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  1. 2009.07.17 네이버 카페중 사람이 가장많은 카페는? by 조슈아킴
  2. 2009.02.05 불황이 어서 지나가길 바라며... by 조슈아킴
"요즘 사람들은 어떤것(곳)에 관심을 많이 가질까?"
라는 질문을 따라 답을 찾다가 문득 네이버 카페의 회원수가 궁금해져 정리를 해본다.
이 자료가 질문에 답이 될지는 모르겠지만, 어느정도 해갈은 해주지 않았나 싶다.

가장 회원수가 많은 카테고리는 "생활과 건강"?
네이버 랭킹TOP100에서 제공하는 자료를 살펴본결과 약 3400만명중 1200만명(35%)이 해당 카테고리에 회원으로 가입하였거나 활동중이다.


그중 가장 많은 회원수를 보유한 카페는 400만 회원을 자랑하는 중고나라였으며, 나 또한 가입하고 있고, 이글을 보는 분중 상당수가 가입되어 있으리라 본다.
그 뒤를 이어 인테리어, 수능, 임신/육아, 좋은방구하기등 실생활과 직접적인 관련이 카페가 다수의 회원을 보유하고 있었다.

참고자료1

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가장 카페개설이 카테고리는 "게임"?

네이버는 약 500만개의 카페가 개설이 되어 있는데 그 중 게임 카테고리에 약 94만개(19%)의 카페가 개설이 되어 있었다.
하지만, 이 카테고리의 회원수는 약 500만명으로 카페당 밀집도는 약했다. 즉, 소모임의 형태이거나 빈껍데기뿐이 유령카페가 많다는 뜻이 아닐까? 이런현상은 게임뿐만 아니라 친목/모임, 취미, 팬카페등에서도 나타난다.



가장 밀집도(카페당 회원수)가 높은 "생활/건강"?
아무래도 회원수가 많았던 카테고리가 밀집도가 높게 나타나는것 같다. 다만 게임의 경우는 워낙 개설된 카페의 수가 많다보니 뒤로 밀리는 현상이 있었다.


참고자료2

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이 자료가 어디에 쓰일지는 모르겠지만, 혹시나 잘못되거나 틀린곳이 있다면 얼마든지 지적(안티성 댓글 사양)해주시기 바란다.

도움이 되셨으면, view 추천 꾹!!^^
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불황이 어서 지나가길 바라며...

by 조슈아킴 ,   2009.02.05 09:45 in 통계기사돋보기

글을 쓰기전에 해당글은 어떤 특정한 언론사를 겨냥해서 쓰는 글이 아님을 밝힌다.

2009. 2. 5일자 OO일보 기사 일면에
손잡은 노사 '불황(不況)속 평화' 라는 기사를 보면서 어서 빨리 불황이 지나가길 바라는 마음에 글을 써본다.

이 기사가 전달하고자하는 핵심은

  • 감원 안하고 투쟁 자제… 勞使문화 변해
  • 구조조정 홍역 치렀던 'IMF 학습효과'도
  • '머리띠' 풀고 '허리띠' 졸라맸다
  • 감원하는 글로벌 기업과 달라

이다.

그래프도 "한눈에 알아보기 쉽게 잘 표현잘했군" 라고 생각도 들었지만 잠시 고개를 갸우뚱하게 했다.


우선 그래프를 통해서 전달하고자 하는 부분은
IMF이후 최악의 불황을 맞아 
  1. 올해들어 임금은 동결되었으나 노사화합을 선언 한 사업장은 증가한 반면
  2. 연도별 파업건수는 줄어들고 있다.
일 것이다. 맞는가?

하지만 다시 한번 그래프를 천천히 뜯어서 보자.

우선 첫번째 그래프에서 노사화합을 선언한 사업장이 늘어났다는 표현을 화살표와 원 그래프로 나타냈는데


언뜻보면 그렇게 선언한 사업장이 17개에서 39개로 늘어났다는 형태로 생각하기 쉽다.
하지만, 여기서 잠깐!
  질문1. 올해의 노사화합 사업장이 늘어난것은 올해와 작년의 데이타를 비교해야하지 않을까?
  질문2. 한국노총과 민주노총은 같은 노총이 아닌가? 그럼 노사화합수가 56인데? 그럼 비교군은?

그리고 두번째 그래프를 보자

연도별 파업 발생건수 462건에서 108건으로 많이 줄어들었네...
하지만, 여기서 잠깐!
  질문. 내가 알기로 불황은 작년부터 시작했는데?

이 글을 쓰신 기자분도 불황이 지나가길 바라면서 쓰셨을것이라 생각되지만,
필자도 직장인으로써 어서 빨리 이 불황이 지났으면 좋겠다는 생각을 하고 있다.
하지만, 있는 그대로의 정확한 정보를 알려줘야 하지 않을까? 물론 그렇게 되면 효과가 미비하거나 없어보일 수 있다. 그래도 올바른 정보를 전달하는 매체로써 오도(왜곡)하는것보다는 좋지않을까 라는게 내 생각이다.

그리고 한가지 더 그래프에 수치를 확인 할 수 있는 출처도 밝혀주시는 쎈스도 있어야 하지 않을까?
필요하면 메일을 보내 확인할 수 있지만, 데이타의 공정성과 신뢰성을 위해서는 필요하지 싶다.

위 글이 잘못된 부분이 있다면 언제든지 댓글로 알려주시기 바란다.
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