안녕하세요.SKY논문통계연구소입니다.설문을 돌리다 보면이런 생각 한 번쯤해보셨을 겁니다.
“응답이 너무 안 모이는데,다른 방법은 없을까?”“이미 온라인에 데이터가이렇게 많은데,이걸 논문에 써도 될까?”“데이터 크롤링이라는 걸 하면연구가 훨씬 쉬워진다던데,나도 가능할까?”요즘 논문 상담을 하다 보면이 질문들이거의 빠지지 않고 나옵니다.그래서 자연스럽게등장하는 대안이바로 데이터 크롤링입니다.하지만 데이터 크롤링은단순히 데이터를긁어오는 기술이 아닙니다.논문에 쓸 수 있느냐,심사에서 문제가 없느냐,분석까지연결되느냐가 핵심입니다.SKY논문통계연구소에서는이 기준을 중심으로연구에 실제로 활용가능한 데이터 크롤링만을 다룹니다.
연구용 데이터 크롤링, 어디까지 가능할까요?
SKY논문통계연구소에서진행하는 데이터 크롤링은✔ 논문✔ 연구보고서✔ 학술 분석을 전제로 한 연구 목적 크롤링입니다.즉,무작정 많은 데이터를모으는 방식이 아니라연구문제–변수–분석방법과연결되는 데이터만선별적으로 수집합니다.
텍스트 기반 데이터 크롤링 (논문·보고서용)
가장 많이 활용되는 분야입니다.예를 들어
뉴스 기사 텍스트온라인 리뷰공개 커뮤니티 게시글정책 문서, 공공 보고서 텍스트
이러한 데이터를 크롤링한 뒤텍스트마이닝, 감성분석,토픽모델링으로이어지는 연구가 가능합니다.이 과정에서단순 빈도 분석이 아니라논문에 바로 들어갈 수 있는✔ 변수 정의✔ 분석 단위 설정✔ 결과 해석 구조까지 함께 정리합니다.
설문 한계를 보완하는 크롤링 데이터 활용
설문 연구의 가장 큰 한계는표본 수와 응답 왜곡입니다.이럴 때기존 설문 결과를보완하는 방식으로온라인 행동 데이터나텍스트 데이터를결합할 수 있습니다.예를 들어
설문 결과 + 온라인 후기 데이터인터뷰 내용 + 뉴스 기사 분석
처럼혼합연구(Mixed Methods) 구조로확장하는 경우도 많습니다.이때 데이터 크롤링은설문을 대체하는 것이 아니라,논문의 설명력을높이는 역할을 합니다.
IRB나 연구윤리가걱정되는 분들도 많으신데요,SKY논문통계연구소에서는✔ 공개 데이터✔ 비식별 데이터✔ 학술적 활용이 가능한 범위를 전제로데이터 크롤링을 설계합니다.공공 데이터, 공개 웹 자료,학술적으로 허용된 데이터만을 활용해논문 심사에서 문제 소지가 없도록구조를 잡아드립니다.
데이터 크롤링 이후, 진짜 중요한 건 ‘분석 연결’
많은 분들이“데이터는 모았는데,이걸로 뭘 해야 할지 모르겠다”고말씀하십니다.그래서 SKY논문통계연구소의데이터 크롤링은항상 분석을 전제로 진행됩니다.✔ 통계 분석으로 갈 것인지✔ 텍스트마이닝으로 갈 것인지✔ 구조방정식, 회귀,군집분석으로 연결할지이 방향을 먼저 정리한 뒤그에 맞게 데이터를 수집·정제합니다.데이터 크롤링은분석을 위한 ‘출발점’이지결과가 아닙니다.
데이터 크롤링, 이런 분들께 특히 도움이 됩니다
-설문 응답이 잘 모이지 않는 경우-기존 설문만으로 설명력이 부족한 경우-텍스트 기반 연구를 시도하고 싶은 경우-보고서·논문에실제 데이터 근거를 넣고 싶은 경우
이럴 때데이터 크롤링은 연구를한 단계 확장시켜주는도구가 됩니다.
데이터 크롤링은기술보다 연구 설계가먼저인 작업입니다.그래서 연구 목적 없이진행된 크롤링은논문에서 쓰이지못하는 경우가 많습니다.SKY논문통계연구소에서는데이터 크롤링을연구문제–분석–해석까지끊기지 않게 연결하는방식으로 지원합니다.데이터 크롤링이내 논문에 정말 도움이될지 고민된다면혼자 판단하지 않으셔도 됩니다.SKY논문통계연구소에서연구 목적에 맞는데이터 크롤링 상담을 도와드립니다.
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