서울을 중심으로 발전한 대한민국은 점진적으로 서울과 지방 간의 격차가 벌어져왔다. 이는 서울의 과밀현상과 지방의 쇠퇴를 일으켰으며, 인구 감소와 더불어 국가적 문제로 부상하였다. 본 연구는 “인구의 서울쏠림과 지방 쇠퇴의 원인 및 해결방안: 빅데이터와 감성 분석을 중심으로” 을 연구한다. 선행 연구들은 통계기반 수치 조사로 해결 방안을 도출한다. 하지만 통계 기반 조사는 이미 발생한 일을 기반으로 조사하여 결과를 추정한다. 통계적 사실에 기반하여 결과를 추론하는 귀납법은 정확성은 높지만 통계적 기법만으로 조사할 수 없는 감성적 영역이 존재한다. 특히 사회문제에 관한 사람들의 인식, 개별 요인 대한 심리적 요소 등이 감성적 영역이라고 볼 수 있다. 이를 위해 선행 연구에서 잘 사용하지 않았던 감성분석과 빅데이터 분석을 이용하였다. 감성 분석을 통해 사람들의 관심도와 여론을 분석하여 문제의 원인을 추론하며 빅데이터를 활용하여 추론 결과에 근거를 부여한다. 본 연구 주제의 경우 의료, 교통, 문화 등의 상위 요인과 다양한 하위 요인들이 얽혀 있다. 이러한 요인들의 배경에는 긍정과 부정의 심리적 요소가 숨어있다. 감성분석을 통해 이러한 키워드 간의 연관성을 분석하고, 그에 숨겨진 대중들의 심리를 파악한다. 특히 심리는 주관적 성향이 강하므로 통계적 기법만으로 이를 조사하여 결과 추론에 쓰일 만한 유의미한 값으로 정제하기에 한계가 있다. 그렇기에 감성분석 기법을 활용한 문제 분석이 필요하다. 감성 분석 기술은 텍스트나 문장 등의 자연어 데이터에서 긍정, 부정, 중립적인 감성을 추출하는 기술로, 이를 위해 텍스트 데이터가 사용된다. 본 연구는 이러한 감성분석 기술을 활용하여 주요원인으로 꼽히는 서울의 인구 증가와 지방의 인구 감소에 대한 긍정적인 요소와 부정적인 요소를 분석하고, 각 지역의 특성과 문제점을 파악하였다. 이를 통해 서울 쏠림과 지방 쇠퇴 문제를 해결하기 위한 정책적 대안에 도움을 주는 방안을 제시하고자 한다.

South Korea, which has developed around Seoul, has gradually widened the gap between Seoul and the provinces. This caused overcrowding in Seoul and the decline of the provinces, and emerged as a national problem along with a decrease in population. This study studies "the causes and solutions of the population's concentration in Seoul and local decline: focusing on big data and emotional analysis." Previous studies derive solutions through statistical-based numerical surveys. However, statistical-based surveys estimate the results by investigating based on what has already happened. Induction methods that infer results based on statistical facts have high accuracy, but there are emotional areas that cannot be investigated only by statistical techniques. In particular, people's perceptions of social problems and psychological factors for individual factors can be seen as emotional areas. To this end, emotional analysis and big data analysis, which were not well used in previous studies, were used. Through emotional analysis, people's interest and public opinion are analyzed to infer the cause of the problem, and big data is used to provide a basis for the inference results. In the case of the subject of this study, upper factors such as medical care, transportation, and culture and various lower factors are intertwined. Behind these factors lies the psychological elements of positivity and denial. Through emotional analysis, the relationship between these keywords is analyzed and the psychology of the public hidden therein is grasped. In particular, since psychology has a strong subjective tendency, there is a limit to investigating it only with statistical techniques and refining it to meaningful values that can be used for reasoning results. Therefore, problem analysis using emotional analysis techniques is necessary. Emotional analysis technology is a technology that extracts positive, negative, and neutral emotions from natural language data such as text and sentences, and text data is used for this. This study used these emotional analysis technologies to analyze positive and negative factors about Seoul's population growth and local population decline, which are considered the main causes, and to identify the characteristics and problems of each region.Through this, we would like to suggest ways to help policy alternatives to solve the problem of leaning toward Seoul and local decline.