• 제목/요약/키워드: 대중 여론

검색결과 34건 처리시간 0.021초

질문에 좌우되는 여론조사

  • 한국원자력산업회의
    • 원자력산업
    • /
    • 제8권12호통권70호
    • /
    • pp.22-25
    • /
    • 1988
  • 현대사회에서는 대중의 견해를 묻기 위해 자주 여론조사를 실시한다. 그러나 여론조사는 주어지는 질문과 방법에 따라 나타나는 결과는 매우 상반되게 나타난다. 미국 에너지계발협의회(USCEA)의 Ann S. Bisconti 부이사장은 본고에서 여론조사의 위험성과 나타난 결과에 대해서 정확한 판단을 지적하고 있다.

  • PDF

국민들의 매체 이용과 원자력에 대한 태도

  • 한동섭;김형일
    • 원자력산업
    • /
    • 제23권11호통권249호
    • /
    • pp.9-20
    • /
    • 2003
  • 이 연구는 원자력에 대한 국민들의 여론 형성 과정을 분석하고 효과적인 대중 커뮤니케이션 전략을 수립함으로써 궁극적으로 원자력의 사회적 수용성을 높이기 위한 목적으로 수행된 것이다. 주된 연구 내용은 (1) 일반 국민들의 매체 이용과 원자력에 대한 태도 형성 과정 분석 (2) 대중 매체의 원자력 관련 보도에 대한 내용 분석(content analysis) (3) 매체의 의제 설정(agenda-setting) 과정 분석을 위한 심층 인터뷰(FGI) (4) 효과적인 대중 커뮤니케이션 전략의 수립 등이다. 연구의 주요 내용을 3회에 걸쳐 연재한다.

  • PDF

교육정책관련 여론탐색을 위한 소셜미디어 감정분석 연구 (A Study on Social Media Sentiment Analysis for Exploring Public Opinions Related to Education Policies)

  • 정진명;유기영;구찬동
    • 정보화정책
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.3-16
    • /
    • 2017
  • 웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.

트위터의 매체 간 의제설정 : TV 토론 방송과 트위터의 여론 형성 과정에 관한 연구 (Intermedia Agenda-setting Effects: Political Debates on TV and Twitter)

  • 이승희;임소혜
    • 한국콘텐츠학회논문지
    • /
    • 제14권1호
    • /
    • pp.139-149
    • /
    • 2014
  • 본 연구는 기존의 대중매체를 통한 정보전달의 두 번째 단계로서의 트위터의 여론형성에 대한 탐색적 연구로서, 정당의 대중매체를 통한 메시지가 화자, 발언의 목적, 발언의 주제에 따라 트위터 이용자들이 어떤 여론을 형성하며 메시지를 재확산 시키고 있는지를 2012년 3차 대선토론 프로그램을 통해 탐구하고자 했다. 연구결과, TV토론이 트위터 이용자로 하여금 "대선후보 토론"이라는 공통된 의제에 주목시키고 트위터 상에서 관련 논의를 증가시켰다는 점에서 광의적으로는 매체 간 의제설정이 기능했다고 볼 수 있다. 그러나 실제로 TV토론에서 정책 주제가 주로 다루어진 데 반해 트위터에서는 후보의 인간적 특성에 대한 논의가 주로 이루어졌으므로, TV토론과 관련된 세부적인 주제에 있어서 트위터는 TV토론과 독립적으로 분리된 별개의 여론을 형성하는 것으로 이해될 수 있다. 또한 트위터의 여론은 상대후보의 정치적 이상이나 인간적 자질에 대한 공격을 통해 다른 이용자들의 공감을 얻는 과정으로 형성이 되고 있었으며, 이데올로기와 도덕성이 주요 이슈인 것으로 나타났다.

코사인 유사도 기반의 인터넷 댓글 상 이상 행위 분석 방법 (Measures of Abnormal User Activities in Online Comments Based on Cosine Similarity)

  • 김민재;이상진
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.335-343
    • /
    • 2014
  • 인터넷의 발달로 대중의 여론에 영향을 주는 인터넷 매체의 신뢰성이 중요해지는 반면 최근의 익명성을 이용한 리뷰 조작 등의 사례는 대중들에게 막연한 의구심을 들게 한다. 본 연구에서는 이러한 사이버 여론 조작과 관련된 현상이 인터넷 게시판 등 웹사이트에도 존재하는지 여부를 수치적으로 살펴보기 위하여 댓글의 요소를 분석하고 내용을 코사인 유사도를 이용하여 비교하였다. 분석 결과 첫째, 댓글 내용의 유사성은 댓글 순위에 의한 게시글의 랭킹과 상관관계가 있었으며 분석 대상 2개 웹사이트에 대해서는 14.1%와 2.6%가 유사한 댓글로 구성되어 있었다. 둘째, 사이버 여론 조작에 일반적으로 이용되는 기법인 과다한 중복 게시 행위와 실제로는 동일인이지만 여러 명으로 위장한 것으로 추정되는 사용자를 파악 할 수 있었다.

SNS 기반 여론 감성 분석 (Sentiment Analysis for Public Opinion in the Social Network Service)

  • 하상현;노태협
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제6권1호
    • /
    • pp.111-120
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 소셜네트워크서비스(SNS)상의 빅데이터를 이용한 텍스트 분석기법의 응용으로서 설문 조사 기반의 여론 조사 방법론과 달리 비정형적 언어 기반의 감성 여론 조사 방법론을 제안한다. 기존의 설문 기반 여론 분석모형에 대한 대안적 방법으로 주관성에 기초한 감성 분류 모형을 이용하였다. 이를 위하여, 제20대 국회의원 선거운동 기간 중 선거 관련 실시간 트위터 자료를 수집하여 속성 기반 감성 분석을 이용한 여론의 극성과 강도에 대한 실증 분석을 수행하였다. 개별 SNS에서 사용된 단어의 극성을 분류하기 위해 Lasso 및 Ridge 회귀 모형을 이용하여 극성에 영향력이 큰 변수를 추출하였다. 추출된 변수가 극성에 미치는 긍정 및 부정에 대한 영향을 구분하고, 영향력의 강도를 분석하였다. 대중들이 소셜네트워크상에서 표현한 내용을 바탕으로 한 여론에 대한 긍정 및 부정의 감성 분석을 통해 여론의 향방을 예측하고 극성분석 모형의 정확도를 측정하여, 여론 조사 분야에서 감성 분석 방법론의 적용가능성을 확인하였다.

토픽모델링을 이용한 교육정책 키워드 기반 소셜미디어 분석 (Social Media Analysis Based on Keyword Related to Educational Policy Using Topic Modeling)

  • 정진명;박영호;김우주
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제19권4호
    • /
    • pp.53-63
    • /
    • 2018
  • 정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.

부동산 정책 관련 트위터 게시물 분석을 통한 대중 여론 이해 (Understanding Public Opinion by Analyzing Twitter Posts Related to Real Estate Policy)

  • 김규리;오찬희;주영준
    • 한국문헌정보학회지
    • /
    • 제56권3호
    • /
    • pp.47-72
    • /
    • 2022
  • 본 연구는 시간의 흐름에 따른 부동산 정책의 주제 동향과 부동산 정책에 대한 대중의 감성 여론을 파악하고자 하였다. 부동산 정책 관련 키워드('부동산정책', '부동산대책')를 이용하여 2008년 2월 25일부터 2021년 8월 31일까지 13년 6개월 동안 작성된 총 91,740개의 트위터 게시물을 수집하였다. 데이터를 전처리하고 공급, 부동산세, 금리, 인구 분산으로 범주화 하여 총 18,925개의 게시물에 대하여 감성 분석과 다이나믹 토픽 모델 분석을 진행하였다. 범주별 키워드는 공급 범주(임대주택, 그린벨트, 신혼부부, 무주택자, 공급, 재건축, 분양), 부동산세 범주(종부세, 취득세, 보유세, 다주택자, 투기), 금리 범주(금리), 인구 분산 범주(세종, 신도시)와 같다. 감성 분석 결과, 한 명이 평균 하나 또는 두 개의 긍정 의견을 게시한 걸로 확인되었고, 부정, 중립 의견의 경우, 한 명이 두 개 또는 세 개의 게시물을 게시한 걸로 확인되었다. 또한 일부 대중들은 부동산 정책에 일관된 감정을 가지고 있지 않고 긍정, 부정, 중립의 의견을 모두 표현하는 것을 유추할 수 있었다. 다이나믹 토픽 모델링 결과, 부동산 투기 세력, 불로소득 주제에 대한 부정적인 반응이 꾸준히 파악되었으며, 긍정적인 주제로는 주택 공급 확대와 무주택자들의 부동산 구입 혜택에 대한 기대감을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 선행연구들이 특정 부동산 정책의 변화와 평가에 초점을 맞춰 분석한 것과는 달리, 소셜미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 게시물을 수집하고 감성 분석, 다이나믹 토픽 모델링 분석을 활용하여 부동산 정책 평가자인 대중의 감성과 여론을 알아보고 시간의 흐름에 따른 부동산 정책에 관한 잠재적 주제와 동향을 파악했다는 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구를 통해 부동산 정책에 대한 대중의 여론에 기반한 새로운 정책 제정에 도움을 주려고 한다.

Natural Language Processing(NLP)를 활용한 법원의 판결과 온라인상 대중 인식간 괴리에 관한 실증 연구 (Examining the Disparity between Court's Assessment of Cognitive Impairment and Online Public Perception through Natural Language Processing (NLP): An Empirical Investigation)

  • 노승국
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제8권1호
    • /
    • pp.11-22
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 대중들이 '심신장애를 사유로 하는 형량 감경 비율'에 대해 어떻게 생각하고 있는지 분석하고, 여론의 방향과 실제 법원의 판단이 합치되는지 확인하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 대법원 코트넷 판결문 검색시스템과 기관별 정신감정 의뢰 건수, 네이버 뉴스에서 '심신장애'를 키워드로 하는 기사의 개수와 댓글 개수, 댓글 내용을 크롤링한 결과를 활용하였다. 데이터 분석 결과, 여론은 심신장애에 따른 형량 감경에 대해 부정적이었으며 그 기준의 모호성에 대해 불만을 나타냈다. 그러나 실제 판결문 분석과 기관별 정신감정 의뢰 건수 분석 결과 법원은 「형법」제10조(심신장애)에 규정된 정신장애인의 책임 조각 및 책임 감경에 대해 엄격하게 판단하고 있음을 확인할 수 있었다. 즉, 가해자의 정신장애에 대한 인정 사례는 줄어들고 있지만 여론은 이를 인지하지 못하고 있다. 공권력이 국민 수호의 의무를 충분히 수행하고 있지 못하다는 여론의 형성은 국가기관에 대한 국민의 신뢰를 떨어뜨리는 부정적 효과를 갖고 있다. 따라서 국민의 안전을 보장하는 경찰과 검찰은 국민의 신뢰를 얻기 위해 명확한 기준에 따라 법집행을 할 필요가 있으며 사법부도 심신장애에 대한 감형 기준에 대해 엄중한 판단은 물론 그 적용 결과를 국민들에게 인식시켜줄 필요가 있다.

사회적 재난에 대한 트위터 여론 수렴 모델: '가습기 살균제' 사건을 중심으로 (A Collecting Model of Public Opinion on Social Disaster in Twitter: A Case Study in 'Humidifier Disinfectant')

  • 박준형;류법모;오효정
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제6권4호
    • /
    • pp.177-184
    • /
    • 2017
  • 최근 점차 복잡해져가는 사회구조 속에서 사회적 재난은 빈번하게 발생되고 있으며, 그 피해 규모 또한 점차 대형화되고 있다. 따라서 사회적 재난에 신속하게 대응함으로써, 추가 피해를 방지할 수 있는 체계화된 방법이 필요하다. 그 중에서도 소셜미디어, 특히 트위터는 신속성 및 확장성이 높아 재난에 대한 대응책으로 새롭게 주목받고 있다. 다양한 대중들의 관심이 드러나는 트위터의 여론을 수렴하는 것은 재난 발생에 신속하게 대응하고, 추가적인 피해를 방지하는데 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구는 키워드 분석 및 이슈 트윗 추출, 시계열 분석 과정을 통해 사회적 재난에 대한 트위터 여론 수렴 방법을 제안하였으며, 최근 사회적으로 이슈화된 가습기 살균제 사건을 연구 대상으로 선정, 실제 적용가능성을 보이는데 의의가 있다.