본 연구는 소셜빅데이터 분석 방법을 활용하여 스포츠산업 관련 지원 사업에 대한 인식과 수요를 분석하는데, 그 목적이 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 ㈜더아이엠씨가 개발한 빅데이터 일괄처리 솔루션 `TextoM`을 활용하여 2015년 7월 1일부터 2016년 6월 30일까지 최근 1년간의 스포츠산업 글로벌화 지원 등을 포함한 10개의 스포츠산업 관련정책에 대한 소셜빅데이터를 인터넷 포털사이트(Naver)에서 수집하였다. 빅데이터의 수집대상 채널은 포털사이트인 네이버(Naver)의 뉴스, 블로그, 카페, 지식인과 웹을 포함하였고, 선정된 10개 정책(지원 사업)에 대한 VOC를 최대한 중복 및 누락 없이 수집하기 위해 정책 명칭 및 정책 관련 주요 단어들을 주요 키워드에 포함하여 총 991,387건의 데이터를 수집하였다. 본 연구에서는 빅데이터 분석 방법 중 텍스트마이닝, 감성분석, 의미연결망 분석을 이용하여 수집된 데이터를 기반으로 스포츠산업 지원 사업과 관련하여 동반출현 빈도가 높은 단어, 스포츠산업 지원 사업에 대한 긍·부정의 이미지, 동반 출현한 주요 키워드들 간의 관련성 등을 살펴보았다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 스포츠산업 지원 사업의 수요자들에 대한 인식 및 수요를 파악할 수 있었으며, 이에 대한 인사이트 및 정책 제언이 제시되었다.

The purpose of this study was to understand demands for sport industry policies using social big data analysis. The big data solution, `TextoM` developed by `The IMC corporation` was used to achieve this purpose in this study. From July 1, 2015 to June 30, 2016, social big data related to 10 sport industry policies such as research & development, fund of funds in the sport industry, financial support, and test and accreditation of sport goods and equipment were collected from news, blogs, cafes, Jisikin, and webpage of portal site Naver. In order to collect the voice of customer for 10 sport industry policies without duplication or omission as much as possible, policy names and main keywords of policies were used. As a result, a total of 991,387 data were collected. For data analysis, text mining, sentiment analysis, and semantic network analysis were used in this study to examine the high frequency of accompanying keywords in sport industry policies, the relevance of the main keywords that appeared together, and positive and negative images of the policies. Based on results of these analyses, the perceptions and demands of sport industry policy consumers were identified and insights and policy suggestions were presented.