This thesis is a dissertation on empirical research in policy and industry leadership analysis based on big data analytics. The magnitude of available data is expanding because of advancements in information and communication technology. In this big data environment, conversion of data into knowledge is important for devising company strategies and government policies, and big data analytics methodologies can be effectively used in various fields, especially social science. This paper is focused on achieving policy and industry leadership analysis through big data analytics.
This thesis is composed of two essays. The first is a study of energy and environment policies using big data methodology. In particular, this research is a study for measuring pro/anti-environmental attitudes utilizing Google search queries for each US state, and then we investigate the effects of the environmental attitudes of local people on green electricity policies. The second essay is a study on industrial leadership analysis through patent wars in the information and communication industry. This research investigates industrial leadership behind patent wars through dyadic relationships analysis, such as competitive and co-operative relationships.
A summary of the first essay is as follows: Despite the rising influence of public opinion on government energy policy formulation and implementation, the roles of pro and/or anti-environmental attitudes among residents have not been empirically examined. To quantify time-varying environmental attitudes among local residents, we exploit geo-specific Google search-query data derived from Internet-based “big data” and verify through ordinary least squares regression outcomes regarding environmental behavior. For the purpose of drawing policy implications, we revisit decisions by state governments of the United States to adopt three well-known green electricity policies: renewable energy portfolio, net metering rules, and public benefit funds. As some states have not yet adopted some (or any) of these policies, unlike previous studies, we handle the issue by examining right-censored data and applying a duration-based econometric method called the accelerated failure time model. We found state residents’ environmental attitudes to have statistically significant roles, after controlling for other traditional time-varying policy adoption factors. Interestingly, the extent to which anti-environmental attitudes affect a state’s policy adoption differs across green energy policies, and knowing this can help a local government formulate better-tailored environmental policy. In particular, researchers can use our method of incorporating citizens’ environmental attitudes to discuss relevant issues in the field of energy policy.
A summary of the second essay is as follows: As the fundamentals of the global economy shift from manufacturing to knowledge-based industries, intangible assets such as patents become increasingly imperative. Growing importance of patents has induced firms to acquire more of them, which has eventually led to a dramatic increase in patent infringement litigation. Despite the increasing interest in patent infringement litigation, extant research has primarily focused on the issues regarding patents and litigation themselves, not on investigation of the interfirm relationships direct and indirect in the patent war. In order to overcome this research gap, we suggest a new measure called a Structural Relationship Balance Score (SBRS) calculated from the information of interfirm patent infringement litigation. This research examines 143 cases of the patent infringement litigation filed between 2004 and 2014 in the smartphone industry. The results show that our proposed measure can identify the interfirm relationships behind patent war, especially cooperative relationships. Furthermore, we apply Quadratic Assignment Procedure (QAP) analysis on structural balance relationship score to identify the factors of interfirm relationships, which can be applied to all industries where patent litigation is prevalent.
본 학위논문은 빅데이터 분석 방법론을 산업 연구에 어떻게 적용할 것인가에 관한 내용이다. 정보통신기술의 발달로 데이터가 폭발적으로 증가하는 빅데이터 시대가 도래함에 따라, 데이터를 어떻게 의미있는 지식정보로 전환하느냐가 기업과 국가 차원에서 중요한 과제가 되었다. 이러한 국면에서, 빅데이터 분석 방법론을 산업연구에 적절히 활용할 수 있다면, 기업 전략도출 및 국가 정책수립 시 효율성을 극대화 할 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석 방법론을 친환경 에너지 정책과 특허전쟁 분석에 적용하여 산업 연구에 있어서의 실증적 활용 가능성을 나타내는데 초점을 두었다.
큰 맥락에서 본 논문은 에너지·환경정책 분석과 특허 전쟁을 통해서 살펴본 기업의 산업주도권 분석에 관한 에세이로 구성되어 있다. 첫 번째 에세이는 빅데이터 분석 방법론을 정책 분석에 적용한 연구로 빅데이터 분석 방법론을 활용한 에너지, 환경 정책도입 분석에 관한 연구이다. 본 연구는 구글 검색어를 바탕으로 미국 각 주 별로 친환경·반환경적 태도를 측정하여 지역민들의 환경에 관한 태도가 친환경 정책 도입에 미치는 영향을 분석한 것이다. 두 번째 에세이는 스마트폰 특허전쟁을 통해 살펴 본 산업주도권 분석에 관한 연구이다. 삼성과 애플 등 스마트폰 특허전쟁 분석을 통해 기업간 관계를 중심으로 산업주도권을 분석하였다.
먼저 첫 번째 에세이에 관한 연구 요약은 다음과 같다. 정부의 에너지, 환경 정책 도입과 이행에 있어서 여론의 중요성이 높아지고 있음에도 불구하고, 지역민들의 친환경·반환경적 태도가 에너지,환경 정책에 미치는 영향이 실증적으로 검증되지 않았다. 이에 시간에 따라 변화하는 지역 거주민들의 친환경·반환경적 태도를 빅데이터 기반의 구글 쿼리를 활용하여 측정하고, 친환경·반환경적 행동 결과와의 회귀분석을 통해 친환경·반환경적 태도가 적절하게 반영되었는지를 먼저 검증하였다. 검증된 친환경·반환경적 태도를 바탕으로 미국의 주정부가 선택적으로 도입하는 친환경 에너지 정책인 신재생에너지 의무할당제, 전력요금방식 정책, 공익기금 정책을 분석하여 도입 시 미치는 영향을 파악하였다. 이전의 연구와 다르게, 우단절 관찰 데이터 부분을 시간기반 계량 경제 방법론인 시간 가속 실패 시간 모형을 적용하여 모형 완성도를 높였다. 결론적으로 다른 요인들의 통제 하에 빅데이터 기반으로 측정된 각 주 별 거주민들의 환경에 대한 태도가 친환경 정책도입에 있어서 통계적으로 유의미한 역할을 한다는 것을 살펴볼 수 있었다. 특히, 연구자들이 본 연구 방법론을 활용하여 도시민들의 환경적 태도를 측정하고 에너지·환경 정책 도입 등 분석에 활용한다면 효율성이 극대화 될 수 있을 것이다.
두 번째 에세이는 빅데이터 분석 방법론을 활용한 특허전쟁에 관한 연구로 특허 소송 정보를 활용하여 기업들 간의 관계를 분석하는 새로운 네트워크 분석 방법론의 제시와 실증적 연구로서 스마트폰 기업 특허전쟁의 양상을 규명하는 것에 그 목적이 있다. 기존 특허 네트워크 분석 방법론은 개별 기업들을 중심으로 특성을 규명하는 데 초점이 맞추어져 기업 간의 경쟁 관계로 표현되는 특허전쟁을 다루는 데는 한계가 있었다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 본 연구는 구조적 균형 이론에 근거하여 구조적 균형 관계점수 모형이라는 새로운 분석 모형을 제시함으로써 특허전쟁에서의 가시적인 기업 간 경쟁관계뿐만 아니라 그 속에 숨어있는 우호관계까지 도출하였다. 이를 위해 특허전쟁이 가장 활발하게 이루어지고 있는 산업 중 하나인 스마트폰 산업을 분석 대상으로 삼아 기업 간 우호·적대관계를 분석하고, 나아가 공급 사슬 및 스마트폰 운영체제 등이 스마트폰 기업간 관계에 미치는 영향을 Quadratic Assignment Procedure 분석을 통해 도출하였다. 분석을 위해 2004년부터 2014년 2월 기간 중 26개 스마트폰 기업 사이에서 발생한 143건의 미국 특허침해소송 정보를 활용하였다. 분석결과, 시기에 따라 기업의 공급 사슬 관계에 따른 적대관계가 발견되었으며, 또한, 특허괴물과 같은 기업들은 공급사슬 상 휴대폰 단말기 제조사들에게 상당히 위협적인 존재로 적대관계를 유지하고 있다는 사실이 확인되었다. 본 연구의 시사점은 크게 두 가지로, 첫째, 기업전략의 측면에서 각 기업은 타사와의 관계 수준을 명확히 파악하여 효과적인 기업전략 수립이 가능해졌다. 둘째, 스마트폰 산업 특허전쟁에 대한 실증적 분석이 이루어졌다. 위 연구는 경쟁관계를 중심으로 한 산업주도권 연구, 특히 특허전쟁 분석에 있어서의 새로운 가능성을 제시하였다.
