Social Big Data 컨퍼런스 Keynote 입니다.
앞으로 Social Big Data에 대한 관심과 활용, 필요성은 더 높아질 것입니다.
그렇다면 이제는 소셜빅데이터를 고민해보고 준비할 때가 되지 않았나 싶습니다.
소셜빅데이터를 이루기 위해서는 적극적인 참여자가 필요합니다. 빅데이터의 접근도 중요하지만 당장에 우리가 활용할 수 있는 빅데이터의 개념은 SNS에서 국민의 소리를 듣고 분석하고 더 좁게는 국민과 함께 협업하고 집단지성을 모으것 부터 시작되지 않나 생각됩니다.
그러기 위해서 먼저 기관, 기업에서 고객, 국민들이 쉽게 참여하고 그들의 이야기를 내 놓을 수 있는 분위기를 만드는 것이 중요할 것 같습니다.
4. PC age of the '70s Internet age of the ‘80s Opening of the information age
: 앨빈 토플러 (Alvin Toffler)
1980: Third Wave (제 3의 물결)
물결)
1990 : Power Shift (권력의 이동)
2006 : 부의 미래 (다가오는 제 4의 물결)
5. 2010년 테크노미(technology + economy) 컨퍼런스
~ ‘2003 - 5EB DATA
(1EB = 1024PB , 1PB = 1024TB, 1TB = 1024GB)
“DATA 축적의 시간이 단축되고 있다.”
: 에릭 슈미트 (Eric Schmidt)
2011년
2011년 생산된 Digital DATA
Compared to 2008 – 68% 증가
약 1.8 ZB (800,000,000,000GB)
2천억 개가 넘는 HD 영화 (상영 시간 2시간 기준)
– 한 사람이 쉬지 않고 4700만년 동안 시청할 분량. Bloter.net 2011.06
2년마다 2배씩 증가 2020년 50배 달할 것을 전망
Source : IDC Digital Universe study 2011. 보고서
6. SNS
(Social Network Service)
?
Social Network 를 단순히
Web Service Trend,
단순 정보 유통 도구,
Marketing 채널로
인식 하고 있는 것 아닌가?
8. Social 혁명의 진정한 의미는?
: Socialnomics : 에릭 퀄먼(Erik Qualman)
“Social은
“Social은 단순한 유행이 아니라
산업 경제 및 Web과 인간 삶에
Web과
New 패러다임의 혁명이다”
혁명이다”
9. KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)
:Michael J. A. Berry :Gordon S. Linoff
“Data Mining이란 의미있는 패턴과 규칙을
발견하기 위해서 자동화되거나 반자동화된
도구를 이용하여 대량의 데이터를 탐색하고
분석하는 과정이다”
Sampling/Selection
DSS
Transformation/Exploration
(Decision Support System)
Modeling
DATA Information Decision
10. 접근 관점
오늘 고민해야 할 Agenda
Web이란 어떤 공간인가?
– 정보의 모이는 공간? 참여의 공간?
SNS에 대한 인식의
SNS에
누가 DATA를 만들어 낼 것인가? 변화
– 정부기관? 기업? 소비자?
Social Big Data 시대의
대응법
어디서, 어떻게 분석 할 것인가?
Social의 다음 단계의
Social의
– 분석의 기술
대응 전략
어떻게 이용할 것인가?
– 정책/정치?, 기업활동?, 개인적 가치 상승?
13. Prerequisites - Prosumers
: 돈탭스코트(Don Tapscot)
2007:WikiNomics
N(net)세대의
N(net)세대의 대두
“N세대로 디지털 문화에 접근되어 있는 뉴 패러다임 세대”
웹과 생활을 접목, 집단지성의 힘 인식, 공유를 통해 가치를 획득하는 세대,
정보를 생산하는 능력을 가진 프로슈머 (The N-Geners as Prosumers)
→ 퓨 인터넷 앤 아메리카 라이프 프로젝트 : 60% 이상이 정보의 생산 능력
14. Social Media 를 바라보는 시각의 문제점
Social Media = Communication
The Wrong Policy
정책고객의 소리 경청 적극적 참여자 지원
(Social Monitoring) (제도권 안으로 유도)
유도)
16. Social DATA의 가치
SocialTag Cloud(Tag Clustering), Ontology
Cloud(Clustering), Ontology
17. Social Big DATA의 가치
Folksonomies & Ontologies
Crowd-
Crowd-sourcing
Collaboration & Collective Intelligence
18. Social & Government Activities
- Branding
- Policy PR
- Marketing
- Crisis Response
- Public opinion Research
Socialytics (Social + Analytics)에 대한
Analytics)에
고급화된 전략
추종자/
추종자/적극적 참여자 필요
(Active participants )
소셜 참여의 Big DATA 전략
19. Social 참여를 통한 DATA
SNS에서 생산되는 Data를 분석하는 것 중요하다.
But!!! 더 중요한 것은…
사용자들의 참여를 통한 Data 확보가 더 중요한 전략이다.
전략이다.
20. Social 참여를 통한 DATA
미국 : 보스턴 시청 미국 : 코네티컷 브리스톨
도시 보수 참여 – iPhone App 브리스톨 지역 개선 프로젝트
21. Social 참여를 통한 DATA
영국 : 아일랜드 지역 DB 미국, 영국, 네덜란드 : 국가 기록 DB
아일랜드 지역, 역사, 전통 DB 구축 2010년이후 공공관련 트위터 메시지 보관 (미)
관련 사진, 동영상, Contents 수집
22. Social Big DATA의 가치
Foursquare로 본 New York의 일상
미래의 마이너리티 리포트 http://wsjdn.wsj.com
23. 전제 조건
적극적 참여자 / 추종자
Active participants
: 돈탭스코트(Don Tapscot)
2007:WikiNomics
N(net)세대의
N(net)세대의 대두
“N세대로 디지털 문화에 접근되어 있는 뉴 패러다임 세대”
웹과 생활을 접목, 집단지성의 힘 인식, 공유를 통해 가치를 획득하는 세대,
정보를 생산하는 능력을 가진 프로슈머 (The N-Geners as Prosumers)
→ 퓨 인터넷 앤 아메리카 라이프 프로젝트 : 60% 이상이 정보의 생산 능력
24. 앞으로 Social Big DATA 중요성 대두
DATA의
Social Media는 단순히 Web Service 활용 입장만 있는 것이 아니라
사용자, 국민 들의 사회적 현상과 밀접하게 연관되어 있는 Data 생산 모델
이를 위해서는
참여를 지원하고,
참여를 이끌어 내고,
참여를 보장하고,
참여를 활성화하여
참여에 따른 생산된 자원을 어떻게 활용하느냐?!
활용하느냐?!
참여를 이끌어 내기 위해 정부가 가지고 있는
대국민 자원을 Open 도 필요하다.
필요하다.
25. 마무리 하며 …
참여를 제공하고, 이끌어 내고, 보장하고, 활용하는 것이
제공하고, 내고, 보장하고,
Social 전략의 시작이다!!
시작이다!!
이 속에서 어떤 DATA를 확보하고
DATA를
어떻게 활용할 것인가?!
것인가?!