본 연구는 소셜 빅 데이터를 대상으로 했다. 온라인 채널을 통한 텍스트 기반의 웹문서를 빅 데이터로 정의하였으며 매 시간 단위로 수집했다. 수집 도구는 사이트의 복사본을 생성하는 크롤러를 사용했고 정보 간의 연계성을 파악하여 군집화하는 주제분석 기법으로 분류했다. 빅 데이터와 관련 없는 2개의 용어를 불용어로 지정했다.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅 데이터를 대상으로 하였다. 본 분석에서는 214개의 온라인 뉴스사이트, 4개의 블로그(네이버, 네이트, 다음, 티스토리), 3개의 카페(네이버, 다음, 뽐뿌), 2개의 SNS(트위터, 미투데이), 4개의 게시판(네이버지식인, 네이트지식, 네이트톡, 네이트판) 등 총 227개의 온라인 채널을 통해 수집 가능한 텍스트 기반의 웹문서(버즈)를 소셜 빅데이터로 정의하였다. 빅데이터 관련 토픽의 수집은 2011. 1. 1∼2013. 12. 31까지 해당 채널에서 요일별, 주말, 휴일을 고려하지 않고 매 시간 단위로 수집하였으며, 수집된 총 70,485건(2011년: 2,159건, 2012년: 25,023건, 2013년: 43303건)의 텍스트(Text) 문서를 본 연구의 분석에 포함시켰다. 본 연구를 위한 소셜 빅 데이터의 수집은 크롤러(Crawler)를 사용하였고, 토픽의 분류는 주제분석(text mining) 기법을 사용하였다. 크롤러는 인터넷 링크를 따라다니며 방문한 사이트의 모든 페이지의 복사본을 생성함으로써 문서를 수집한다. 주제분석은 자연어 처리기술을 이용하여 유용한 정보를 추출하거나 연계성을 파악하고, 분류 혹은 군집화함으로써 소셜 빅데이터의 의미있는 정보를 발견하는 것이다. 빅데이터 토픽은 모든 관련 문서를수집하기 위해 ‘빅데이터’와 ‘Big Data'를 사용하였으며, 수집기간에 빅데이터와 관련 없는 용어인 ‘컨퍼런스, 전시회’의 2개의 불용어를 지정하여 수집하였다.