• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1100-1116
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• 2014

본 연구에서는 '스크린 위의 글쓰기' 과정에서 아동이 예상독자를 어떻게 고려하며, 글쓰기 공동체의 의사소통의 중심에 있는 댓글은 독자와의 관계에서 어떤 수행성을 나타내는지 조사하였다. 이를 위해 초등학교 4-6학년 아동의 게시 글에서 635개의 문장과 424개의 댓글을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 아동의 예상독자를 고려한 글쓰기 전략은 끌어들이기 전략이 가장 많이 나타났고, 세부 전략으로는 감정에 호소하는 전략이 가장 많이 사용되었으며, 댓글의 수행행위는 표출 행위가 가장 많이 나타났다. 또한 아동의 PAIR 전략은 회기가 진행되면서 증가하였다가 다시 감소하는 양상을 보였으며, 아동은 게시 글을 작성할 때 다양한 방식으로 복합양식을 사용하는 것으로 나타났다. 한편, 댓글에 나타나는 의사소통의 특성 역시 감정적이고 정서적인 표현에 치우쳐져 있었으며, 아동의 댓글에는 저자 및 제 3의 독자들을 예상한 의사소통이 이루어졌고, 게시 글과 관련된 의견 교류뿐만 아니라, 아동의 일상적인 문화가 반영되어 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.135-145
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• 2018

온라인 커뮤니티에서는 사용자들이 댓글을 이용하여 다양한 주제에 대한 의견과 감정을 교환한다. 댓글을 통한 의사소통은 신속하고 편리하지만 때로는 이러한 무게감이 덜한 특성이 사용자로 하여금 무례하고 공격적인 언사를 쉽게 행하도록 만들어 분쟁을 쉽게 유발하기도 한다. 따라서 이러한 분쟁을 미리 예측하고 대응하기 위하여 사용자들의 특성을 미리 파악하고 분류하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 특성이 해당 사용자들이 참여한 발제글을 나타내는 댓글트리의 구조적인 특징에 나타난다는 가정을 바탕으로 댓글트리 구조를 서술하기 위한 여러 가지 정량적인 지표를 제안한다. 제안하는 정량 지표들의 분포를 통하여 발제글 작성자 및 댓글 작성자에 따른 지표의 분포를 살펴보고, 추가적으로 관리자에 의하여 경고를 받은 사용자들을 분류하는 실험을 통하여 제안하는 구조적 지표의 효과성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2043-2049
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• 2012

인터넷의 성장과 스마트폰 기술의 발전은 사람들로 하여금 언제 어디서나 쉽고 편리하게 인터넷 접속이 가능하게 만들었다. 다른 한편으로, 이것은 많은 심각한 사회적인 부작용을 일으키고 있으며, 대표적인 사례들 중 한 가지는 네티즌들의 인터넷 윤리의식 약화로 인한 악성댓글 문제이다. 악성댓글 문제는 점점 더 그 문제의 심각성이 더해가고 있음은 물론 그 피해자들은 많은 정신적인 고통에 시달리고 있다. 이에 본 논문에서는 대학생들의 인터넷 윤리의식 및 악성댓글에 관한 그들의 인식에 대한 실태 조사 및 분석을 실시한 다음 문제점에 대한 개선방안을 제시해 보고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.41-51
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• 2013

미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.149-156
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• 2021

정치적 사안에 대한 대중의 의견과 인식을 객관적으로 이해하기 위한 방법으로 텍스트 마이닝을 통한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 기존 어휘 사전에 기반한 텍스트 마이닝 알고리즘은 신조어와 같이 사전에 수록되지 않은 어휘를 분석하는데 한계가 나타난다. SNS를 통해 나타나는 사용자들의 의견은 많은 경우 신조어와 비속어를 포함하는데, 이러한 어휘들을 효과적으로 분석하지 못한다면 정확한 대중의 인식과 의견을 파악하기 어렵게 된다. 본 논문은 정치 섹션의 뉴스 댓글로부터 정치적 의미성을 지니는 신조어와 비속어를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하고, 추출한 신조어휘들의 의미와 맥락을 이해하기 위한 다양한 방법을 제시하였음.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.35-45
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• 2019

욕설과 비속어를 포함한 악성 댓글에 대한 피해는 최근 언론에 나오는 연애인의 자살뿐만 아니라 사회 전반에서 다양한 형태로 증가하고 있다. 이 논문에서는 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 이용하여 욕설을 검출하는 기법을 제시하였다. 웹 크룰러를 통해 웹상의 댓글을 수집하고, 영어나 특수문자 등의 사용하지 않은 글에 대해 불용어 처리를 하였다. 불용어 처리된 댓글에 대해 문장의 전·후 관계를 고려한 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 적용하여 욕설 여부를 판단하고 검출하였다. 양방향 장단기 메모리 신경망을 사용하기 위해 검출된 댓글에 대해 형태소 분석과 벡터화 과정을 거쳤으며 각 단어들에 욕설 해당 여부를 라벨링하여 진행하였다. 실험 결과 정제하고 수집된 총 9,288개의 댓글에 대해 88.79%의 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.260-267
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• 2016

인터넷을 통해 많은 정보를 얻고 많은 정보를 타인에게 제공하면서 개인의 삶의 양식에 큰 변화를 가져다주었다. 모든 사회 현상에는 양면성이 있듯이 인터넷 익명성을 이용하여 명예훼손, 인신공격, 사생활 침해등과 같이 악의적으로 이용하여 사회적으로 심각한 문제를 양산하고 있다. 인터넷 게시판의 악성댓글은 인터넷에서 발생하는 불법적인 언사나 행위와 관련하여 가장 대두되고 있는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있지만 악성댓글에 사용된 단어들은 변형이 많이 나타나기 때문에 기존 연구들은 이러한 변형된 악성어휘를 인식하는데 한계점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 개선하여 악성댓글을 탐지하는 기법을 제안한다. 실험결과 87.8%의 정확도를 나타냈으며, 이는 기존 연구들에 비해 상당히 발전된 결과로 볼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.399-406
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• 2019

본 연구에서는 온라인 뉴스와 뉴스댓글로 부터 형성된 기업평판이 그 기업의 수익성과 어떠한 관계가 있는지를 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 연구문제를 해결하기 위해 현대자동차, 신세계백화점, SK텔레콤, 아모레퍼시픽 네 기업을 대상으로 빅데이터 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기업에 따라 온라인 뉴스와 뉴스댓글로 형성된 각각의 기업평판이 수익성에 미치는 영향은 차이가 나타났다. 현대자동차와 아모레퍼시픽과 같이 소비자가 직접 사용하는 제품제조기업인 경우 뉴스댓글로 형성된 기업평판이 더 큰 영향력을 나타났다. 또한 신세계백화점은 온라인 뉴스로 형성된 기업 평판의 영향력이 더 크게 나타났다. 반면 SK텔레콤은 수익성에 영향을 미치지 않았다. 결과를 바탕으로 본 연구는 기업의 평판관리에 있어 온라인 뉴스와 뉴스댓글을 중심으로 기업평판과 수익성 간의 관계를 알아봄으로써 평판관리전략을 수립하는데 기여하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.139-148
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• 2021

이 연구는 온라인 데이터를 활용해 대구·경북 행정통합에 대한 태도와 반응을 살펴보았다. 구체적으로 온라인 기사와 유튜브 영상의 댓글을 통하여 알아보았다. 2020년 1월 1일부터 10월 18일까지 수집한 데이터는 대구경북행정통합공론화위원회 출범 이전과 이후로 나누어 분석했다. 그 결과 다음과 같은 내용을 확인했다. 첫째, 댓글 유형을 시기별로 비교했을 때 공론화위원회 이후 회의론자는 줄어들었고 신념주의자는 증가했다. 둘째, 행정통합에 대해 낙관적 태도를 보여주는 단어를 공론화위원회 출범 이후 확인했다. 셋째, 하위집단분석 결과 이전과 이후 모두 행정통합에 대한 구체적 절차나 방향을 언급하는 단어군이 보이지 않았다. 이는 아직까지 행정통합과 관련한 충분한 정보나 토론논제가 제공되지 않았음을 보여준다. 이 연구에서는 정책당국이 놓칠 수 있는 숨겨진 여론을 찾도록 도와주고, 필요시 즉각적 대응을 할 수 있도록 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.189-198
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• 2019

이 연구는 2018년 12월 MMA의 인트로 공연 유튜브 댓글의 텍스트 마이닝을 통해 국내 대중의 반응을 의미화 하는것에 목적이 있다. 이를 위해 지난 10개월간 15개의 유튜브 영상에 달린 댓글을 수집하였다. 데이터의 수집은 Python과 BeautifulSoup프로그램을 통해 총 5,135개의 데이터를 크롤링하였고, 총 3차시에 걸쳐 데이터를 정제한 후 최종 5,080의 데이터를 분석자료로 활용하였다. 데이터 분석에는 텍스트 마이닝 기법이 적용되였고, 정제, 분석, 시각화의 모든 과정은 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하였다. 연구결과 키워드 분석에서는 '무대', '한국', '영상', '최고', '멋', '춤', '아이돌', '레전드', '사랑', '감사'등의 키워드 순으로 나타났고, '국뽕'이나 '올림픽'과 같은 키워드도 빈번하게 나타났다. N-gram 분석에서는 '한국의 아이돌 무대 중 전설로 남을법한 최고의 무대', '한국의 전통문화를 보여준 아이돌의 무대'라는 문맥의 댓글이 상위권에 랭킹되었다. 이와같은 키워드 분석결과를 바탕으로 토픽모델링을 적용하여 총 5개의 토픽에서 상위 5개의 키워드를 추출하였다. 토픽의 내용과 분포도를 분석한 결과 이 공연영상에 대한 댓글의 토픽은 크게 '공연무대에 대한 극찬', '한국전통춤을 융합하여 예술적으로 승화시킨 것에 대한 애정', '멋진 춤 영상을 올려준 것에 대한 감사한 마음'으로 크게 3가지의 반응으로 이루진 것을 확인하였다.