지리 참조 소셜 미디어 데이터를 활용한 생물종 분포 분석 연구 (Animal Species Distribution Analysis Using Geo-tagged SNS Data)

서지정보

· 발행기관 : 국토지리학회
· 수록지 정보 : 국토지리학회지 / 54권 / 1호 / 25 ~ 36페이지
· 저자명 : 백승철, 전청옥, 김화환

초록

본 연구에서는 특정 생물종 분포와 이동 패턴의 지리적 분석에서 소셜 미디어 기반 공간 빅데이터의 활용 가능성을검토하고 그 한계점과 개선 방향을 제시하고자 하였다. 사례 연구 대상으로는 북미 대륙에 서식하는 철새인 Magnolia warbler(학명: Setophaga magnolia)를 선정하고, 사진 기반 소셜 미디어인 플리커(Flickr)의 공개 API를 통해 대상 종에 대한 지리 참조 소셜 미디어 포스팅 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 다양한 통계 분석 및 지도화 기법을 이용하여 시각화하고 시공간적 분포 특성을 분석하였고, 소셜 미디어 빅데이터의 효용성 검증을 위해 비교 자료로 세계생물다양성정보기구(GBIF)의 생물 다양성 현황 데이터를 사용한 분석 결과와 대조하여 평가하였다. 본 연구의 결과 소셜 미디어를 통해 수집한생물종 데이터의 시공간 분포 패턴이 GBIF 데이터를 이용한 분석 결과와 매우 유사한 패턴을 보여주었다. 다만 소셜 미디어를 통한 생물종 데이터 수집은 크게 두 가지 측면에서 한계점을 가지는 것으로 파악되었다. 첫째는 서비스의 이용자 수가제한적이어서 관측치의 수가 적고, 사용자가 대도시 주변 등 특정 지역에 집중되어 있어 분석 결과의 지역적 편향성을 보인다는 점이다. 둘째는 지리 참조된 소셜 미디어 포스팅의 상당수가 부정확한 위치 정보로 실제 분석에 활용하기 부적합하다는 것이다. 그러나 지속적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스와 모바일 지리 정보 기술을 고려할 때, 점차적으로 충분한 소셜미디어 데이터가 누적되고 이미지 기반의 생물종 분류기법, 다양한 공간 빅데이터 처리 기술 개발 등이 이루어진다면 소셜미디어 기반의 공간 빅데이터는 다양한 분야에서 그 활용 가능성이 증대될 것으로 기대된다.

영어초록

This study aims to examine the possibility of using social media-based spatial big data in geographic analysis of animal species distribution and movement patterns, and to suggest limitations and directions for improvement. For the case study, Magnolia warbler (Setophaga magnolia), a migratory bird inhabiting the North American continent, was selected, and geotagged social media posting data for the target species were collected through Flickr’s public API. Did. Collected data was visualized using various statistical analysis and mapping techniques, and the characteristics of spatial and temporal distribution were analyzed. The biodiversity status data of the World Biodiversity Information Organization (GBIF) was used as comparative data to verify the effectiveness of social media big data. As a result of this study, the spatio-temporal distribution pattern of species data collected through social media showed a very similar pattern to the analysis result using GBIF data. However, the collection of species distribution data through social media service was found to have limitations in two main aspects. The first is that the number of observations is small because the number of users of the service is limited, and the user is concentrated in a specific area, such as around a large city, showing regional bias in the analysis results. The second is that many of the geotagged social media postings are inaccurate to use in actual analysis with incorrect location information. However, given the ever-growing social media services and mobile geographic information technologies, social media-based spatial data will be more common and useful if sufficient social media data is gradually accumulated and image-based biological species classification techniques and various spatial big data processing technologies are developed. It is also expected that the possibility of using big data in various fields will increase.

참고자료

· 없음