빅데이터 분석 사례, 「코로나19 : 마스크」
분석을 하는 순간 침울하게 되는 사례
소비자 응답을 일일이 받아야하는 리서치 분야와는 다르게, 이미 갖춰진 빅데이터 플랫폼을 이용하기 때문인지, 상대적으로 분석에 소요되는 시간이 적은 경우가 많다.
그리고 그러한 이유 때문에 빅데이터 분석은 늘 사회에서 벌어지는 이슈를 빠르게도 다룬다.
코로나19 사태가 벌어지고 있는 지금도 다양한 빅데이터 자료들이 쏟아지고 있다.
SNS자료들도 있고, 검색트렌드 데이터도 있고, 매출과 관련된 데이터도 있다.
아래 우리가 작성한 내용들도 그렇다. 몇 가지 드러난 사실들을 엮어서 현 상황을 설명하려고 하고 있다.
다만, 조심스러우면서도 조금 주의를 기울인 것은
어떠한 현상에는 '일면(一面)'만 있지는 않다는 것이다.
지금 현 시점에서 코로나로 빚어진 상황을 전체적으로 분석하여 조망할 수는 없지만
하나 하나의 현상들을 통해 이해할 수 있는 것이 있을 것이라 생각했고
그리고 그러한 하나 하나의 현상들은, 모두 단편적으로 해석되는 것이 아닌,
다양한 데이터들과 다양한 관점에서 읽혀져야 한다는 것이다.
그렇기 때문에 마스크 하나의 주제를 두고, 검색 추이와 SNS 언급 추이, 그리고 내용,
혹은 메르스 사태와 비교하는 등의 간단하게 볼 수 있는 데이터들을 엮어보려고 노력했다.
한 가지 더.
이 분석을 마무리하던 중에 마스크에 대한 검색 추이가 하락세로 접어들었다.
그래서 다시 하락세에 접어든 이유에 대해서는 명확하게 분석하지를 못했다.
정부의 정책 때문일수도 있고, 온라인이 아닌 오프라인으로 달려가는 중인지도 모른다.
이 분석을 진행한 우리팀 모두는 알고 있다.
이 분석이 다음주가 되면 쓸모없는 자료가 될 수 있다는 것을.
여전히 상황이 알 수 없게 치닫고 있기 때문에.
그래도 우리는, 우리가 할 수 있는, 가급적 Fact에 기반한 데이터들을 내놓으려고 한다.
가급적 다양한 관점에서 다양한 이야기들을 해보려고도 한다.
아래 분석 내용은 그러한 기조아래 작성된 첫 번째 '짧은' 이야기다.
http://bigdata.emforce.co.kr/index.php/2020022801/
