신세대(New Generation)에 관한 SNS상의 인식 리서치 연구 - 소셜 빅데이터를 활용한 ‘Y세대’와‘Z세대’연관어 비교를 중심으로- (Research on Cognitive Research on SNS about New Generation -'Generation Y' and 'Generation Z' Associations Using Social Big Data Mainly on comparison-)

서지정보

· 발행기관 : 한국디자인트렌드학회
· 수록지 정보 : 한국디자인포럼 / 25권 / 1호 / 117 ~ 128페이지
· 저자명 : 추진기

초록

연구배경 현대사회에서 획일성보다는 다양성이, 정형화보다는 유연화가, 그리고 규칙과 규율의 적용보다는 정서와 사랑의 공동체로서의 문화를 공유하는 세대(Generation)기능이 부각 되고 있다. 이러한 시점에 사회, 문화적으로 공통의 정서를 갖는 한 세대의 모습과 현상이 빠르게 변화하고 있다는 현실에 비추어 볼 때, 세대가 갖는 인식의 차이를 확인해본다는 것은 매우 의미 있는 일이다. 본 연구는 최근 시장의 중요한 트렌드로 부상하고 있는 신세대인‘Y세대’와‘Z세대’에 관한 소셜 빅데이터 연관어 인식(Recognition)에 관한 연구이다. 본 고에서는 SNS를 활용한 연관어 빅데이터 리서치 라는 과학적 기법을 적용하며 최근 시대성을 반영하는 특정 두 세대에 대한 인식을 확인하고 비교 분석하였다. ‘Y세대’와‘Z세대’는 이전 세대인 ‘X세대’에 대한 관심과 영향력이 매우 크고 인접 세대 간 관심이 높을 뿐만 아니라 이전 세대와 공통적인 정서가 함께 녹아있는 부분이 많다는 것이다. Y세대는 상품 자체의 기술적 측면에서 선호도가 높고 Z세대는 그 제품을 통해 활용할 수 있는 무형의 기술(앱, SNS)에 더 관심이 크며, 이 두 세대의 감성 분석(Emotional Analysis) 결과 사회적 불평등에 대한 부정적 성향이 매우 높게 나타났다.
연구방법 본 연구는 대한민국‘세대’에 관한 선행 연구를 고찰하고, 현재 주목받고 있는 ‘Y세대’와‘Z 세대’의 두 가지 키워드를 사용하여 각각의 세대 인식 분석을 위한 연관어를 추출하여 비교하기 위해 객관적 데이터를 가장 많이 수집할 수 있는 SNS 빅데이터 자료를 활용하였다. 리서치 자료는 웹상에서 빅데이터 분석방법의 하나인 오피니언 마이닝(Opinion Mining)에 의한 분석을 제공하고 있는 Social MetrixTM 를 활용하였다.
연구결과 소셜 빅데이터의 분석을 통해 Y세대, Z세대에 대한 인식을 연관어로 비교 분석한 결과, 이들은 스마트폰과 인터넷, 사물 인터넷 등 다양한 신기술 디바이스(Divice)와 SNS에 최적화된 세대이자 개인 중심, 현재와 미래 소비의 중심에 있다는 세대의 공통적 특성을 알 수 있었다. 또 이들이 향후 새로운 라이프, 문화, 경제적 소비 주체가 될 것을 확인하였고 사회를 바라보는 긍, 부정의 감성 경향과 특정 이슈에 관한 차이를 발견하고 확인할 수 있었다.
결론 소셜 빅데이터를 활용한 리서치 방법과 과정을 통해서 한 세대와 관련된 연관어 분석은 해당 세대 인식에 대한 통찰력과 사회적 트렌드를 알게 해주며 이들에 관한 새로운 정보 및 관심 분야의 비교 분석은 앞으로 세대별 사회, 문화적 서비스의 전반적인 판단과 결정에 도움이 된다고 하겠다. 세대 인식 리서치에 관한 연구는 소셜 미디어 시대에 생산되는 수많은 정보 사이에서 유용한 정보를 구별하고 활용할 수 있게 하여 정보사용자로부터 신뢰를 얻는 과학적이고 체계적인 기회를 제공할 수 있게 될 것이다.

영어초록

Background In modern society, the function of generation that shares diversity as a community of emotion and love rather than uniformity, flexibility rather than formalization, and application of rules and rules is emerging. It is very meaningful to identify the differences in perceptions of generations in light of the rapidly changing state and phenomena of a generation that have a common social and cultural sentiment at this point. This study is a study on the recognition of social big data associations related to the 'generation Y' and 'generation Z', which are emerging as an important trend in the market. In this paper, we applied a scientific technique called associative big data research using SNS and verified and compared the perceptions of two specific generations that reflect the recent era. Generation Y and Generation Z are very interested in and influenced by the previous generation, Generation X, and they have a lot of emotions that are common to the previous generation. Generation Y has a high preference in terms of the product itself, and Generation Z is more interested in the intangible technologies (App, SNS) that can be used through the product, and the emotional analysis on social inequality shows a very low preference.
Methods This study considers previous research on 'New Generation' and uses SNS that can collect a lot of objective data to analyze each generation's perception using two keywords 'Y Generation' and 'Z Generation' which are currently attracting attention. We used big data and Social MetrixTM, which provides analysis by Opinion Mining, one of the big data analysis methods on the web.
Result As a result of comparative analysis of generation Y and Z generation through analysis of social big data, they are generations optimized for various new technology devices such as smartphones, Internet, Internet of Things, and SNS, optimized for individual, and centered on current and future consumption. The common characteristics were found. They also confirmed that their characteristics would be a new cultural and economic consumer, and could find and analyze differences on specific issues.
Conclusion Analyzing the relevant words related to generation through research methods and processes using social big data reveals insights on social awareness and social trends, and makes new decisions about new information and services of interest. It became possible. In the future, we will be able to distinguish and utilize useful information among the numerous information produced in the era of social media, and to make scientific and systematic planning to gain trust in information-aware research from information users.

참고자료

· 없음