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기반요인이 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향은〔그림 5-3〕와 같다. 기반요인에서 빅데이터 수요공급 예측에 ‘콘텐츠요인’의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. ‘콘텐츠요인’이 높을 경우 빅데이터 수요가 이전의 51.9%에서 44.8%로 감소한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 48.1%에서 55.2%로 증가하였다. ‘콘텐츠요인’이 높고 ‘프라이버시요인’이 높은 경우 빅데이터 수요가 이전의 44.8%에서 52.4%로 증가한 반면, 빅데이터 공급은 이전의 55.2%에서 47.6% 감소하였다. <표 5-16>의 기반요인의 수요공급에 대한 이익도표와 같이 빅데이터 수요에 가장 영향을 높은 경우는 ‘콘텐츠요인’이 낮고 ‘기반구축요인’이 낮으며 ‘프라이버시요인’이 높은 조합으로 나타났다. 즉, 12번 노드의 지수가 123.5%로 뿌리마디와 비교했을 때 12번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 수요자일 확률이 약 1.24배로 나타났다. 빅데이터 공급에 가장 영향을 높은 경우는 ‘콘텐츠요인’이 높고 ‘프라이버시요인’이 낮고, ‘품질요인’이 낮은 조합으로 나타났다. 즉, 7번 노드의 지수가 121.6%로 뿌리마디와 비교했을 때 7번 노드의 조건을 가진 집단이 빅데이터 공급자일 확률이 약 1.22배로 나타났다.
기반요인이 빅데이터 수요공급 예측모형에 미치는 영향을 보면 빅데이터 수요에 대한 영향을 가장 높이는 조합은 낮은 콘텐츠 요인, 낮은 기반구축요인, 높은 프라이버시 요인의 조합이었고, 빅데이터 공급에 가장 영향이 높은 경우는 높은 콘텐츠 요인, 낮은 프라이버시 요인, 낮은 품질 요인의 조합이었다. 