화학공학소재연구정보센터
학회 한국화학공학회
학술대회 2021년 가을 (10/27 ~ 10/29, 광주 김대중컨벤션센터)
권호 27권 2호, p.1255
발표분야 [주제별 심포지엄] AI(Artificial Intelligence)와 생물화학공학 기술의 만남 심포지엄(생물화공부문위원회)
제목 다차원 소시오그램 분석기법을 이용한 빅데이터 분석 사례
초록 포레스터 리서치 부사장 조시 버노프(Josh Bernoff)는 그라운드스웰『Groundswell』에서 강조한 조직 내부로 밀려오는 거대한 사회적 영향력(social influence) 또한 조직내부 데이터분석 결과를 압도하는 전략적 대안과 기회를 제공하는 빅데이터 기반 현상이다. 이와 같은 거대 사회적 영향력을 다양한 관점으로 분석하고 시각화하여 통찰 기회를 제공하는 분석방법론이 빅데이터 기반의 다차원 소시오그램 분석이다. 소시오그램 분석의 핵심은 구조에서 정체(identity) 파악할 수 있다는 세계관이다 (Structuralism). 다차원 소시오그램 분석을 수행하는 분석가들은 중요 특허, 논문, 국가과제, 도서, 출원자, 연구자, 기관, 기업, 저자 영역별로 각각 용어네트워크를 분석하여 어떤 기술과 기업, 연구자, 과제, 논문, 특허 등이 중요하고 영향력이 있는지를 네트워크로 시각화하고 목록으로 보여준다. 검색 문장으로 주요 논문과 논문 간 관계를 한 눈에 알 수 있으며, 특허와 특허 간, 기업 간, 연구자 간, 주요 기술간 관계를 파악할 수 있고, 그 관계(구조) 속에서 각각의 정체가 드러난다. 2차원 연결관계를 시각화한 소시오그램에서 연결/매개/근접중심성이 높고 영향력 있는 (기술)용어를 찾아낼 수 있다면, 다차원 소시오그램 분석은 여러 영역(특허, 논문 등)을 동시에 분석하고, 영역 간 전환(conversion) 검색 및 통찰할 수 있는 기회를 제공한다.
저자 박주한
소속 ㈜유클리드소프트
키워드 소시오그램; 빅데이터; AI; 기술용어추천
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