시공간 비정형 빅데이터를 이용한 외국인 일일 활동의 시공간패턴 분석 - 트위터를 사용하는 서울시 거주 외국인을 대상으로 - (Analysis of the daily activity patterns of foreigners using geotagged and unstructured big data - For foreigners’ daily lives in Seoul using Twitter -)

서울시에 거주하는 외국인들의 일일 활동 패턴을 분석하기 위해 약 4주간 위치 태그가 포함된 트위터 자료를 활용하였다. 사용자 언어별로 트윗 발생 시점의 시공간 분포를 다음의 3가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 한국인과 외국인의 활동의 차이에 대해 조사하기 위해 한국어 트윗과 외국어 트윗의 분포를 비교하였고, 둘째 언어별 활동 패턴의 차이는 언어별 트윗의 시공간적인 차원에서 분석하였다. 마지막으로 분석결과의 검증을 위해서 외국어 트윗으로부터 찾아낸 패턴과 기존 정형데이터를 비교 분석하였다. 그 결과 한국인과 외국인 사이에 분명한 활동 시공간패턴의 차이가 나타났으며, 사용 언어별 패턴 역시 서로 다른 시공간에서 활동이 발생함을 확인하였다.

We analyzed the activity patterns of foreigner in Seoul, using SNS unstructured big data. For the analysis, geo-tagged tweet data were collected for four weeks in the study area, and it was classified into each language. This study was conducted as follows. First, the distinction of the activity between the Korean native speakers and foreign language speakers was investigated by comparing between the Korean tweets and the foreign language tweets. Second, the classified languages of the foreign language tweets were analyzed in a spatial and temporal dimension. Lastly, the founded patterns from the foreign language tweets were validated by comparing to existing structured data, such as the census data. As a result, some differences between the Korean tweets and the foreign language tweets were identified in their daily lives. In addition, the results show that different language tweets conducted diverse types of activities at a different location and time within the study area.