A Study on Social Media-Based Youth Entrepreneurship and Restaurant Industry Text Analysis Using LDA-Based Topic Modeling

본 연구는 청년 창업과 외식 산업에 대한 소셜미디어상의 텍스트 데이터를 빅데이터 분석을 통해 탐색하고, 청년 창업 지원 정책 수립을 위한 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 2022년 4월 1일부터 2024년 4월 1일까지의 네이버, 다음, 구글 등 주요 포털 및 SNS에서 수집된 청년창업 및 외식 관련 텍스트 데이터를 분석하였다. 본 연구는 Google Colab의 Cloud 환경을 적극 활용함으로써 대규모 데이터 처리의 효율성을 높였으며, Python 라이브러리 기반의 텍스트 분석 도구(Gensim, KoNLPy 등)를 이용하여 데이터 전처리, 토픽 모델링, 시각화를 수행하였다. 연구에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링 기법을 적용하여 네트워크상에 존재하는 텍스트 데이터의 주요 담론을 파악하였으며, 분석 결과 외식 창업 유형, 지역 창업 지원, 식품 산업 및 투자, 청년 창업 지원과 교육의 네 가지 주요 토픽이 도출되었다.분석 결과, 청년 창업과 관련된 모집 공고가 네트워크에서 활발히 공유되고 있으나, 창업의 위험 요소와 운영상 어려움에 대한 정보가 부족한 상태를 확인하였으며, 청년 창업의 단편적인 이점만 강조하는 경향이 나타나는것으로 파악 되었다. 또한, 도출된 주요 토픽을 분석한 결과, 청년 창업과 지역 사회의 연계 가능성을 확인하였으며, 청년 창업과 지역 사회 간의 긴밀한 연계강화, 지역 기반 청년창업과 지역 행사 연계 지원이 지역 경제 활성화에 기여할 수 있음을 시사하였다. 그러나 대부분의 지역에서의 청년 창업 연계 행사 사례는 단기적 행사에 국한되었으며, 체계적인 정책적, 시스템 연계가 부족한 것으로 나타났다.본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 청년 창업 연구의 새로운 접근 방식을 제시하며, 청년 창업 지원 정책이 보다 현실적인 창업 환경과 연계될 필요성을 강조한다. 이를 위해 창업 초기의 정보 제공 강화, 지역 특화 창업 모델 개발, 지속 가능한 성장 지원 프로그램 도입 등의 정책적 보완이 요구된다. 본 연구는 향후 청년 창업 정책 수립 및 개선을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.