과학기술 수용자는 과학기술 변화과정을 결정하는 중요한 이해관계자이다. 하지 만 이들이 과학기술이슈에 대해 어떤 생각을 가지고 있는지 확인하는 기존의 방법들은 많은 노력과 시간이 필요한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 빅데이터 분석에 널리 사용되는 토 픽모델링을 활용해 온라인 토론장에 게시된 글을 분석하여 한국인의 원자력발전에 대한 인식 을 알아보고자 한다. 이것은 거시이슈들이 일반 과학기술 수용자 인식구조에 어떤 영향을 미 치며, 변화된 인식구조의 지속성을 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 빅데이터를 이용해 실시간 으로 특정 과학기술이슈에 대한 일반인의 인식을 파악한다면, 과학기술 수용자(일반인)와 공 급자(전문가) 집단 사이의 인식간극을 줄이는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

The general public is a key stakeholder in the science and technology domain. However, traditional approaches require substantial efforts and resources to analyze how does the general public understand science and technology issues. We applied the topic modeling, a form of text clustering, to the texts about the nuclear power which were posted on an online space in order to explore the general public’s thoughts on the issue. This study investigates the extent to which macro-level events influence understandings of the general public on the science and technology issues and weather these changes in understandings are sustained over time. It examines the possibility of applying topic modeling in narrowing a perception gap between the general public and the experts through a near-real-time monitoring of the public interests and perceptions about the science and technology issues.

Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 문헌분석
  1. 시민(사용자)참여형 과학기술혁신
  2. 담론분석과 빅데이터
 Ⅲ. 빅데이터 분석: 토픽모델링 방법론
  1. 토픽모델링
  2. 분석대상과 자료마이닝
  3. 데이터 처리 및 분석
 Ⅳ. 분석결과
 Ⅴ. 결론 및 시사점
 참고문헌

• 최현도(조선대학교 경영학부 조교수) | Hyundo Choi
• 안종욱(한국기술교육대학교 기술혁신경영연구소 연구교수) | Jongwuk Ahn