빅데이터 분석과 네트노그라피 기반 온라인 소비자 커뮤니티 참여 행동 분석

2-1 빅데이터 분석의 한계

빅데이터 분석은 현대 사회에서 온라인 소비자를 연구하는 아주 중요한 도구로 자리 잡았지만, 예측 분석의 힘과 이를 통해 얻은 통찰력을 실제 비즈니스에 적용하는 데 몇 가지 한계도 가지고 있다.

첫째, 데이터의 품질 검증이다. 빅데이터는 종종 구조화되지 않은 형태로 존재하며, 빠진 정보, 오류, 또는 왜곡된 데이터를 포함할 수 있다. 이는 분석 결과의 정확성과 신뢰성을 저해시키며, 이러한 경우에는 인간의 판단과 경험에 의한 데이터의 정확성, 완전성, 일관성을 평가하고 필요한 전처리 및 정제 작업을 수행해야 한다.

둘째, 빅데이터 분석은 상관관계와 인과관계를 혼동할 수 있다. 두 변수 간의 관련성이 확인된다고 하여, 이것이 두 변수 사이의 직접적인 인과관계를 보장하지 않는다. 따라서 실질적인 인과관계를 확인하기 위해서는 추가적인 연구와 분석이 필요하다.

셋째, 인간의 직관적 판단과 경험이 필요한 경우이다. 빅데이터 분석의 원리와 기술을 활용하는 생성형 AI 또한 아직까지 인간의 판단과 경험을 완전히 대체하지는 못한다. 특히 빅데이터 분석에서 도출된 결과만으로 자칫 잘못 해석하거나 오인의 소지가 있기 때문이다. 따라서 분석 결과의 정확한 해석을 위해서는 데이터가 가진 심층적 의미를 이해하는 것이 중요하다. 통계적으로 유의미한 결과가 나왔더라도 그 결과가 실제로 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 이해하기 위해서는 도메인 지식이 필요하며, 단순히 데이터의 통계적 패턴을 분석하는 것을 넘어 인간의 직관적 판단과 경험이 중요한 요소로 작용하기 때문이다[10].

이렇듯, 빅데이터 분석은 인간의 주관적인 판단을 최소화하고 빠르고 객관적 분석이 가능하다는 큰 장점에도 불구하고 단일 방법론만으로는 정확한 결과 해석에 제한이 있을 수 있다. 이를 보여주는 대표적인 사례 중 하나가 2015년에 중단된 GFT(Google Flu Trends)서비스이다. 초기에는 독감 확산을 예측하는 유용한 도구로 인식되었지만, 모델이 검색어 데이터에만 의존했기 때문에 검색어 사용 패턴이 변하거나 특정 이벤트에 영향을 받을 때 정확성이 떨어지고, 데이터 분석에서 독감 자체에 대한 어떠한 전문성도 필요하지 않았기 때문에[11] 왜, 그 단어가 독감 발생과 관련이 있는지도 설명할 수 없었다. 해당 검색어와 독감 발생이라는 두 대상이 우연히 비슷하게 움직였을 가능성도 내포하고 있었다[12],[13]. 또한, 모델이 특정 기간의 데이터에 과도하게 적응되면서 예측의 불일치가 발생하는 과적합 문제도 있었다. 즉, 모델이 특정 상황에 지나치게 민감해지면서 일반성이 떨어지게 되었기 때문이다. 이를 계기로 혼합 연구에 대한 필요성이 더욱 부각 되었고, 전염병 감시 및 예측 연구에서는 빅데이터 분석과 AI는 물론, 더 많은 차원에서의 이해를 위해 다양한 연구 방법론을 혼합하여 예측하는 경향이 나타나고 있다.

2-2 온라인 소비자 커뮤니티와 네트노그라피

소셜미디어와 온라인 소비자 커뮤니티는 수많은 소비자가 게시글과 댓글을 통해 다양한 의견과 정보를 실시간으로 공유하는 플랫폼이다. 이를 분석하면 소비자 행동의 패턴과 의미, 그리고 그들의 심층적인 욕구를 파악할 수 있다[14]. 이는 기업이나 조직이 제품 또는 서비스를 빠르게 개선하고 발전시키는 데 큰 도움이 될 수 있다. 이런 온라인 소비자 커뮤니티의 소비자 행동을 분석하는 최적의 연구 방법이 네트노그라피라고 볼 수 있다[15].

네트노그라피는 Kozinets에 의해 개발된 연구 방법으로, Internet(Net)과 Ethnography의 합성어이며 기존 에스노그라피에 디지털 시대의 특징을 반영하여 전통적인 에스노그라피를 확장한 질적 연구 방법이다. 에스노그라피가 문화나 사회 집단 내에서 참여자로서 직접 참여하고 경험을 바탕으로 조사하는 방법이었다면, 이를 온라인 커뮤니티나 소셜미디어, 포럼, 블로그와 같은 디지털 플랫폼에 적용한 것이 네트노그라피이다. 네트노그라퍼(Netnographer)는 온라인 커뮤니티에 참여 관찰을 통해 상호작용하며 그들의 행동, 대화, 문화적 특징들을 이해한다. 최근에는 데이터 수집 범위가 확장되어, 특정 주제에 대한 폐쇄된 온라인 커뮤니티뿐만 아니라 다양한 소셜미디어에서 다양한 형태의 자료를 수집, 분석하여 특정 주제나 문화적 현상에 대한 인사이트를 얻고 있다. 이런 흐름을 반영하여 네트노그라피의 최근 정의는 “다양한 소셜미디어에서 나타난 문화적 경험을 질적으로 이해하려는 연구 방법”으로 정의되고 있다[16].

전통적 에스노그라피가 연구자의 간섭이나 편향 오류가 발생할 수 있어, 분석 결과의 신뢰성에 영향을 미치지만, 네트노그라피는 연구자의 개입 없이 소비자가 자발적으로 제공한 데이터를 분석하기 때문에 고객의 욕구와 의미를 왜곡 없이 파악할 수 있다[14],[17]. 또한, 시공간적 제약을 받지 않으며, 분석 시간과 비용 측면에서도 더욱 효율적인 연구 방법이다. 그러나 이런 장점에도 불구하고 온라인상의 방대한 데이터, 즉 빅데이터를 대상으로 사람이 일일이 질적 분석을 수행하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 있다.

3-1 데이터 수집

연구 대상 소셜미디어를 선정하고 데이터를 수집하는 과정은 철저한 사전조사를 통해 이루어지며, 이 과정은 네트노그라피 수행 절차의 시작이기도 하다. 본 연구에서는 사전 조사를 통해 육아 관련 온라인 소비자 커뮤니티인 네이버 카페 ‘천기저귀 홀릭맘(천홀)’을 연구 대상으로 선정하였다. 대상 선정 기준은 데이터 정제, 내용 타당성, 분석 대상의 적절성과 같은 네트노그라피 연구 적합성[17]을 판단하여 선정하였다.

네트노그라피 접근법에 따라 네트노그라퍼는 연구대상 카페를 일정 기간 지속적 온라인 참여 관찰을 진행한 후 커뮤니티에서 사용되는 언어, 형식, 그리고 그들만이 의식할 수 있는 의미와 문화를 이해하고, 게시판과 게시글의 특성을 파악하여 필드 노트를 작성한다. 온라인 소비자 커뮤니티의 소비자 참여 행동은 주로 본문과 댓글로 나눌 수 있는데, 본문과 댓글의 작성 행동은 관여 정도와 적극성에서 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 게시글과 게시글의 조회 수를 수집하였으며, 파이썬 웹크롤링을 통해 총 99,951건의 게시글을 수집, 분석하였다. 연구를 시작한 1차 수집 기간[2011. 11. 29.~2018. 7. 7]의 데이터 총 99,448건과 1차 분석 결과를 바탕으로 심층 분석의 결과 확인과 검증을 위해 다시 2차 수집 기간[2022.1.1~2023.7.31]의 503건의 데이터를 수집, 분석하였다. 2차 분석 대상의 수집 기간과 대상 데이터는 네트노그라퍼와 논의를 통해 이론적 포화 상태의 표본 크기로 정하였다.

3-2 통합 분석 모델 : BIGNET

3-3 결과 도출 및 검증

BIGNET 통합 분석 과정을 통해 도출 된 결과는 참여자와 전문가 검증을 거친다. 연구 참여자들에게는 분석 결과를 제시하고 그들의 의견이나 해석을 확인하는 검토 과정을 통해 참여자 검증을 실시하며, 신뢰성 향상을 위해 추가적으로 공신력 있는 외부 전문가 피어 리뷰를 실시하여 연구의 외부 신뢰도를 향상시킬 수 있도록 설계하였다.

이를 통해 BIGNET 통합 분석 모델이 다양한 연구 방법들의 통합과 세부적인 검증 과정을 거쳐 빅데이터가 가지고 있는 숨은 가치의 연결 고리들을 확인하고 온라인 소비자 참여 행동에 관한 시사점과 인사이트 도출이 가능함을 분석 결과를 통해 확인할 수 있었다.

4-1 이상 패턴 확인과 심층 분석 대상 지점 선정

1차 수집된 자료를 바탕으로 전체 게시글의 변동 추이 그래프를 우선 확인하였다. 그림 2는 가입 인사 게시글의 연도별 변동 추이 그래프와 출생아 수 변동 추이 그래프이다. 가입 인사 게시글 수는 출생아 수에 영향을 받을 수 있으므로 이상 징후 확인을 위해 인구 통계 자료와 대조하여 변동 추이를 확인하였다. 시계열 분석에서 출생아 수는 급격한 감소 추세를 보이지만 게시글 수는 2017년 급증한 이상 패턴을 보인다. 그림 3은 가입 인사 게시글의 월별 변동 추이 그래프이며 급격한 변화를 보이는 3곳(동그라미로 표시)의 정확한 일별 변곡점을 확인하였다. 특이점은 일반적인 값을 벗어나 이상치를 보이는 지점으로 변곡점의 꼭짓점이 아니라 변곡점의 시작 지점이 특이점이다. 이렇게 이상 징후의 원인 확인이 필요한 후보 지점을 2017.1.31, 2017.8.23, 2017.10.17로 1차 선정하였다.

Fig. 2.

Relationship between the number of welcome posts and the trend in birth rates

Fig. 3.

Graph of monthly changes in greetings posts

1차 선정된 지점의 정확성과 타당성 확인을 위해 빅데이터 분석 결과에 영향을 미칠 수 있는 내외적 이슈를 함께 확인하였다. 우선 내적 이슈는 카페에서 발생한 여러 이슈 중 표 1과 같이 4개의 큰 내적 이슈와 날짜를 확인하였다. 참여 관찰일지는 카페의 내부동향과 이슈들을 자세히 분석한 일지이다. 다음으로 특이점 구간에 영향을 미칠 수 있는 사회적 여론과 같은 외적 이슈 확인을 위해, 본 논문에서는 네*버 데이터 랩의 키워드 검색을 시행하였다. 분석 대상 기간은 이상 구간으로 나타난 2017년 1년간의 데이터이며, 분석 키워드는 기저귀, 천기저귀, 생리대이다. 키워드 분석 결과 2017년 당시 천기저귀에 대한 가장 강한 사회적 여론을 형성한 외적 이슈는 생리대 이슈(2017.8.21.)였으며, 발암물질 기저귀 이슈(2017.10.16.), 팸*스 기저귀 이슈(2017.1.30.) 순으로 나타났다.

Table 1.

Issue points Identified in the Netnographer's observation field notes

표 1에 나타난 네트노그라퍼의 참여 관찰 일지와 날짜를 대조해 보면 이런 강한 사회적 외적 이슈는 카페의 즉각적 여론을 형성하고, 카페의 구조적 변화를 일으킬 수 있음을 확인하였다. 실제로 생리대 이슈 후 카페 내에 면생리대 관련 게시판이 새롭게 추가되었다. 대부분은 이런 카페의 구조적 변화와 원인은 빅데이터 분석만으로는 감지하기 힘든 부분이다. 이렇게 선택된 1차 후보 지점과 내외적 이슈를 종합 판단하여 현미경적 심층 분석이 필요한 대상 지점 A, B, C를 각각 2017.1.30, 2017.8.21, 2017.10.23로 선정하였다.

4-2 대상 지점의 키워드 변동 추이 확인

패턴의 이상을 보인 특이점 A, B, C 지점의 전후 키워드 변동 추이를 확인하여 심층 분석 연구 질문을 선정하였다. 대조군으로 2016~2018년의 가입 인사 게시글 8,106건에 대한 워드클라우드 분석 결과(그림 4)와 A, B, C 전후 한 달 간의 워드클라우드 변동 추이를 살펴보았다. 비교 분석 결과 심층적 이해나 설명이 필요한 키워드로 땅콩, 공부, 생리대, 둘째, 첫째, 면생리대, 건조기, 아들이라는 키워드를 선정하였다. 키워드 분석 결과에서 둘째가 첫째보다, 아들이 딸보다 더 높은 키워드 빈도를 보이지만, 왜 이런 결과가 나타나는지에 대한 정확한 이유를 빅데이터 분석만으로 는 정확히 설명하기는 어려우므로 심층 분석 연구 질문으로 선정하였다.

Fig. 4.

Word cloud analysis results*We don't translate into English for the accurate conveyance of the word's meaning

그림 5는 생리대 이슈가 있었던 특이점 B 전후 각 한 달간의 구간별 키워드 분석 결과이다. 이슈 전에는 거의 등장하지 않던 “생리대”라는 키워드가 이슈 이후 급격한 변화를 보임을 확인할 수 있다. 이처럼 특이점 선택이 정확해지면 키워드의 변동 추이를 정확하게 확인할 수 있다.

Fig. 5.

Word cloud analysis results for the one month period before and after 2017.8.21.*We don't translate into English for the accurate conveyance of the word's meaning

4-3 빅데이터 분석 결과 검증과 연구 질문 선정

도출된 분석 결과에서 심층 분석이 필요한 키워드에 대한 참여자 검토 과정을 통해 각 키워드가 가지는 의미와 이유를 확인하였다. 해당 카페 내에서는 땅콩 모양의 천기저귀를 “땅콩”으로 대부분 지칭하고 있으며, 천기저귀가 다양해지면서 카페내 사용 용어나 천기저귀 사용법에 대해 “공부”를 많이 언급하는 것으로 나타났다. “건조기” 키워드는 세탁에 가장 어려움이 나타나는 천기저귀가 팬티형 천기저귀 모양인 일체형으로 바뀌면서 그 두께가 두꺼워져 세탁뿐만 아니라 건조에 대한 어려움이 있었다. 그런 이유로 현재는 건조기가 천기저귀 관련 육아 필수로 인식되는 현상이 카페 내에서 나타나고 있음을 확인하였다. 그러나 여전히 빅데이터 분석 결과만으로 둘째가 첫째보다 높은 비율로 언급되는 이유나 임신과 출산을 거치며 생리대 사용이 줄어드는 데 반해 엄마의 면생리대 키워드가 높은 이유, 그리고 아들이 딸이나 여아보다 더 많은 키워드 빈도를 보이는 이유에 대해서는 상호논의를 통해 심층적 분석이 필요하다고 판단하였다. 인구 통계적으로 아들의 비율이 딸의 비율보다 아주 약간 높긴 하지만 거의 비슷한 비율이기 때문이다. 오히려 네트노그라퍼의 검토 의견은 천기저귀 사용은 남아보다 여아 언급이 더 높다는 상반된 의견이 제기되었다.

빅데이터 분석 결과의 이상을 확인하고 자료 재분석을 수행하였으며, 이 과정에서 수집된 자료의 전처리 과정에서 한 글자 단어의 불용 처리 과정의 오류가 있음을 확인하였다. 전처리 과정에서는 맥락적으로 의미 있는 단어를 하나의 의미 단어로 묶고, 무의미한 단어를 정제하는 과정에서 연구자의 주관적 판단이 불가피하게 개입된다. 대량의 데이터를 정제하는 과정에서는 데이터에 대한 선지식이 높지 않은 경우나 의도치 않게 일괄 처리 과정에서 이런 오류가 발생할 가능성도 있다. 대다수의 무의미한 단어(예: ‘이’, ‘저’, ‘나’, ‘것’ 등)가 포함되는 한 글자 단어 중, 중요한 한 글자 단어인 “딸”이라는 의미 있는 데이터를 놓치면서 잘못된 빅데이터 분석 결과를 초래하였다. 이 사례를 통해 빅데이터 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 분석의 재료가 되는 데이터 수집과 정제 과정은 더 엄격하고 세심하며, 전문가의 검증이 필요하다는 것을 알 수 있다. 이와 같이 제안 통합 분석 모델은 삼각 검증을 통해 빅데이터 분석 결과의 이상을 감지하고 검토과정을 거쳐 결과의 정확성과 신뢰성을 강화할 수 있도록 설계하였다.

재분석된 가입 인사 게시글에 나타난 성별 언급 관련 키워드 빈도 분석 결과는 남아(7.3%)와 여아(7.2%)로 거의 비슷하게 나타나지만, 딸(60.2%)과 아들(25.3%)을 칭하는 키워드 빈도에서는 큰 차이를 보인다. 도출된 결과만 보면 여아 비율이 훨씬 더 높은 것으로 해석하거나 착각할 수 있다. 그리고 여전히 딸이라는 키워드가 아들보다 훨씬 더 높은 비율로 언급되는 성별 언급 불균형의 이유를 분석 결과만으로는 명확히 밝힐 수는 없었다. 따라서, 빅데이터 분석 결과를 바탕으로 심층 분석이 필요한 연구 질문을 다음과 같이 선정하였다.

• (1) 왜 딸이 아들보다 높은 언급 비율을 보이는가?
• (2) 첫째보다 둘째 언급이 높은 이유는 무엇인가?
• (3) 면생리대 사용 경험이 천기저귀 사용 결정과 어떤 관계를 가지는가?

4-4 네트노그라피 분석 대상 선정과 분석 결과

심층 분석을 위해 가입 인사 게시글의 특이점 A,B,C 를 중심으로 전후 각 1달간의 데이터 총 648건을 대상으로 선정하였다. 대상 데이터의 기간이나 양은 네트노그라피의 숙련도에 의존적이며 이론적 포화를 이룰 수 있는 범위나 양으로 선정하였다. 사람의 경험과 직관에 의존적인 네트노그라피는 양적 연구와 달리 주관적인 견해가 연구에 포함되는 한계를 가지고 있다. 코딩의 객관성을 유지하기 위하여 연구자와 다른 분석가 2인이 각기 코딩한 결과물을 상호 비교하여 코더간 일치를 검증하였으며, 범주를 확정한 후에는 카페 운영진에게 결과물을 알리고 승인을 받아 상호 주관성을 확보하였다.

표 2는 분석의 상위 범주화 코드와 그 비율 변동 표이다. A 지점 전(A1), 후(B1)의 코드 변동 비율은 카페 가입 이유, B 지점에서는 자신의 현재 상태와 천기저귀 결심 이유, 마지막 카페 규정 강화 이슈가 있었던 C 지점 전후로는 사용 중이거나 사용 예정인 천기저귀, 천기저귀 구매 이유, 천기저귀 사용의 걱정 등 소비자의 천기저귀와 관련된 더 자세하고 많은 정보가 언급되는 것으로 나타났다. 이를 통해 생리대 사건, 발암물질 기저귀 파동과 같은 강한 사회적 여론은 카페 내의 여론을 형성하고, 천기저귀 사용 결심 이유를 예전보다 더 자세하고 비중 있게 언급하는 것을 알 수 있다.

Table 2.

Code ratio fluctuation table before and after singularity

그림 6은 가입자의 현재 상황에 대한 네트노그라피 분석 결과이다. 가입자들은 임신 중이거나 아이가 돌 전 아기 엄마의 비율이 높으며, 남아보다는 여아 언급이 높고, 첫째보다는 둘째 언급 비율이 높게 나타나고 있다. 빅데이터 분석과 네트노그라피 분석에서 아이의 성별 키워드 빈도 분석 결과는 여아 비율이 높은 것으로 나타났다. 그러나 심층 분석 과정에서 차원을 높여 아기(아이, 아가, 애기)를 지칭하는 키워드 빈도 분석 결과와 함께 다시 살펴보면 그 해석은 달라질 수 있다. 왜냐하면, 가입자들의 현재 상황 분석에서 임신 중이라고 응답한 비율이 높고, 심층 분석 결과 임신 중인 여성은 아이를 지칭할 때 딸, 아들보다는 태명이나 아기(아이, 아가, 애기)라는 중성적인 단어를 더 많이 사용하는 것으로 나타났다.

Fig. 6.

The current state of subscribers

표 3은 네트노그라피 코드 범주화 과정에 나타난 성별 언급 비율이다. 이때 성별을 알 수 없는 중성적인 키워드인 아기로 현재 상황을 나타낸 비율이 77.6%나 된다. 그러나 수치적인 차이는 줄었지만, 여전히 여아(딸 포함) 언급 비율(15%)이 남아(아들 포함) 언급 비율(7%)보다 2배 정도 더 높게 나타나며 그 이유의 증거는 인용구의 예시에서 찾을 수 있다.

Table 3.

Analysis code ratio for mentioning gender

“마침 또 딸아이라 어릴 때부터 최대한 환경호르몬으로부터 멀리해 주고 싶어서 천기저귀 도전하고 싶다는 마음이 더해진 것 같습니다”
“환경도 환경이고, 제가 피부가 약해서 면생리대를 쓰다 보니 좋은 점이 한둘이 아니어서, 내 딸에게도 천기저귀를 써야겠다 마음먹었어요.”
“배 속에 아이가 딸이라네요^^ 아무래도 제가 여성 질환으로 힘들었고, 생각해 보면 모계 쪽이 모두 임신이 쉽지가 않았기에 천기저귀를 사용하면 아기한테 더 좋지 않을까 생각이 듭니다.”

인용구의 예시에서 확인되듯이 가입 인사 게시글에서 여아를 더 많이 언급하는 이유는 경험적으로 엄마는 여아의 상황을 더 잘 이해한다. 그리고 생리대 이슈 등으로 환경호르몬에 대한 우려가 더 커졌기 때문임을 알 수 있다. 또한, 외부적인 요인으로는 최근 우리 사회에 나타나고 있는 여아선호 현상을 들 수 있다. 한국 리서치의 연구 결과에 의하면 딸 선호 현상이 특정 세대나 성별의 현상이 아닌 보편적인 정서라는 연구 통계를 확인할 수 있다[20]. 분석 결과와 네트노그라피, 인구 통계, 외부 연구 결과를 종합해, 첫 번째로 “천기저귀 사용 결심 이유로 왜 여아 언급 비율이 남아 언급 비율보다 높은가?”에 대한 결과를 도출하였다.

가입 인사 게시글의 50% 정도가 임신 중이며 남아나 여아와 같이 정확한 성별을 언급하지 않은 비율이 무려 전체의 약 77%인 것을 종합해보면 빅데이터 분석 결과만으로 여아이기 때문에 더 많이 천기저귀를 선호한다고 보기에는 일반화에 무리가 있을 수 있다. 다만 여아일 경우 가입 인사 게시글에서 더 적극적으로 딸임을 알리는 현상이 나타나고 있으며, 요인중의 하나는 여아 선호 현상이 강해진 사회적인 영향일 수 있다.

연구 명제 1:
“가입 인사 게시글의 여아 언급 비율이 더 높게 나타나는 현상은 여아라서 더 높은 가입률을 가진다고 단순히 해석하기보다는, 사회적으로 나타나는 여아 선호 현상으로 여아일 경우 게시글에 더 적극적으로 성별을 언급하는 경향을 보일 수 있다”

두 번째로 빅데이터 분석 결과에서 자녀의 호칭이 첫째보다 둘째가 더 많이 언급되는 이유를 분석하였다. 출생 순서와 관련된 호칭은 다자녀를 둔 엄마에게서 주로 언급되며, 외둥이를 키우는 엄마의 경우 순서 호칭은 거의 사용하지 않았다. 따라서 첫째라는 호칭은 둘째가 있는 경우에만 언급되기 때문에 천기저귀 사용자인 어린 둘째가 더 많이 언급되는 것을 확인하였다. 이렇듯 콘텐츠의 맥락과 상황을 자세히 들여다보지 않고 키워드 분석만으로 판단한다면 오해의 소지가 있을 수 있다.

다음은 세 번째 심층 분석 결과이다. 1차 자료 수집 기간에 나타난 분석 결과에서는 면생리대 사용 언급 코드 비율은 그림 7과 같다. 전체 658건 중 3.4%에 해당하는 22건의 면생리대 사용 경험에 대한 언급이 있었다. 그러나, 이론을 형성하기에는 분석을 위한 자료의 양이 적고, 특히 1차 자료 분석 기간인 2017년은 생리대 이슈가 강한 사회적 여론을 형성하고 있었던 시기이기 때문에, 최근의 데이터 503건의 가입 인사 게시글을 추가 수집하여 그 흐름을 살폈다. 2차 수집 데이터의 빅데이터 분석에서 1차 분석과 비교하면 환경, 면생리대, 남편이라는 키워드가 크게 상승한 흐름을 보였다. 1차 분석에서는 대상 선정에 변동 추이의 특이점을 찾고 대상을 선정하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 대상 온라인 소비자 커뮤니티를 처음 분석하는 경우에는 무엇을 살펴보아야 할지 정확한 연구 주제나 질문이 없는 경우 유용한 방법이다. 그러나, 2차 수집된 데이터는 면생리대 사용 경험이라는 연구 질문이 명확하고 중심 키워드가 존재하기 때문에 수집된 데이터에서 키워드를 내포하는 대상 게시글만을 빠르게 선정할 수 있다.

Fig. 7.

The ratio of mother’s cotton sanitary pad usage mentioned during the 1st collection period

2차 수집된 가입 인사 게시글에 나타난 면생리대 사용 경험 언급 비율은 그림 8과 같다. 면생리대 사용 경험 언급 비율은 수집기간 평균 1차 3.4%에서 2차 35.8%로 크게 상승하였다. 이것은 2차 수집된 총 가입 인사 게시글 517건 중 174건의 게시글에 자신이 면생리대 사용자이거나 면생리대 사용 경험이 있다는 것을 언급한 수치이며, 2017년에 사회적으로 큰 여론을 형성했던 생리대 이슈는 현재 천기저귀 카페 가입자 3명 중 1명이 면생리대 사용 경험이 있거나 사용자임을 언급하는 것으로 나타났다. 174건의 분석 결과, 엄마의 면생리대 사용 결정 요인은 생리통이나 여성 질환과 같은 건강 관련 이유를 언급한 비율 88%, 일회용품에 대한 걱정과 환경문제에 대한 소신 56%, 경제적 이점 28%, 냄새 감소 16%, 부드러운 촉감 12%, 기타 16%(복수 응답 포함)로 건강과 환경문제로 면생리대를 사용하거나 했던 것으로 나타났다.

Fig. 8.

The ratio of mother's cotton sanitary pad usage mentioned during the 2nd collection period

면생리대 사용 시 느낀 긍정적 효과로는 건강 개선과 피부의 편안함, 환경 친화성, 냄새 감소, 부드러운 촉감, 경제적 이점, 소리 없음, 답답함과 불편함 개선, 심리적 안정감 등이며, 면생리대의 단점은, 세탁, 휴대성, 교체주기, 두께, 흡수력 등이 있었으며, 이것은 아기의 천기저귀에 대한 단점을 서술한 것과 거의 일치한다. 실제로 천기저귀 사용자인 아기는 사용상의 장단점을 표현하기 힘들다. 따라서 천기저귀의 느낌은 엄마의 면생리대 사용 경험이 아이의 천기저귀 사용 경험을 대신하는 것으로 보인다.

Linda의 연구에 의하면 여성의 최대 20% 정도가 일상생활에 지장을 주는 정도의 생리통에 시달린다고 한다[21]. 면생리대는 생리통에 대한 대안적 방법의 하나로 인식되고 있으며, 난임 여성들이 늘면서 환경호르몬은 여성들에게 더욱 민감한 주제가 되었다. 기업들은 일회용 생리대의 고급화 전략과 동시에 다회용 면생리대 제품의 다양화와 구입의 편리성을 제공하고 있다. 분석 결과, 면생리대 사용에서 좋은 경험을 가졌던 엄마는 아이의 천기저귀 사용 결정에 더욱 적극적이고 긍정적인 것으로 심층 분석 결과에서 드러났다.

또한, 2차 자료 수집 기간에는 1차 기간과 달리 “남편”이라는 키워드 빈도가 높게 나타났다. 이는 주로 천기저귀 사용 결정의 맥락에서 언급되고 있으며, 남편 언급 비율에서 육아 동참과 천기저귀에 대한 적극적 지지와 같은 긍정적 태도를 보인 비율은 69.2%, 걱정하거나 부정적 태도는 19.2%, 모르겠음 11.5%로 나타났다. 그리고 환경이나 경제적 이점으로 남편이 먼저 천기저귀를 제안하는 경우도 11%나 되었다. 도출된 분석 결과에 대한 신뢰성과 일관성을 검증하였으며, 2차 분석 결과를 종합하여 다음과 같은 명제를 제시한다.

연구 명제 2:
“엄마의 면생리대 사용 경험이 긍정적일수록 배우자가 적극적 양육 태도를 보일수록 아이의 천기저귀 사용 결정에 더 적극적이고 긍정적인 참여 행동을 보인다.”

4-5 분석 방법론의 결과 비교

표 4는 분석 방법론의 결과 비교표이다. 네트노그라피 단일 분석 방법은 인과관계 도출과 맥락적 의미 분석에 강점이 있지만, 사람의 직관과 경험을 기반으로 한 통찰이기 때문에 시간과 비용이 많이 소요되며, 빅데이터와 같이 방대한 데이터에 적용하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 있다. 또한, 네트노그라퍼의 분석 역량이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다.

Table 4.

Comparison of results in analysis methodologies

제안된 BIGNET 모델은 두 방법론의 상호 보완적인 장점을 활용하여 높은 수준의 분석 결과를 도출할 수 있음을 확인하였다. 제안된 모델은 단일 방법론에 비해 인과관계 도출, 맥락적 이해, 종합적이고 빠른 의사결정 지원, 데이터 타입에 대한 유연성, 결과 해석 가능성, 커뮤니티의 내부 구조적 변화 감지 면에서 단일 분석 방법론과의 비교 우위에 있음을 확인하였다.