아파트 거래량에 영향을 미치는 부동산 비정형 빅데이터의 구축 및 실증연구

비정형 빅데이터를 구축해 아파트 거래량과의 관계를 분석했다.

정보통신기술 발전과 인터넷 사용량의 증가로 정보의 실시간 검색이 가능하게 되면서 아파트 거래량과 뉴스 기사를 저장하여 심층적 분석하는 것에 대한 관심도 증대하고 있다. 본 연구는 아파트 관련 뉴스와 구글 정보검색의 비정형 빅데이터를 수집하여 부동산 빅데이터 데이터베이스를 구축하고 아파트 거래량과 부동산 빅데이터가 어떠한 인과관계를 가지고 있는가를 분석하였으며, 이를 통하여 아파트 거래량에 영향을 미치는지 실증연구하였다. 구축된 아파트 관련 뉴스 빅데이터에서 도출된 토픽 분류를 통하여 아파트 거래량에 미치는 영향이 기간별로 차이가 날 것이라는 가정하에 분석을 시작하였다. 아파트 관련 뉴스를 토픽 분류별 분석을 통하여 아파트 거래량에 기간별로 차이가 나타날 것이라고 가정하여 분석하였다. 분석 결과, 아파트 관련 뉴스의 기사량이 증가하면 4개월 후 아파트의 거래량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 토픽 분류 변화가 발생하면 4개월 후 아파트의 거래량에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 반응이 발생하는 원인은 아파트 관련 뉴스 기사량에서 근거로 찾을 수 있다. 아파트 관련 기사량의 증가는 아파트 거래량과 인과관계가 있었으며 토픽 분류의 증가는 거래량과의 인과관계가 있는 것으로 나타났다.

그리고 아파트 거래량은 뉴스 기사량과 4개월간의 시차를 두고 발생하고 토픽 분류도 4개월간의 시차를 두고 발생하여 아파트 거래량에 정(+)의 영향을 미친다는 사실을 유추할 수 있었다. 즉 본 연구에서 부동산 비정형 빅데이터를 분석하여 기사량이 변화한다는 것은 아파트 거래량과 관련하여 시장에 영향을 미친다는 사실을 분석하였다. 본 연구의 한계와 개선하여야 할 방안으로는 본 연구에서는 텍스트 기반의 뉴스 기사를 빅데이터를 통하여 분석하였지만, 텍스트 기반 이외의 추가적인 음성과 동영상 관련 자료도 분석할 수 있고, 부동산 관련 분야를 분석할 수 있는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 관련 연구가 필요하다고 본다.