이 연구는 소셜 빅데이터에 담긴 채무 관련 문서를 분석하여 가계부채의 특성과 연관된 표현어의 빈도 및 종단적 변화를 살펴보고 그를 바탕으로 채무 관련 강신호와 미래신호의 선별을 시도하였다. 자료는 2014년 1월 1일∼2018년 12월 31일을 대상기간으로 총 280개의 온라인 채널에서 수집된 텍스트 기반의 채무 관련 웹문서이며 총 3,927,165건이 포함되었다. 수집된 온라인 문서는 주제분석과 감정분석을 실시하여 키워드를 분류하고, 분류된 키워드는 코딩을 통해 수치로 변환하였으며, 단어빈도와 문서빈도를 활용하여 강신호와 미래신호 등을 탐색하였다. 채무 관련 키워드의 연도별 순위를 보면 ‘개인회생’과 ‘채무상환’이 일관되게 가장 높은 빈도로 나타났다. 또한 같은 기간 ‘학자금’의 순위가 빠르게 상승하였다. 채무와 관련하여 온라인 채널에서 트렌드를 형성할 수 있는 강신호에는 사업자금, 학자금, 재테크, 개인파산, 채무상환이 포함되었고, 미래신호에는 주식담보대출, 미상환, 음주도박, 할부대출, 프리워크아웃, 빚상속, 긴급자금, 의료비, 신용회복, 생계주거자금이 있었다. 또한 빈도가 평균보다 높고 증가율이 평균보다 낮은 신호에는 개인회생, 전월세, 채무탕감 등이 포함되었다. 이 연구는 한국사회의 중요한 사회문제가 된 가계부채 이슈를 소셜 빅데이터를 활용하여 살펴봄으로써 가계부채 현상에 대한 이해를 높이고 새로운 연구방법을 적용하고 제시하였다는데 그 의의가 있다.