후분양 제도에 대한 인식 연구

• 영문명: A Study of the Perception on After-Sale System - Using Text Mining -
• 발행기관: 한국부동산학회
• 저자명: 김기열(Kim, Ki Ryol) 김영곤(Kim, Young Ghon)
• 간행물 정보: 『부동산학보』不動産學報 第72輯, 99~113쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.02.28

국문 초록

본 연구는 텍스트마이닝 기법을 활용하여 네이버 뉴스 댓글 공간에서의 후분양 제도에 대한 인식을 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로는 주요 키워드인 ‘선분양’과 ‘후분양’에 대한 연관단어분석과 선행연구를 토대로 후분 양의 장단점으로 분류·분석하는 세부분류별 TF-IDF 분석을 활용하였다. 분석결과 첫째, 전반적으로 후분양 찬성에 대한 댓글이 많았으며, 그중에서도 기업위주 정책탈피가 가장 높은 비중을 차지하고 많은 공감을 얻었다. 이로 인해 기업 위주의 정책보다는 국민, 소비자를 위한 형평성 있는 정책이 필요하다는 점을 알 수 있었다. 둘째, 후분양 반대에서 는 대부분의 의견이 많은 공감을 얻지 못했지만 기업의 금융비용 등 자금조달문제는 일정부분 공감을 얻은 것으로 나타났다. 따라서 후분양 제도를 도입하기 위해서는 자금조달 문제를 해결할 수 있는 방안을 미리 마련해야 함을 알 수 있었다. 셋째, 후분양 제도 관련 댓글에서는 기업위주의 정책탈피와 주택품질개선에 대한 문제가 후분양 찬성 댓글의 80%를 넘어 가장 큰 문제점으로 지적되어 후분양 제도로의 전환이 어렵다면 차선책으로 건설사와 관련기업 등이 자신들에 대한 부정적 인식을 개선하기 위한 자정적인 노력이 필요함을 알 수 있었다.

영문 초록

1. CONTENTS (1) RESEARCH OBJECTIVES The Purpose of the study is to identify Perception of After-Sales System in Naver news comments using Text Mining. (2) RESEARCH METHOD This Study used the analysis of related words for the keywords Pre-sale System and ‘After-sale System’. And the TF-IDF analysis by detailed classification was utilized to classify and analyze the merits and demerits of After-sale System based on prior studies. (3) RESEARCH FINDINGS The number of people who supported the After-sale System was four times higher than that of opponents. In the ‘Empathy Comment’, the number was more than nine times higher. In an analysis of related words by keywords, After-sale System were mostly positive, and Pre-sale System was mostly negative. 2. RESULTS In order to protect consumers, it is necessary to switch to a follow-up After-sale system. Then, a measure should be made to address the financing of the After-sale system. Also, construction companies and related companies need an outdated effort to improve their negative perception of themselves.

목차

Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

2. 연구의 범위 및 방법

Ⅱ. 선행연구 검토 및 이론적 기초

1. 선행연구 검토

2. 이론적 기초

Ⅲ. 실증분석

1. 분석의 틀

2. 분석결과

Ⅳ. 결론

1. 연구결과요약

2. 연구의 시사점과 한계

키워드

After-Sale System Text Mining TF-IDF Perception Sympathy 후분양 텍스트마이닝 역빈도문서 인식 공감