304 한국체육학회지제 56 권제 2 호 서론 최근모바일기기의확산으로인해소셜미디어사용자가급격히증가하고있다. 소셜미디어는소셜네트워크서비스 (Social Network Service: 이하 SNS), 블로그, 이메일, 뉴스등을모두포괄하는개념이며, 사용자가온라인을통해사회관계

한국체육학회지, 2017, 제56권제2호, 303-320 The Korean Journal of Physical Education, 2017, 56(2), 303-320 http://dx.doi.org/10.23949/kjpe.2017.03.56.2.21 ISSN 1738-964X(Print) / ISSN 2508-7029(Online) 소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 Social Big Data-based Co-occurrence Analysis of the Main Person s Characteristics and the Issues in the 2016 Rio Olympics Men s Soccer Games 박성건 이수원 * 숭실대학교 황영찬단국대학교 SungGeon Park Soowon Lee Soonsil Univ. YoungChan Hwang Dankook Univ. 요약본연구의목적은소셜빅데이터를기반으로리우올림픽축구관련이슈및인물에대한대중들의주요관심사를알아보는것이다. 본연구를위해수집된데이터는 2016 리우올림픽한국축구경기와관련된웹뉴스및댓글이다. 경기별주요이슈및대중들의관심사를알아보기위해연관단어분석을실시하고, NodeXL 을이용하여시각화하였다. 연구결과, 대중들에게높은관심을받은경기는피지와의경기, 한국축구대표팀관련인물은손흥민, 해설위원은이영표, 캐스터는조우종으로나타났다. 리우올림픽에출전한한국축구대표팀에대한대중들의생각은일부부정적인평가가나타났지만, 대체로긍정적인것으로평가할수있다. 해설위원및캐스터에대한대중들의관심은경기결과및예측, 설명에대한재치, 해설위원및캐스터의호흡, 즐거움요소 ( 예능 ) 로나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에대한대중들의관심을높일수있는방안은다양한스포츠분석콘텐츠제공, 전문성과예능감등을겸비한방송해설자선정이될수있다. 주요서 : 소셜빅데이터, 리우올림픽, 해설위원및캐스터, 축구, 연관단어분석 Abstract This paper seeks to better understand the focal issues and persons related to Rio Olympic soccer games through social data science and analytics. This study collected its data from online news articles and comments specific to KOR during the Olympic football games. In order to investigate the public interests for each game and target persons, this study performed the co-occurrence words analysis. Then after, the study applied the NodeXL software to perform its visualization of the results. Through this application and process, the study found several major issues during the Rio Olympic men s football game including the following: the match between KOR and PIJ, KOR player Heungmin Son, commentator Young-Pyo Lee, sportscaster Woo-Jong Jo. The study also showed the general public opinion expressed positive words towards the South Korean national football team during the Rio Olympics, though there existed negative words as well. Furthermore the study revealed positive attitude towards the commentators and casters. In conclusion, the way to increase the public's interest in big sporting events can be achieved by providing the following: contents that include various professional sports analysis, a capable domain expert with thorough preparation, a commentator and/or caster with artistic sense as well as well-spoken, explanatory power and so on. Multidisciplinary research combined with sports science, social science, information technology and media can contribute to a wide range of theoretical studies and practical developments within the sports industry. Key words: Social big data, Rio Olympics, Commentators & Casters, Soccer, Co-occurrence word analysis * swlee@ssu.ac.kr Copyrightc2017 KAHPERD

304 한국체육학회지제 56 권제 2 호 서론 최근모바일기기의확산으로인해소셜미디어사용자가급격히증가하고있다. 소셜미디어는소셜네트워크서비스 (Social Network Service: 이하 SNS), 블로그, 이메일, 뉴스등을모두포괄하는개념이며, 사용자가온라인을통해사회관계를형성할수있게도와주는온라인서비스이다 ( 안지혜, 민병현, 2011). TV와소셜미디어가결합된소셜TV는 MIT Technology Review에서처음소개되었다. 소셜TV 등장이후, 시청자들은세컨드스크린 (Second screen) 을이용하여해당프로그램관련정보를주변지인들과공유할수있게되었고, 이는미디어스포츠환경변화를이끌고있다 (Ericsson consumer insight summary report, 2013). 빅데이터는단순히데이터의양이많은것을의미하지않고일반적인데이터베이스로데이터를저장 관리 분석할수있는범위를초과하는규모 (Volume) 의데이터이며, 속성 ( 정형 / 비정형 ) 이다양한 (Variety) 데이터를신속하고 (Velocity) 정확히 (Veracity) 처리하여의미있는정보를추출할수있는기술을의미한다 (James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh & Angela Hung Byers, 2011). 소셜빅데이터는온라인사용자가작성한텍스트, 즉비정형데이터속에서의미있는정보 (Insight) 를추출할수있는기술이다 ( 양현철, 김자영, 오정연, 2016). 빅데이터분석기술이사회적인이슈가된것은소비자들의소비행태와패턴이다양하고, 불규칙해짐으로써각기업들은이를효과적으로파악 분석할수있는방법이필요해졌기때문이다 (Viveca Woods, 2016). 스포츠분야에서도소셜빅데이터를이용한연구와비즈니스모델들이지속적으로보고되고있다. 포브스 (Forbes) 에따르면, 소셜미디어계정을가진사람들이온라인을통해스포츠용품을구매하는비율이증가하고있기때문에, 많은기업들이소셜미디어계정을가지고있는소비자증가추세에관심을보이는것이라고보고하였다 (Anthont Dimoro, 2015). 특히, 스포츠스타의광고참여및경기중스포츠용품착용여부는소셜미디어계정을가진소비자들의제품구매와관련된소비자욕구를자극한다는점은중요하다 ( 오기철, 김충곤, 2014). 또한, 스포츠산업분야에서소셜미디어기반의비즈니스모델들이새롭게제시되고있다. SMG insight에서는매년영국스포츠이벤트에대한소셜미디어버즈량을분석하여이벤트별 < 그림 1>, 연도별순위를연례보고서형태로발표하고있는것은이를뒷받침한다 (http://www.smg-insight.com). 이보고서에따르면, 잉글랜드국가대표축구팀에대한소셜미디어버즈량은 2014년대비 2015년에 2.3% 증가하였는데, 이는 2016 유로대회, 2018 러시아월드컵유럽지역예선에서의잉글랜드성적 (10전 10 승 ) 과관련이있다고설명하고있다 < 그림 2>. 그림 1. 최근 3년영국축구관련버즈량변화추이그림 2. 2015 년영국축구이벤트버즈량분석 과거프로스포츠선수들의연봉은선수의경기력, 출전경기수와시간, 포지션, 연령, 그리고부상이력등에의해결정되었으나, 최근에는소셜미디어

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 305 의언급량 ( ) 이선수연봉에포함되고있는추세이다. 여기서 FB는페이스북 (Facebook), TW는트위터 (Twitter) 이며, 해당소셜플랫폼에서특정선수 ( 이름, 소속팀, 선수관련내용 ) 에대한총언급횟수를의미하며, Assist는도움수, Goal은득점수, Y 는연령을의미한다 (Herm, S., Callsen-Bracker, H.-M., & Kreis, H., 2014; Pawel Korzynski & Jordi Paniagua, 2016). 소셜빅데이터분석기술을스포츠에적용한대표적인국내연구로는박성건, 원규식, 이수원 (2015a) 의연구와박성건, 이수원, 황영찬 (2015b) 의연구가보고되고있다. 박성건등 (2015a) 의연구에서는웹뉴스댓글을기반으로텍스트마이닝기법을이용하여 1) 브라질월드컵관련주요이슈 ( 경기, 선수 ) 를탐지하고, 2) 한국축구대표팀관련주요인물에대한감성분석 ( 긍 / 부정 ) 을수행하였다. 박성건등 (2015b) 의연구에서는트윗데이터를이용하여 1) 인천아시안게임대중들에게높은관심을받은종목및주요선수에대한이슈를분석하고, 2) 지상파방송3 사 (KBS, MBC, SBS) 에대한대중들의관심사, 3) 야구및축구중계해설위원및캐스터에대한대중들의관심사를분석하였다. 이처럼, 소셜빅데이터분석기술은스포츠빅이벤트대중들의관심사및이슈분석에서스포츠스타의사회적인영향력산출, 연봉책정에이르기까지그적용범위가확대되고있는추세이다. 스포츠빅이벤트에대한대중들의관심은해당이벤트의종류, 개최지역에따른시차의존재여부 ( 유럽, 아시아, 남미등 ), 스포츠스타의참가여부, 사회 경제 정치적인상황등에따라다르게나타날수있다. 본연구자는선행연구를통해월드컵과아시안 게임에서나타난대중들의주요관심사를분석하였지만, 하계올림픽및동계올림픽에대한대중들의관심사를분석하지는못하였다. 따라서, 본연구의목적은소셜빅데이터를기반으로리우올림픽한국남자축구에대한대중들의주요관심사 ( 인물별, 경기별 ) 를연관단어분석을통해알아보고, 스포츠빅이벤트에대한대중들의관심사가미디어스포츠에어떤영향을주는지논의하고자한다. 본연구의목적을달성하기위해해결하고자하는구체적인연구문제는다음과같다. 첫째, 리우올림픽개최전 중 후축구관련대중들의주요관심사 ( 키워드 ) 는무엇인가? 둘째, 리우올림픽한국남자축구경기별주요이슈는무엇인가? 셋째, 한국축구대표팀관련인물에대한대중들의주요관심사는무엇인가? 넷째, 축구해설위원및캐스터에대한대중들의주요관심사는무엇인가? 연구방법 1. 연구대상본연구의분석대상은 2016년 8월 5일 ( 금 ) 부터 8월 21일 ( 일 ) 까지브라질리우데자네이루에서개최된 2016 리우올림픽축구경기를중계한해설위원및캐스터, 그리고올림픽한국축구대표팀관련인물이다. 분석대상에대한세부적인사항은 < 표 1> 과같다. 표 1. 분석대상 구분 KBS2 MBC SBS 해설위원 이영표, 한준희 안정환, 서형욱 박문성, 장지현 캐스터 조우종, 이광용 김성주 배성재, 정우영 올림픽한국축구대표팀 신태용 ( 감독 ), 석현준, 황희찬, 손흥민, 박용우, 이찬동, 이창민, 권창훈, 문창진, 류승우, 심상민, 송주훈, 장현수, 정승현, 최규백, 이슬찬, 박동진, 구성윤, 김동준

306 한국체육학회지제 56 권제 2 호 2. 측정변인 본연구에서는스포츠빅이벤트에서스포츠방송과관련된인물을분석하기위해소셜빅데이터기반스포츠방송관련인물분석시스템을개발하였다. < 그림 3> 은소셜빅데이터기반스포츠방송관련인물분석시스템구조도이다. 이시스템은 1 데이터수집, 2 전처리, 3 버즈량및연관단어분석, 4 데이터시각화 ( 버즈량및연관단어 ) 로구분된다. 본연구에서는리우올림픽축구와관련된웹뉴스및댓글을수집하기위해웹크롤러 (Web crawler) 를개발하였으며, 웹크롤러를통해수집된데이터는리우올림픽개막 1주일전부터 (2016년 7 그림 3. 소셜빅데이터기반스포츠관련인물분석시스템구조도 월 28일 00시 ~8월 31일 24시 ) 폐막 1주일후까지발생한네이버웹뉴스및댓글이다 < 표 2>. 각이벤트별경기별로수집된데이터를구분하 표 2. 본연구에서수집및분석에사용된텍스트데이터 구분 개수 ( 건 ) 비율 (%) 이벤트전 (7월 28일 00시 ~ 웹뉴스 773 12.9 8월 03일 23시 ) 뉴스댓글 165 11.4 수집된데이터 이벤트중 (8월 03일 23시 ~ 웹뉴스 3,422 57.3 8월 14일 09시 ) 뉴스댓글 863 59.4 이벤트후 (8월 14일 09시 ~ 웹뉴스 1,780 29.8 8월 31일 24시 ) 뉴스댓글 425 29.2 이벤트전 (7월 28일 00시 ~ 웹뉴스 110,757 28.2 8월 03일 23시 ) 뉴스댓글 2160 10.9 분석에사용된단어 이벤트중 (8월 03일 23시 ~ 웹뉴스 154,546 39.3 8월 14일 09시 ) 뉴스댓글 12,358 62.5 이벤트후 (8월 14일 09시 ~ 웹뉴스 127,522 32.5 8월 31일 24시 ) 뉴스댓글 5,242 26.5 분석에사용된데이터합계 웹뉴스 392,825 100 뉴스댓글 19,760 100 표 3. 각경기별버즈량산출기간 구분對피지對독일對멕시코對온두라스 경기전 2016.08.03. 23 시 2016.08.05 08 시 2016.08.06. 19 시 2016.08.08. 04 시 2016.08.09. 19 시 2016.08.11. 04 시 2016.08.12. 22 시 2016.08.14. 07 시 경기중 2016.08.05. 08 시 10 시 2016.08.08. 04 시 06 시 2016.08.11. 04 시 06 시 2016.08.14. 07 시 09 시 경기후 2016.08.05. 10 시 2016.08.06 19 시 2016.08.08. 06 시 2016.08.09 15 시 2016.08.11. 06 시 2016.08.12. 15 시 2016.08.14. 09 시 2016.08.15. 18 시 버즈량산출기간 68 시간 68 시간 68 시간 68 시간

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 307 고, 이를다시경기시작전, 경기중, 경기후로세분화하였다. 본연구에서각경기별버즈량산출기간은 68시간으로설정하였다 < 표 3>. 수집된각문장은 Mecab-ko 형태소분석기를이용하여단어들의집합으로구성하였다. 웹뉴스와뉴스댓글에포함된영어, 숫자, 특수문자, 해쉬태그, URL 등의불용어는색인어휘의수를감소시키기위해제거하였다. 대부분의텍스트마이닝연구에서는한글자어휘를제거하지만, 골, 슛, 승, 패 와같이스포츠도메인의특성을고려하여본연구에서는한글자어휘를전처리과정에서제거하지않았다. 하지만, Mecab-ko 형태소분석기는 배텐, 문어영표, 안느, 손날두 와같은분석대상인물의별칭및축구관련신조어를자동으로인식하지못하기때문에, 분석대상인물의별칭및축구관련신조어는형태소사전에추가하여분석하였다 < 표 4>. 그리고해당인물에대한버즈량이 200건이상나타난인물을연관단어분석대상자로선정하였다. 연관단어분석은 Python 프로그래밍으로구현하였고, 분석대상별연관단어분석결과는네트워크분석 Tool인 NodeXL 을이용하여시각화 하였다. 결과및논의 1. 리우올림픽축구관련주요이슈분석 본연구에서는각이벤트구간에따른온라인버 즈량을추출하고, 이를통해각이벤트구간별주요 이슈를분석하였다 < 표 5>. 구간별버즈량산출결 과, 버즈량은이벤트중 166,904건 (40.4%), 이벤트 후 132,764건 (32.1%), 이벤트전 113,367건 (27.5%) 순 으로높게나타났다. 각이벤트구간별주요이슈가 무엇인지알아보기위해이벤트구간별출현빈도가 표 5. 이벤트구간에따른온라인버즈량산출결과 구분 버즈량 ( 건 ) 비율 이벤트전 113,367 27.5 이벤트중 166,904 40.4(100) 이벤트후 132,764 32.1 리우올림픽축구버즈량총계 413,035 100 표 4. 형태소사전에추가한단어 분류 선수명 별칭및신조어 이영표 문어영표, 도사, 초롱이, 족집게 한준희 티키타카해설 해설위원 안정환프로아무말러, 테리우스, 안느서형욱콥 장지현 첼지현 김태영 마스크맨, 다크템플러, 아파치위원 조우종 박신양, 삼류아나운서, 쫑디 캐스터 김성주 제품맛김느 배성재 배거슨, 아재개그, 배텐, 갓성재 신태용 여우, 과르디태용, 태용디올라, 맥콜라리 손흥민 손세이셔녈, 손날두, 우리흥, 느그흥, 손다도, 손샤인. 소농민서니, 울보 올림픽축구대표팀 석현준석라탄, 저니맨황희찬포항통수4호, 황소, 들소, 여진구 권창훈 권빵훈, 빵훈이 류승우 류트트릭

308 한국체육학회지제 56 권제 2 호 높은상위 100개단어를추출하였다. 리우올림픽축구경기가시작되기전 (7월 28일 00시 ~8월 3일 23시 ) 대중들의주요관심사는 1) 올림픽즐기기 ( 음주, 퇴근, 이모저모, 후유증 ), 2) 타종목및주요선수 ( 노바크조코비치 ( 테니스 ), 모하메드파라 ( 남자육상 ), 양효진 ( 여자배구 ), 주현정 ( 여자양궁 ) ), 3) 선수단의안전및건강 ( 외교통상부, 뒷바라지, 긴팔, 보호 ), 4) 선수들의컨디션관리 ( 부작용, 폼, 체력, 경기력 ) 등으로나타났다 < 표 6>. 리우올림픽한국축구대표팀의조별예선첫경기부터 8강경기까지 (8월 3일 23시 ~8월 14일 18시 ) 대 중들의주요관심사는 1) 피지전올림픽역대최다득점및승점기록 ( 류승우, 해트트릭, 승점 등 ), 2) 축구대표팀감독및주요선수 ( 류승우, 손흥민, 권창훈, 신태용, 홍명보 등 ), 3) 올림픽축구우승 ( 브라질, 금메달 등 ), 4) 일본의경기결과등으로나타났다 < 표 7>. 그리고한국축구대표팀과경기를진행한상대팀과관련된대중들의언급횟수는피지 (2,135건) > 독일 (957건) > 멕시코 (513건) > 온두라스 (211건) 순으로높게나타났다. 특히, 홍명보감독 (204건) 과일본 (302건) 에대한언급횟수가높게나타난것은주목할만하다. 이는대중들이감독의능력과일본경기력에높은관심을보였다는 표 6. 이벤트전출현빈도가높은상위 100개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 전승 1,805 26 민정 ( 수석 ) 488 51 합류하다 272 76 전적 183 2 알리다 1,521 27 양효진 479 52 선봉장 269 77 대결 173 3 외국 1,403 28 이모저모 463 53 후유증 268 78 찬스 170 4 보다 1,388 29 사재 460 54 이국 ( 땅 ) 266 79 사브르 170 5 환경적 1,257 30 켜지다 460 55 승자 265 80 해당하다 163 6 음주 1,252 31 회복 447 56 긴팔 259 81 허용 161 7 서로 1,099 32 먼지 442 57 중호 252 82 털다 161 8 퇴근 1,012 33 개척하다 431 58 왕년 250 83 진단 160 9 노바크 936 34 들여다보다 399 59 실력자 246 84 종료 159 10 모하메드 908 35 현수막 399 60 폼 244 85 리허설 158 11 유지하다 881 36 외교통상부 381 61 단련하다 242 86 고민 155 12 임창우 859 37 들어오다 341 62 통과하다 238 87 포진하다 155 13 시작하다 713 38 안심하다 324 63 터지다 232 88 (TV) 시청 154 14 지탱하다 699 39 주력 320 64 헤매다 228 89 도착 153 15 일반인 686 40 앙금 319 65 바비 ( 인형 ) 224 90 프리미어 152 16 오르내리다 667 41 주현정 314 66 포천 220 91 이적하다 151 17 보이다 648 42 장래성 308 67 공예 202 92 승리 150 18 이루다 621 43 진심 308 68 체력 199 93 부진 149 19 아끼다 619 44 부작용 299 69 기대감 195 94 시험하다 149 20 패기 617 45 고용 297 70 보호 190 95 관리인 147 21 뒷바라지 542 46 슈롭셔 286 71 당초 189 96 배정 145 22 충족하다 541 47 돌입하다 282 72 조심하다 188 97 두드리다 140 23 톱니바퀴 523 48 맘 ( 마음 ) 281 73 사나이 185 98 수비하다 139 24 중요하다 510 49 솟다 278 74 시내 184 99 예상하다 137 25 보이다 502 50 정작 276 75 경기력 183 100 폭주하다 137

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 309 표 7. 이벤트중출현빈도가높은상위 100개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 한국대표팀 3,332 26 나서다 310 51 앞두다 194 76 교체 128 2 피지 2,135 27 일본 302 52 월드컵 190 77 골문 128 3 골인 1,930 28 대승 299 53 말하다 190 78 따르다 126 4 손흥민 1,270 29 출전하다 292 54 훈련 189 79 가능성 126 5 류승우 1,163 30 슈팅 288 55 금메달 182 80 오른쪽 122 6 독일 957 31 예선 283 56 치르다 180 81 가운데 122 7 감독 903 32 문창진 279 57 인기 171 82 왼발 118 8 열리다 856 33 보이다 278 58 런던 171 83 잡다 115 9 후반 833 34 해트트릭 265 59 만들다 168 84 장현수 111 10 승리 723 35 황희찬 261 60 대하다 167 85 밝히다 111 11 전반 671 36 수비 253 61 성공 160 86 전력 110 12 권창훈 575 37 선제골 250 62 메달 159 87 세트 110 13 신태용 542 38 이날 235 63 많다 157 88 토트넘 109 14 멕시코 513 39 최다 234 64 투입하다 153 89 측면 109 15 현지 507 40 왼쪽 230 65 스타 153 90 꺾다 108 16 기록 504 41 거두다 229 66 모습 149 91 마치다 105 17 득점 463 42 나오다 224 67 뛰다 149 92 컨디션 104 18 상대 457 43 이끌다 222 68 무승부 143 93 펼치다 103 19 좋다 449 44 추가 220 69 이기다 139 94 패스 103 20 석현준 443 45 온두라스 211 70 와일드카드 139 95 터지다 103 21 넣다 381 46 홍명보 204 71 공격 137 96 아시아 100 22 보다 367 47 본선 203 72 시작하다 136 97 활약 99 23 나이지리아 354 48 앞서다 202 73 승점 135 98 분위기 98 24 받다 321 49 연속 201 74 오다 132 99 도착하다 98 25 크다 312 50 레버쿠젠 198 75 공격수 129 100 상황 97 것을의미하기때문이다. 리우올림픽축구 8강전종료직후부터폐막 1주일까지 (8월 14일 09시 ~8월 31일 24시 ) 대중들의주요관심사는 1) 올림픽남자축구브라질의금메달획득 ( 축구, 브라질, 금메달, 결승, 우승, 네이마르 ), 2) 각종목별슈퍼스타의기록및성적 ( 우사인볼트의남자육상 100m 금메달, 손흥민, 펠프스의남자수영금메달 ), 3) 8강탈락 ( 온두라스, 패하다, 엘리스 ), 4) 심판편파판정 ( 김현우, 레슬링 ), 5) 여자배구대표팀의선전등으로나타났다 < 표 8>. 2. 경기별버즈량및주요이슈분석본연구에서는이벤트중에발생한버즈량을각경기별로세분화하여분석하였다 < 표 9>. 각경기별버즈량분석결과, 피지전버즈량은 45,249건, 독일전버즈량은 39,608건, 멕시코전버즈량은 47,331 건, 온두라스전버즈량은 34,716건으로나타났다. 추가적으로, 본연구에서는각경기별출현빈도가높은상위 50개단어를추출하여각경기별대중들의주요관심사를분석하였다. 피지전에대한대중들의주요관심사는 1) 올림

310 한국체육학회지제 56 권제 2 호 표 8. 이벤트후출현빈도가높은상위 100개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 한국 531 26 상대 121 51 통하다 78 76 결과 61 2 축구 524 27 따다 112 52 들다 73 77 티켓 60 3 브라질 478 28 같다 111 53 자신 71 78 인기 60 4 대표 340 29 메달 110 54 우승 70 79 배구 59 5 금메달 255 30 보이다 104 55 펼치다 68 80 동메달 59 6 온두라스 234 31 독일 101 56 김현우 68 81 이유 58 7 볼트 225 32 가다 101 57 전하다 67 82 경제 57 8 시간 213 33 말하다 99 58 따르다 67 83 밝히다 56 9 감독 213 34 중계하다 97 59 되다 67 84 상황 55 10 육상 196 35 스타 97 60 연속 66 85 패하다 54 11 남자 194 36 결승 95 61 회장 64 86 방송사 54 12 자메이카 174 37 조별 94 62 중국 64 87 무대 54 13 손흥민 164 38 전재 92 63 이끌다 64 88 펠프스 53 14 리그 164 39 오르다 91 64 올리다 64 89 이기다 53 15 여자 155 40 위하다 88 65 만들다 63 90 응원 53 16 기록 144 41 신태용 88 66 뛰다 63 91 눈물 53 17 제공 139 42 월드컵 87 67 아르헨티나 62 92 나오다 53 18 미국 139 43 관중 85 68 단거리 62 93 최고 52 19 경기장 138 44 출전하다 81 69 네덜란드 62 94 엘리스 52 20 받다 134 45 좋다 80 70 국제 62 95 네이마르 51 21 지나다 130 46 진출 80 71 게임 62 96 넣다 51 22 대하다 129 47 팬 79 72 강하다 62 97 일본 50 23 크다 126 48 문제 79 73 오다 61 98 레슬링 50 24 골 126 49 런던 79 74 모습 61 99 넘다 49 25 금지 124 50 공격 79 75 러시아 61 100 골프 49 표 9. 이벤트구간에따른온라인버즈량산출결과 구분 버즈량 ( 건 ) 비율 對피지 45,249 (27.1) 對독일 39,608 (23.7) 對멕시코 47,331 (28.4) 對온두라스 34,716 (20.8) 합계 166,904 40.4(100) 픽남자축구예선최다득점차승리 ( 넣다, 기록 ), 2) 손흥민, 석현준선수의교체투입 ( 나서다, 성 공 ), 3) 전반전무득점 ( 무승부, 지켜보다 ) 등으로 나타났다 < 표 10>. 평일아침 ( 한국시간기준 ; 7~9시 ) 에중계된한국과피지경기에대한버즈량 (45,249 건 ) 이주말아침 ( 한국시간 ; 08~10시 ) 에중계된한국과온두라스경기에대한버즈량 (34,716건) 보다상대적으로높게나타났다. 이는상대적으로시간할애와활동이자유로운주말, 경기의중요도 ( 예선 vs. 8강 ) 등을고려하면, 시청자들이한국과온두라스경기가더많이회자될것이라고예상되기때문이다. 이러한결과가나타난것은 류승우의해트트릭, 역대올림픽최다득점차승리 (8-0), 손흥민득점 등이그원인으로설명가능하다.

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 311 표 10. 피지전출현빈도가높은상위 50개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 한국대표팀 3,332 14 일본 302 27 본선 203 40 와일드카드 139 2 피지 2,135 15 대승 299 28 앞서다 202 41 가운데 122 3 골 1,930 16 출전하다 292 29 연속 201 42 왼발 118 4 류승우 1,163 17 슈팅 288 30 레버쿠젠 198 43 잡다 115 5 독일 957 18 대승 299 31 성공 160 44 장현수 111 6 손흥민 926 19 출전하다 292 32 메달 159 45 밝히다 111 7 감독 903 20 슈팅 288 33 많다 157 46 전력 110 8 넣다 381 21 거두다 229 34 투입하다 153 47 세트 110 9 보다 367 22 나오다 224 35 스타 153 48 토트넘 109 10 나이지리아 354 23 이끌다 222 36 모습 149 49 측면 109 11 받다 321 24 추가 220 37 뛰다 149 50 꺾다 108 12 크다 312 25 온두라스 211 38 무승부 143 13 나서다 310 26 홍명보 204 39 이기다 139 표 11. 독일전출현빈도가높은상위 50개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 무승부 712 14 출전 279 27 맞다 175 40 알다 122 2 승리 603 15 내주다 253 28 펼치다 172 41 따르다 121 3 보다 591 16 꺾다 240 29 뛰다 155 42 마치다 121 4 기록 509 17 허용 237 30 패배 153 43 보내다 121 5 넣다 504 18 터뜨리다 236 31 만나다 147 44 성공 119 6 받다 468 19 치르다 230 32 생각하다 147 45 얻다 108 7 앞서다 397 20 진출 205 33 걸다 142 46 준비하다 104 8 아쉽다 389 21 잡다 203 34 남다 139 47 밀리다 102 9 좋다 381 22 강하다 192 35 확정 135 48 당하다 100 10 크다 350 23 나오다 192 36 올리다 131 49 떨다 99 11 거두다 309 24 나서다 181 37 차다 127 50 넘다 98 12 이끌다 301 25 되다 179 38 빠지다 126 13 앞두다 291 26 만들다 176 39 지키다 123 독일전에대한대중들의주요관심사는 1) 피지와멕시코의경기결과 (1:5, 멕시코승 ), 2) 우승후보독일과의경기 ( 무승부, 좋다, 아쉽다 ) 등으로나타났다 < 표 11>. 멕시코전에대한대중들의주요관심사는 1) 8강토너먼트진출 ( 승리, 진출하다 ), 2) 조별예선탈락국가 ( 패배, 탈락 ) 등으로나타났다 < 표 12>. 온두라스전에대한대중들의주요 관심사는 1) 경기결과예측 ( 승리, 패배, 예상하다, 비기다 ), 2) 온두라스의 침대축구 ( 눕다 ) 등으로나타났다 < 표 13>. 한국과피지경기에대한버즈량 (45,249건) 은한국과온두라스경기에대한버즈량 (34,716건) 보다상대적으로높게나타났다. 이러한결과가나타난것은 류승우의해트트릭, 역대올림픽최다득점

312 한국체육학회지제 56 권제 2 호 표 12. 멕시코전출현빈도가높은상위 50개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 승리 902 14 출전하다 351 27 뛰다 213 40 노리다 153 2 보다 576 15 이끌다 346 28 펼치다 209 41 알리다 153 3 넣다 546 16 꺾다 324 29 만들다 194 42 제압하다 153 4 오르다 522 17 거두다 310 30 탈락 190 43 시작하다 152 5 진출하다 504 18 나오다 292 31 나서다 189 44 맞붙다 148 6 기록 496 19 치르다 282 32 따르다 189 45 준비하다 147 7 무승부 453 20 차지하다 270 33 성공 186 46 지키다 146 8 좋다 438 21 앞서다 261 34 남다 180 47 모르다 144 9 보이다 424 22 오다 246 35 통하다 174 48 밝히다 143 10 지나다 405 23 만나다 244 36 향하다 167 49 통과하다 142 11 패배 401 24 확정 239 37 강하다 167 50 환호하다 131 12 크다 357 25 많다 236 38 기뻐하다 163 13 앞두다 354 26 잡다 231 39 빠르다 160 표 13. 온두라스전출현빈도가높은상위 50개단어추출결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 나오다 2,160 14 펼치다 585 27 받다 390 40 통하다 339 2 보이다 2,130 15 끝나다 584 28 내주다 388 41 나타나다 336 3 승리 1,690 16 실패 530 29 모르다 385 42 다르다 336 4 패배 1,156 17 예상하다 496 30 올라오다 384 43 지키다 335 5 지나다 1,100 18 마치다 486 31 차다 360 44 기대하다 333 6 크다 1,080 19 주다 475 32 달리다 360 45 가동하다 324 7 아쉽다 941 20 빠르다 448 33 집중하다 360 46 활약하다 315 8 허용 846 21 오다 445 34 전하다 352 47 따르다 312 9 당하다 816 22 기록 441 35 투입 351 48 일어나다 309 10 쓰다 721 23 출전 430 36 비기다 351 49 즐기다 306 11 노리다 628 24 막히다 414 37 남기다 342 50 보내다 306 12 눕다 600 25 흘리다 405 38 터지다 342 - - - 13 만나다 588 26 두드리다 400 39 지적하다 342 - - - 차승리 (8-0), 손흥민득점 등이그원인으로설명가능하다. 3. 한국축구대표팀버즈량및연관단어분석본연구에서는 2016 리우올림픽개막 D-7일 (2016 년 7월 28일 00시 ) ~ 폐막 D+7일 (2016년 8월 31일 24시 ) 까지리우올림픽축구관련인물중버즈량이 200건이상인 8명을분석대상으로선정하였다. 한국축구대표팀관련인물에대한버즈량분석결과 < 표 14>, 리우올림픽한국축구대표팀관련인물이아닌 임창우 선수와 홍명보 감독의언급횟수가높게나타난것은주목할만하다. 임창우 의언급횟수가높게나타난것은대표팀수비수로서

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 313 표 14. 한국축구대표팀관련버즈량추출결과 구분 리우올림픽대표팀관련인물 기타 이벤트전 올림픽기간중피지독일멕시코온두라스소계 이벤트후 손흥민 230 354 125 357 434 1,270 354 1,854 류승우 45 780 250 75 58 1,163 258 1,466 권창훈 30 320 95 124 36 575 56 661 신태용 45 105 85 140 212 542 53 640 석현준 75 155 78 88 122 443 56 574 황희찬 32 92 44 83 42 261 98 391 문창진 22 75 55 22 127 279 22 323 장현수 15 20 15 17 59 111 77 203 합계 494 1,901 747 906 1,090 4,644 974 6,112 임창우 859 - - - - 0 0 859 홍명보 30 23 55 77 49 204 56 290 합계 표 15. 한국축구대표팀에대한연관단어분석결과 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 구분 단어 횟수 1 선수 1,764 26 일어나다 99 51 우렁차다 96 76 벤치마킹 93 2 멕시코 1,355 27 변화하다 99 52 용맹하다 96 77 벗어나다 93 3 피지 1,213 28 발휘하다 99 53 왕성하다 96 78 번뜩이다 93 4 온두라스 980 29 밀리다 99 54 완벽하다 96 79 벅차다 93 5 독일 851 30 몰려가다 99 55 완료하다 96 80 발표하다 93 6 축구 672 31 막히다 99 56 승부하다 96 81 급속하다 93 7 기록하다 320 32 막아내다 99 57 슬프다 96 82 급등하다 93 8 메달 230 33 막강하다 99 58 스피드하다 96 83 구상하다 93 9 승리하다 225 34 마크하다 99 59 스트레칭 96 84 고립하다 93 10 경기 207 35 마치다 99 60 성장하다 96 85 경합하다 93 11 넣다 175 36 마찬가지 99 61 부딪히다 96 86 경질하다 93 12 겁내다 140 37 마주하다 99 62 데려가다 96 87 거주하다 93 13 진출하다 140 38 동감하다 99 63 덤비다 96 88 강조하다 93 14 끌려가다 132 39 대비하다 99 64 달아나다 96 89 충족하다 92 15 군대 132 40 달려오다 99 65 공급하다 96 90 예상하다 92 16 좋다 130 41 기나긴 99 66 고민하다 96 91 예견하다 92 17 경쟁하다 130 42 급파하다 99 67 고맙다 96 92 애교하다 92 18 겸비하다 130 43 계산하다 99 68 군면제 95 93 속상하다 92 19 전력 120 44 경계하다 97 69 탈취하다 93 94 바라보다 92 20 기대하다 120 45 걸맞다 97 70 타박상 93 95 무장하다 92 21 골인 117 46 활약하다 96 71 치켜세우다 93 96 냉정하다 92 22 패스하다 112 47 평가전 96 72 지나다 93 97 내몰다 92 23 멋지다 112 48 쫓아오다 96 73 지나가다 93 98 목숨걸다 91 24 차올리다 99 49 우세하다 96 74 부상하다 93 99 선점하다 90 25 패배 99 50 우려하다 96 75 부러지다 93 100 보완하다 90

314 한국체육학회지제 56 권제 2 호 임창우를선발하지않은것이그원인으로설명된다. 홍명보 감독의언급횟수가높게나타난것은현재올림픽축구대표팀과이전올림픽대표팀의경기력, 감독의전술, 선수선발등을비교하는언급횟수가높게나타났기때문이다. 즉, 대중들은런던올림픽축구대표팀과리우올림픽축구대표팀의경기력수준, 팀운영방식등을비교하는것에높은관심을보였다고설명할수있다. 리우올림픽대표팀관련인물들의언급횟수는손흥민 (,1854건) > 류승우 (1,466건) > 권창훈 (661건) > 신태용 (640건) > 석현준 (574건) > 황희찬 (391건) > 문창진 (323건) 순으로높게나타났다. 특히, 신태용감독의언급횟수가일부선수들보다높게나타난것은중요한결과이다. 이는대중들은스포츠빅이벤트, 특히축구경기에서는감독의역할과그역량에관심이높다는것을의미하며, 박성건등 (2015a) 의연구결과는이를지지한다. < 표 15> 는한국축구대표팀과동시출현하는연관단어중상위 100개를추출한결과이다. 한국축구대표팀에대한연관단어분석결과, 한국축구대표팀에대한대중들의주요관심사는 1) 경기결과및내용, 2) 경기력, 2) 메달획득가능성, 4) 선수들의군면제여부등으로나타났다. < 그림 4> 는한국축구대표팀연관단어분석결과 < 표 14> 를 NodeXL을이용하여시각화한결과이다. 본연구에서긍정적의미의단어는삼각형 (Triangle), 부정적의미의단어는사각형 (Solid square), 중립적의미의단어는다이아몬드형 (Diamond), 한국축구대표팀은원형 (Sphere) 으로각각표현하였다. 해당단어의언급횟수가높아질수록노드 (Node) 는커지고, 한국축구대표팀과동시출현한단어의횟수가높아질수록선 (Line) 은굵어진다. 한국축구대표팀과관련된긍정적의미의단어는 메달, 발휘하다, 승리하다 등으로나타났으며, 부정적의미의단어는 군대, 겁내다, 끌려가다 등으로나타났다. 즉, 리우올림픽에출전한한국축구대표팀에대한대중들의생각은일부부정적인단어의언급이나타났지만, 대체로긍정적인평가가높게나타난것으로해석할수있다. 그림 4. 한국축구대표팀연관단어분석시각화 < 표 16> 은한국축구대표팀주요인물별연관단어상위 20개를추출한결과이다. 한국축구대표팀주요인물에대한연관단어분석결과, 한국축구대표팀관련인물에대한대중들의공통관심사는 1) 군면제실패, 2) 경기력및경기내용으로나타났으며, 각선수별대중들의관심사는일부차이가있는것으로나타났다. 온두라스전패배의원인으로손흥민의부진한경기력이회자되고있으며, 올림픽에서첫해트트릭을기록한류승우선수도대중들에게회자되고있는것으로나타났다. 특히, 신태용올림픽축구대표팀감독에대한언급횟수가일부선수들보다높게나타난것은 1) 온두라스패배, 2) 온두라스경기에서석현준, 류승우선수의투입시기의실패, 3) 올림픽역대최다승점으로 8강토너먼트에진출한지도력등에의한것으로설명가능하다. 리우올림픽한국축구대표팀관련인물이아닌다른인물 ( 임창우, 홍명보 ) 이회자된것은박성건등 (2015a) 의연구결과 ( 대표팀외인물 : 박지성, 손흥민 ) 와유사하며, 본연구결과를지지한다. 4. 축구해설위원및캐스터버즈량, 연관단어분석본연구에서해설위원및캐스터에대한버즈량은분석대상의성을포함한이름, 성을제외한이

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 315 표 16. 한국축구대표팀주요인물에대한연관단어분석결과손흥민류승우권창훈신태용석현준문창진황희찬 구분 단어 횟수 단어횟수단어횟수단어횟수단어 횟수단어횟수 1 온두라스 236 피지 320 피지 138 이기다 88 피지 77 온두라스 83 독일 83 2 군면제 230 해트트릭 88 신태용 130 감독 78 메달 73 독일 72 피지 96 3 멕시코 130 겸비하다 87 공격하다 130 온두라스 78 독일 67 피지 61 멕시코 84 4 이기다 125 독일 87 승리하다 130 손흥민 77 넣다 63 멕시코 32 온두라스 72 5 패배 110 걸맞다 78 멕시코 120 석현준 56 목숨걸다 46 공격하다 18 기록하다 23 6 피지 110 경쟁하다 78 온두라스 102 비기다 56 온두라스 43 쫓아오다 18 석현준 19 7 트래핑 98 사수하다 78 독일 101 패배하다 56 망연자실 43 훈련 16 공격하다 18 8 갖추다 88 메달 73 금메달 98 거론하다 55 만나다 40 공개하다 9 노력하다 18 9 페널티킥 88 공들이다 66 수원 88 대파하다 45 멕시코 33 맞물리다 9 쫓아오다 18 10 겸비하다 87 교체 66 공격수 88 멕시코 36 다가오다 33 맞부닥치다 9 잘츠부르크 18 11 역전하다 83 공격하다 63 신뢰하다 88 실패하다 35 리그 32 목격하다 9 훈련 16 12 경쟁하다 78 기록하다 63 기여하다 78 평가전 34 헤딩 32 무능하다 9 군대 15 13 토트넘 78 기대하다 33 군면제 77 패하다 34 멋있다 31 미흡하다 9 기대하다 15 14 건지다 73 컨디션 30 기쁘다 77 황희찬 33 대승하다 23 부진하다 9 멋지다 15 15 메달 73 경계하다 47 좋다 68 지도하다 33 만개하다 20 불러들이다 9 근력 12 16 독일 67 온두라스 43 압박하다 66 출전하다 33 맹폭하다 20 실패 9 명실상부 11 17 공들이다 66 신나다 44 기용하다 37 장현수 27 기록하다 16 노력하다 8 올라타다 11 18 교체 66 군대 40 영리하다 37 기쁘다 25 노리다 16 경험하다 8 승승장구 13 19 공격하다 63 충실하다 40 빵 33 예견하다 23 망치다 16 극찬하다 8 환호 13 20 기록하다 63 멕시코 33 미드필터 33 상대하다 20 맞추다 16 살피다 8 맞붙다 9 단어 횟수 표 17. 축구해설위원및캐스터에대한버즈량추출결과올림픽기간중구분이벤트전피지독일멕시코온두라스소계 해설위원 캐스터 이벤트후 이영표 124 25 27 15 27 94 47 265 한준희 110 15 17 18 15 65 35 210 안정환 98 15 19 20 22 76 25 199 서형욱 88 17 15 20 22 74 12 174 김태영 56 17 10 18 16 51 5 112 장지현 92 23 16 17 25 37 7 136 소계 568 112 104 108 127 397 131 1,096 조우종 114 20 18 25 28 91 35 240 김성주 102 22 22 15 27 86 32 220 배성재 95 35 30 25 37 108 30 233 소계 311 77 51 65 92 285 97 693 합계 879 189 174 173 219 682 228 1,789 합계

316 한국체육학회지제 56 권제 2 호 름, 별칭등을모두합한값이다. 해설위원및캐스터에대한버즈량분석결과, KBS2의이영표 (265 건 ), 한준희 (210건) 해설위원과조우종 (240건) 캐스터의언급횟수가다른방송사 (MBC, SBS) 의해설위원및캐스터보다상대적으로높게나타났다. 본연구에서는각인물에대한대중들의주요관심사를알아보기위해각인물별연관단어를분석하였다 < 표 17>. 해설위원에대한연관단어분석결과 < 표 18>, 대중들은해설위원의경기분석및예측, 중계방송여부등에공통적인관심을보인것으로나타났다. 특히, 대중들은안정환, 장지현해설위원의재미와예능적인요소 ( 안정환 : 어록, 안느, 예능, 마추픽추, 장지현 : 욕심내다, 웃기다, 즐기다, 부끄럽다 ) 에관심을보인것이특징이다. 즉, 대중들은축구해설위원의전문성, 설명력뿐만아니라예능적인요소에대해서도높은관심을보인것으로해석 할수있다. < 그림 5> 는 NodeXL 을이용하여해설위원에대한연관단어분석결과를시각화한결과이다. 해설위원에대한연관단어분석을시각화한결과, 이영표-안정환해설위원과공통적으로출현하는단어의종류및빈도가다른해설위원들보다상대적으로높게나타났다. 이영표-안정환해설위원이모두축구선수출신이라는것으로추정가능하다. 캐스터에대한연관단어분석결과 < 표 19>, 대중들은캐스터와해설위원의중계호흡 ( 호흡, 어울리다, 동석하다, 조합, 콤비, 각별하다 ) 과재미및예능적인요소 ( 예능, 꿀잼, 재미나다, 유별나다, 유쾌하다 ) 에높은관심을보인것으로나타났다. < 그림 6> 은 NodeXL 을이용하여축구중계방송캐스터연관단어분석을시각화한결과이다. 조우종 (KBS), 김성주 (MBC), 배성재 (SBS) 캐스터들의공통단어는 분석하다, 미소, 만족하다, 유지하다, 활동하다, 영리하다, 칭찬하다 등으로나타났다. 표 18. 축구해설위원에대한연관단어분석결과 구분 이영표한준희안정환서형욱장지현김태형단어횟수단어횟수단어횟수단어횟수단어횟수단어횟수 1 방송하다 56 예측하다 37 어록 34 기뻐하다 18 당기다 23 중계하다 23 2 멋있다 55 알다 35 예능 33 영리하다 17 욕심내다 22 축구 22 3 승리하다 55 중계하다 34 축구 32 재밌다 15 즐기다 22 겁내다 21 4 빙의하다 47 기록하다 20 예견하다 32 예견하다 13 진단하다 21 북돋우다 17 5 날쌔다 33 재밌다 17 안느 27 적응 12 뛰어나다 20 말씀하다 15 6 힘주다 33 승리하다 17 김성주 26 예상하다 12 출현하다 17 대한민국 15 7 청취하다 33 점유하다 14 왕성하다 25 낙관하다 12 인정하다 17 투명하다 14 8 영리하다 32 주시하다 14 준수하다 22 전개하다 11 중계하다 16 남다르다 13 9 답변하다 30 선호하다 13 개회식 22 기여하다 11 평가하다 15 기대하다 12 10 예언하다 25 놀라다 13 방송하다 22 경쟁하다 11 힘쓰다 15 뽐내다 12 11 문어영표 25 칭찬하다 13 주목하다 20 전망하다 10 시청하다 15 고생하다 12 12 시차 20 거두다 12 최전방 17 구하다 10 기뻐하다 15 벅차다 11 13 총평하다 18 동원하다 12 지칭하다 17 괜찮다 10 웃기다 14 은퇴하다 11 14 믿다 18 무너지다 12 놀라다 17 경험하다 10 멋지다 13 피곤하다 10 15 조직력 18 희망하다 12 진단하다 16 고생하다 9 부끄럽다 13 잊다 10 16 예견하다 18 관장하다 12 넣다 16 계속하다 9 안쓰럽다 13 주저하다 10 17 드러눕다 18 주목하다 11 마추픽추 16 걱정하다 9 집중하다 12 약하다 10 18 비교하다 17 협조하다 11 기뻐하다 16 거듭나다 9 꿰차다 12 졸리다 8 19 칭찬하다 17 감탄하다 11 참가하다 13 발언하다 8 당차다 12 멋있다 8 20 반응하다 17 예정 10 책임지다 12 긴장하다 8 번뜩이다 11 잠자다 7

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 317 그림 5. 축구해설위원에대한연관단어분석시각화 표 19. 축구캐스터에대한연관단어분석결과 구분 조우종 (KBS) 김성주 (MBC) 배성재 (SBS) 캐스터단어횟수단어횟수단어횟수단어횟수 1 중계하다 56 중계하다 35 재밌다 35 중계하다 182 2 호흡 35 예능 33 유명하다 35 예능 134 3 예능 34 콤비 29 좋다 34 콤비 114 4 어울리다 34 개회식 28 응원하다 33 호흡 102 5 동석하다 32 믿다 25 배텐 33 믿다 96 6 생각 28 출현하다 22 배거슨 27 출현하다 94 7 콤비 28 조합 22 연출하다 26 리우 88 8 출현하다 25 복면 18 자랑하다 22 칭찬하다 84 9 믿다 23 칭찬하다 17 기대하다 20 어울리다 78 10 꿀잼 23 김느 17 유별나다 17 생각 74 11 동참하다 22 마추픽추 17 마음먹다 17 인정하다 68 12 인정하다 22 호흡 16 관전하다 17 만족하다 66 13 부럽다 17 호평하다 15 통쾌하다 15 연출하다 56 14 뜨다 15 편성하다 15 유쾌하다 15 부럽다 56 15 안타깝다 15 손꼽히다 15 미녀 15 호평하다 54 16 예측하다 15 인정하다 12 만족하다 15 동참하다 52 17 각별하다 15 재미나다 11 기뻐하다 15 분석하다 48 18 훌륭하다 15 부럽다 11 배고프다 14 미소 48 19 승리하다 12 생각 9 호평하다 12 활동하다 45 20 컨디션 11 상승하다 9 분석하다 12 영리하다 45

318 한국체육학회지제 56 권제 2 호 그림 6. 축구캐스터연관단어분석시각화 반면에, 조우종캐스터와김성주캐스터의공통단어 ( 예시 : 콤비, 변신하다 등 ) 는조우종-배성재, 김성주-배성재조합과일부차이가있는것으로나타났다. 이러한차이는조우종과김성주캐스터의예능프로그램출현여부가영향을주었을것으로추정된다. 그리고해설위원및캐스터에대한대중들의관심은 경기결과및예측, 설명에대한재치, 해설위원및캐스터의호흡, 즐거움요소 ( 예능 ) 등으로요약가능하며, 황영찬, 김용만, 김세윤 (2014), 김도훈, 유도상 (2010) 등의연구결과가이를지지한다. 이처럼, 분석대상에대한연관단어분석시각화는텍스트분석에서발견할수없는통찰력 (Insight) 을얻을수있기때문에, 연관단어분석시각화는매우중요하다. 스포츠중계방송진행자에대한대중들의인식을파악하는것은시청자들의특정채널선택의원인 파악이가능하다 ( 최준서, 배재성, 강영희, 2015). 또한, 소셜미디어사용자들이스포츠빅이벤트에대한자신들의의견이나생각을공유하는사회적인현상이확산되고있기때문에 ( 배진아, 최소망, 2013), 각방송사들은 SNS상에서사용자간공유성과소통이해당콘텐츠몰입에영향을미치는주요요인으로평가하고있다 ( 최호준, 2011). 따라서, 소셜빅데이터를기반으로스포츠빅이벤트에대한대중관심사분석은지상파방송사들의시청률경쟁에매우중요한시사점을제공해줄수있다. 하지만, 웹뉴스댓글은웹뉴스가공개된이후사용자가작성할수있는속성을가지고있는반면에 ( 정일권, 김영석, 2006; 이경호, 이공주, 2013), 트위터, 페이스북과같은 SNS는실시간으로사용자의생각을작성할수있다는점에서데이터속성의차이가있다 ( 배정환, 손지은, 송민, 2013).

소셜빅데이터기반 2016 리우올림픽축구관련이슈및인물에대한연관단어분석 319 본연구에서는트윗데이터를수집하기위한구체적인방안을마련하여데이터수집을시도했으나, MBC 방송사의트윗계정미운영, 매우낮은한국어트윗등으로인해트윗데이터를본연구에고려하지않았다. 결과적으로, 다른소셜미디어플랫폼의텍스트데이터를사용할경우본연구결과와차이가발생할수있으며, 이는연구의제한점이될수있다. 결론및향후연구 1. 결론본연구에서는소셜빅데이터를기반으로리우올림픽한국남자축구에대한대중들의주요관심사가미디어스포츠에어떤영향을주는지알아본결과, 올림픽, 월드컵과같은스포츠빅이벤트에대한대중들의관심을효과적으로높일수있는방안은 1) 대중들이응원하는팀및상대팀과관련된다양한콘텐츠제공 ( 스포츠경기분석등 ), 2) 해설위원선정시전문성 ( 경기분석및예측 ), 예능감, 설명력 ( 시청자눈높이 ) 등을고려해야하고, 3) 해설위원과캐스터를스포츠프로그램뿐아니라예능과같은다른프로그램장르에도적극적인노출을통해대중친화적인인지도를높여야한다고제시할수있다. 2. 향후연구본연구에서는분석대상에대한연관단어분석시긍 / 부정의미의단어를연구자의주관에의해정의되었으나, 이를보완하기위해서는해당단어의속성 ( 경기력, 경기결과및내용등 ) 과극성값 ( 긍 / 부정 ) 을태깅하는과정이필요하다. 따라서, 향후연구에서는스포츠텍스트분석의정확도향상을위해개체명인식과동의어사전구축등의추가연구가필요하다. 마지막으로, 스포츠와 IT, 타학문과의다학제및 융합연구는연구의다양성및스포츠산업발전에도움이될수있기때문에, 스포츠융합연구는앞으로더욱발전할것으로기대한다. 참고문헌 김도훈, 유도상 (2010). 스포츠 TV중계방송해설자의영향및공신력에관한고찰. 한국체육과학회지, 19(1), 419-431. 박성건, 원규식, 이수원 (2015a). 웹뉴스댓글기반 2014 브라질월드컵한국축구국가대표팀관련인물에대한감성분석. 한국스포츠산업경영학회지, 20(2), 13-28. 박성건, 이수원, 황영찬 (2015b). 소셜빅데이터분석기반인천아시안게임중계방송연관단어분석 : 야구와축구를중심으로. 한국체육학회지, 54(5), 41-55. 배진아, 최소망 (2013). TV 시청과 SNS 상호작용. 사이버커뮤니케이션학보, 30(1), 47-92 배정환, 손지은, 송민 (2013). 텍스트마이닝을이용한 2012년한국대선관련트위터분석. 지능정보연구, 19(3), 141-156. 안지혜, 민병현 (2011). 영화마케팅채널로서소셜미디어의가능성 : 다큐멘터리영화 < 땅의여자 > 트위터마케팅사례를중심으로. 한국콘텐츠학회논문지, 11(6), 228-241. 양현철, 김자영, 오정연, 닐리지리서치그룹 (2016). 2015년빅데이터시장현황조사. 한국정보화진흥원 ICT 동향분석 : 빅데이터동향과이슈, 1-87. 이경호, 이공주 (2013). 신문기사로부터추출한최근동향에대한트위터감성분석. 정보처리학회논문지 : 소프트웨어및데이터공학, 2(10), 731-738. 이준기, 한미애 (2012). 개인의정치성향이뉴스댓글에대한신뢰성과사회적영향력의인식에미치는영향. 한국전자거래학회지, 17(1), 173-187.

320 한국체육학회지제 56 권제 2 호 오기철, 김충곤 (2014). 스포츠광고의스포츠스타이미자가청소년들의스포츠참여와제품구매의도에미치는영향. 한국스포츠산업 경영학회지, 19(4), 107-119. 정일권, 김영석 (2006). 온라인미디어에서의댓글이여론에미치는영향에관한연구 : 여론동향지각과제3자효과를중심으로. 한국언론학회, 50(4), 302-327. 최준서, 배재성, 강영희 (2015). 시청률제고를위한 KBS의 2014 월드컵중계방송전략에대한연구. 한국체육과학회지, 24(6), 601-612. 황영찬, 김용만, 김세윤 (2014). 런던올림픽미디어스포츠시청자의 SNS공유성과채널몰입이채널전환의도및채널충성도간의관계. 한국스포츠산업경영학회지, 19(1), 1-21. Anthont Dimoro. (2015). The Growing Impact of Social Media On Today s Sports Culture. Forbes SportsMoney. http://www.forbes. com Cameron Marlow. (2004). Audience, structure and authority in the weblog community. In the 54 th Annual Conference of the International Communication Association, 1-9. Ericsson Consumer Insight Summary Report(2013). TV and Media: Identifying the needs of tomorrow's video consumers. Ericsson Consumer Lab, http://www.ericsson.com Herm, S., Callsen-Bracker, H.-M., & Kreis, H. (2014). When the crowd evaluates soccer players market values: Accuracy and evaluation attributes of an online community. Sport Management Review, 17(4), 484 492. James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh & Angela Hung Byers. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute, 1-143. Pawel Korzynski & Jordi Paniagua. (2016). Score a tweet and post a goal : Social media recipes for sports stars. Business Horizons, 59, 185-192. Viveca Woods. (2016). Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2016. http://www.gartner.com/newsroom/id/3 143521 http://www.smg-insight.com/ 논문투고일 : 2017. 01. 31 논문심사일 : 2017. 02. 04 심사완료일 : 2017. 03. 23