수작업 온라인 이슈(여론) 분석 사례

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지니캡님의 http://www.uxkorea.com/archives/1525 글을 읽으니, 저도 몇 년전 호기심에 비슷한 분석을 한적이 있어 기록 차원에서 글을 올립니다. 

2009년에는 제가 메트릭스라는 리서치 회사에서 열심히 "온라인 버즈 리서치" 프로젝트에서 리서처이자 PM 으로서 오늘날 소셜 분석이라고 불리는 분야의 분석을 수동 수집, 수동 분류, 수동 보고서 작성이라는 라는 쌩노가다 프로세스를 통해 수행을 했었습니다. 

그러다 보니 특정 이슈 발생 시 온라인 여론이 어떻게 형성되고 변화되는지 관심이 당연히 많았는데요, 2009년 11월 마침 "미녀들의 수다" 라는 프로그램을 통해 "루저"라는 이슈가 처음 떠올라 인터넷을 뜨겁게 달구었었습니다. 

해서 호기심으로 이슈가 뜨는 시점부터 다양한 온라인 채널 별로 게시글의 변화 추이를 살피기 시작했습니다. 

11/9 미수다 방송
트위터는 11/10 Peak (제일 먼저 달아올랐다가 달아오르는 순간 식어버리는 매체 속성이 여실히 드러나더군요)

다음 블로그, 카페는 11/11 Peak

네이버 지식인, 블로그, 카페는 11/12 Peak

네이버 뉴스, 다음 뉴스의 경우 11/13일 Peak (미디어의 뒷북 속성이 이미 드러나더군요.  온라인 상에서 이슈가 한바탕 회자가 된 다음에 기사화 시키는 ...)

그 당시 저는 특별히 자동화 수집 솔루션은 가지고 있지 않아, 수동으로 채널 별 검색 결과량 카운팅만 했을 뿐인데 (1시간 정도 소요), 이슈가 온라인 상에 채널 별로 어떻게 퍼지는지 데이터로 확인할 수 있어 혼자서 무지 흥미로와 했었답니다. 

http://www.uxkorea.com/archives/1525 글을 읽다 보니 저와 비슷한 호기심을 가지고 계신 분이 있는듯 하여 반가와 간만에 개인 블로그에 글 올립니다.