혜선

초록

연구배경 정보통신 기술의 발달에 따라 데이터의 양은 기하급수적으로 축적되고 있다. 따라서 최근에는 인간, 특히 사용자를 이해하는데 있어서 빅데이터가 활용되고 있다. 이에, 인간중심의 디자인씽킹 프로세스에서 문제발견 과정에 쓰이는 데스크 리서치에 빅데이터 분석을 활용하고 그 효과를 알아보고자 한다.
연구방법 코로나19에 따른 국내 친환경 이슈 동향 분석을 주제로 하여 빅데이터 분석을 활용한 데스크 리서치를 실행하였다. ’친환경' 키워드를 포함한 헤드라인의 뉴스 기사를 수집하고 텍스트 마이닝 과정에서 의미연결망 분석, Concor분석을 실행하였다. 1주기(2018, 2019)와 2주기(2020, 2021)의 데이터를 분석해 핵심어를 파악하고 유형을 명명하였다. 각각 2020년와 2021년의 데이터를 분석하며 '코로나'와 연관된 핵심어를 파악해 코로나19와 관련있는 친환경 이슈를 명명하였다.
연구결과 시기별 친환경 유형, 핵심어의 매개 중심성 지수를 종합해 동향을 시각화하였다. 핵심어의 영향력 파악으로 친환경 이슈가 코로나19로 인해 어떻게 강조되고 변화되어 왔는 지 기술하였다. 비대면 생활에 의해 플라스틱, 재활용, 쓰레기에 관한 이슈가 강조되었고 코로나19 적응기와 함께 환경부에서 시민과 기업으로 친환경 이슈가 확장되고 탄소중립, ESG가 대두되었다.
결론 기존 데스크 리서치에 비해 정량적 비교가 가능하여 이를 통한 신뢰도가 증가하였고, 데이터끼리의 연결성 파악으로 인해 정보 선정에서 효율적임을 알 수 있었다. 또한 디자인 씽킹 과정에서 사용자 조사 단계 진입 전 다각적 통찰을 제공할 수 있는 가능성이 나타났다. 본 연구는 빅데이터 분석을 활용해 문제발견을 실행한 것에 의의가 있으며 선행 사례로써 가이드로 활용되길 기대한다.

영어초록

Background Design Thinking is a human-centered approach that creates values, and it should be able to be applied appropriately in the big data era in which data increases exponentially. During the process of discovering problems in design thinking, I intend to use big data analysis for desk research and see its effects.
Methods Under the theme of analyzing trends in domestic eco-friendly issues in regards to COVID-19, desk research using big data analysis was conducted. News articles headline including the word 'eco-friendly' were collected and semantic network analysis and CONCOR analysis were performed in the text mining. The data of cycles 1(2018, 2019) and 2(2020, 2021)were analyzed to identify keywords and name types. By analyzing the data for 2020 and 2021, respectively, the nodes related to 'COVID' were visualized to derive points related to COVID-19.
Results Trends were visualized by synthesizing the eco-friendly type by period and the centrality index of key words. It describes how eco-friendly issues have been emphasized and changed due to COVID-19 by grasping the influence of keywords.
Conclusion Compared to the existing desk research, quantitative comparison was added to increase reliability, and the efficiency in information selection increased by understanding the connectivity between data. The research is meaningful to use big data analysis to discovering problems, and it is expected that it will be used as a guide to a precedent case.

참고자료

· 없음