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뉴스기사의 연관 단어 텍스트 마이닝을 이용한 스타의 분야별 기여도순위 비교기법

Ranking Contribution of Star in Each Domain Using Association Text Mining News Articles on the Web

  • 강윤정 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 윤재열 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 임지연 (성균관대학교 정보통신공학부) ;
  • 김응모 (성균관대학교 정보통신공학부)
  • Kang, Yoonjeong (School of Information and Communication Engineering) ;
  • Yoon, Jaeyeol (School of Information and Communication Engineering) ;
  • Lim, JiYeon (School of Information and Communication Engineering) ;
  • Kim, Ung-mo (School of Information and Communication Engineering)
  • 발행 : 2011.11.11

초록

스타의 대중에 대한 인기가 브랜드의 이미지 제고와 상업적 영향을 끄는 마케팅 전략을 스타 마케팅이라고 한다. 오늘날의 스타는 방송, 연예활동뿐만 아니라 스포츠, 정치활동, 사회기여활동 등 다양한 분야에서 활약하며 스타의 이미지는 그 활약상에 영향을 받는다. 스타의 이미지는 브랜드 및 기업의 이미지로 직결되므로 그에 대한 사전분석은 마케팅에서 중요한 요소이다. 그래서 일반적으로 스타들이 활약하는 도메인을 분류하여서 그 스타에 대해서 검색을 하였을 때 어떤 분야에서 활약하고 기여를 하는지 그 기여도를 도메인에 따라 랭킹을 매기는 방법을 제안한다. 뉴스기사에서 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 스타의 이름과 활동 도메인들에 대해서 관련단어를 빈도에 따라 추출한다. 그리고 관련된 단어들을 이용하여 스타에 대한 뉴스 중 각 도메인과 관련된 기사들을 카운트하며 도메인에 대해서 긍정 혹은 부정적인 보도내용일 경우에는 극성을 부여하여 그 가중치를 달리한다. 빈도 및 극성을 고려한 점수화에 의해 스타가 기여하는 분야에 대한 순위를 매긴다.

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