본 연구의 목적은 내집단의 구성원들이 속해있는 다양한 집단들의 특성과 다문화 수용태도와의 관계를 분석하는데 있다. 이를 위하여 2011 서울서베이 도시정책지표조사에 참여한 대상자 중 본 연구의 목적에 적합한 29,509명의 자료를 분석하였다. 본 연구는 통합 집단 갈등이론이 제시하는 집단 간 갈등 원인(현실적 갈등, 상징적 갈등, 집단 간 불안, 부정적 고정관념)을 적용하여 내집단 구성원들을 고용형태, 연령, 그리고 외국인거주비율의 3가지 준거집단으로 분류하였다. 본 연구의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고용형태의 경우, 상용직, 일용직, 그리고 무직집단에 속해있는 구성원들이 고용주집단에 속한 구성원에 비해 다문화집단에 높은 다문화 수용태도를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 연령의 경우, 노년층과 중장년층에 속한 구성원들은 청년층에 속한 구성원에 비해 낮은 다문화 수용태도를 보였다. 셋째, 외국인 거주비율이 고밀도인 지역에 거주하는 구성원들은 평균이하의 밀도 지역에 거주하는 구성원에 비하여 낮은 다문화 수용태도를 보이는 것으로 나타났다. 우리사회가 직면하고 있는 다문화와 관련된 문제가 다양한 갈등의 구조로 인해 혼재되어 있음을 고려할 때, 본 연구에서 시도한 통합적 갈등이라는 분석의 틀은 다양한 관점이 내재되어 있는 다문화관련 이슈와 갈등의 양상을 해석하는 틀로써 그 의의가 있다.;The purpose of this study is to investigate the influence of certain features of intergroup dynamics on multi-cultural acceptance of Seoul citizens. To address this purpose, this research selected 29,509 Seoul citizens as the research sample from the seventh wave(2011) of Seoul Survey Study. Based on the integrated threat theory, this research classifies the citizens into three categories, including type of employment, age, and the number of foreigners living in the neighborhood. These categories are dependent upon the theory’s three postulations: Realistic threat; Symbolic threat; and Intergroup anxiety. From the research findings, first, this study revealed that people who are full time, part time, and unemployed are more likely to have lower levels of multi-cultural acceptance than employers do. Second, compared to younger populations(18-39), older generations (aged 40-64) are more likely to have lower levels of multi-cultural acceptance. Third, people living in areas with a high density of foreigners living there are more likely to have lower levels of multi-cultural acceptance compared to people living in areas with a below average number living there. Regarding multi-cultural issues with various and complicated structures and interests, the analytic framework(i.e., integrated threats) applied in this research can be a proper way to interpret various causes and phases of multi-cultural problems with heterogeneous interests.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.