서비스 산업에서 기업 간 경쟁이 더욱 치열해짐에 따라, 고객의 요구를 파악하기 위해서는 효율적인 고객 피드백 관리가 필요하다. 고객의 요구는 날마다 변화한다. 최근 기업들은 다양한 고객의 목소리를 담고 있는 소셜미디어의 Big Data를 활용하여 고객 피드백을 얻고자 노력해 왔다. 따라서 기업들은 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 Big Data를 어떻게 분석하고 활용할 것인지에 주목하고 있다. 첫째, 본 논문은 서비스 산업에서 기업 평판을 효과적으로 분석할 수 있는 프로파일링 방법을 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 각 서비스에 대해 전문화된 대상 사이트들의 집합을 추출하고 목록화한다. 본 논문은 소셜미디어의 Big Data를 분석하기 위한 방법으로, 다양한 데이터 패턴을 분석하여 이슈를 탐지하는 방법론을 제안한다. 이슈-탐지 방법론은 부정적 대중 의견의 확산에 영향을 미치는 독립변수를 콘텐츠와 작성자로 정의하고, 종속변수를 이슈의 평균 도달 시간과 속도로 정의한다. 부정적 대중 의견의 영향은 트윗 및 리트윗의 수를 기반으로 이슈와 관련하여 탐지된다. 서비스 제공 기업은 부정적 대중 의견이 확산되기 전에 이슈 탐지를 통해 적절한 대응 방안을 마련할 수 있다.

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