온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1047-1059
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2015
본 연구는 국내의 블로그, 카페, SNS 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 데이터마이닝 분석 기법을 적용하여 우리나라 국민의 담배에 대한 위험요인을 예측하고자 하였다. 주요분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인상에 '담뱃값인상'이 언급될 경우 담배에 대한 일반군 (negative)이 58.6%에서 74.8%로 증가하며, '폐암'이 언급될 경우 73.1%로 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 담뱃값인상 이후 담배에 대한 위험군 (positive)은 5.6% 감소하고, 일반군은 6.1% 증가한 것으로 나타났다. 셋째, 'FCTC, 담뱃값인상, 금연관련법, 흡연규제, 금연광고, 금연사업'과 관련된 정책이 온라인상에 많이 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 '금연약, 금연패치, 금연껌'이 온라인 상에 언급될수록 담배에 대한 위험군이 감소하나, '전자담배와 보조제'가 온라인상에 언급될수록 담배에 대한 위험군을 증가시키는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 뉴스 기사에 나타난 고등학교 국어과 교수 및 보편적 학습설계에 대한 사회의 관심도를 소셜 빅데이터 분석 방법으로 살펴보는 것이었다. 또한 고등학교 국어 수업에서 교사들이 어떻게 보편적 학습설계를 수업에 적용하고 있는지를 살펴보기 위하여 총 330명의 고등학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 소셜 빅데이터 분석 결과, 총 10,339건의 검색 건수 중, 고등학교 국어 교수에 대한 관심과 비교하여 보편적 학습설계에 대한 관심은 현저하게 낮았다. 빅데이터 연관어 분석 결과, 고등학교 국어 교수와 연관되어 검색되어진 용어는 '교육과정'(17.22%)이 가장 높았다. 고등학생들은 국어 교사들이 수업 중 매일 활용하는 빈도가 가장 높은 테크놀로지 관련 수업도구를 컴퓨터(38.79%)라고 인식하였다. 그리고 고등학생들은 국어 교사들이 '교사 주도의 설명식 수업'(52.12%)을 위하여 테크놀로지를 활용하는 빈도가 가장 높다고 응답하였다. 1학년 학생들은 2-3학년 학생들보다 테크놀로지 관련 수업 도구 및 다양한 수업 목적으로 테크놀로지를 활용하는 경우가 더 높은 것으로 나타났다(ps<.05). 마지막으로, 5점 평점 척도 설문조사 결과, 고등학생들은 국어 교사들이 다양한 방식의 학습 참여 제공 및 다양한 방식의 행동과 표현 수단 제공과 관련된 보편적 학습설계 지침을 위해서는 '중간' 정도로 적용한다고 여겼다. 반면 다양한 방식의 표상 제공을 위한 실천 부분에서는 수업 내용을 이해하기 쉽도록 다양한 방식으로 학습자료를 제공하거나 학생들이 새로운 정보를 충분히 이해할 수 있도록 다양한 자료를 제공하는 사항들에서는 상대적으로 더욱 긍정적으로 인식하였다. 1학년 학생들의 경우 교사들의 UDL 적용 실태에 관하여 더욱 긍정적으로 인식하고 있었다.
본 연구의 목적은 소셜 빅데이터를 기반으로 리우올림픽 축구 관련 이슈 및 인물에 대한 대중들의 주요 관심사를 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2016 리우올림픽 한국축구 경기와 관련된 웹 뉴스 및 댓글이다. 경기별 주요 이슈 및 대중들의 관심사를 알아보기 위해 연관단어 분석을 실시하고, NodeXL을 이용하여 시각화하였다. 연구 결과, 대중들에게 높은 관심을 받은 경기는 피지와의 경기, 한국축구대표팀 관련 인물은 손흥민, 해설위원은 이영표, 캐스터는 조우종으로 나타났다. 리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 평가가 나타났지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가할 수 있다. 해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은 경기결과 및 예측, 설명에 대한 재치, 해설위원 및 캐스터의 호흡, 즐거움 요소(예능)로 나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에 대한 대중들의 관심을 높일 수 있는 방안은 다양한 스포츠 분석 콘텐츠 제공, 전문성과 예능감 등을 겸비한 방송해설자 선정이 될 수 있다.
소셜미디어 서비스 플랫폼에서 이용자가 콘텐츠를 생산하고 공유하는 활동이 활발하게 이루어지고 있다. 소셜미디어 이용자는 일상적인 생활 콘텐츠를 게재하는 것뿐만 아니라 창의성을 기반으로 콘텐츠를 모방하고 창작하는 행위를 많이 한다. 이에 본 논문은 소셜미디어 사용에서 개인의 창의성과 모방 그리고 창의적 행동 간의 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 또한 소셜미디어 사용자의 연령 및 학력과 창의성간의 상호작용이 모방에 미치는 효과를 파악함으로써 개인수준의 인구통계학적 특성이 창의성과 모방과의 관계에 미치는 조절 효과를 실증 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 소셜미디어 서비스를 이용하는 개인들을 대상으로 약 3달간 설문조사를 수행하였으며, 최종적으로 564개의 설문데이터를 대상으로 분석하였다. 본 연구의 결과들을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 창의성은 모방에 유의한 수준에서 긍정적인 영향을 미치고 있는 반면 창작에는 직접적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나고 있다. 둘째, 소셜미디어에서 모방은 콘텐츠 창작에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 소셜미디어 사용자의 연령과 학력수준이 창의성과 모방간의 관계를 조절하지 않는 것으로 밝혀졌다. 이상의 연구결과를 바탕으로 연구의 실무적, 학문적 시사점을 제시하였다.
트위터와 페이스북 같은 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근에는 트위터 상에 사용자가 관찰한 방대한 양의 정보가 실시간으로 생산된다는 점에 착안하여, 트위터 데이터 분석을 통한 이벤트 감지를 시도하는 연구가 진행되어왔다. 이를 통해 지진 발생을 감지하여 알려주는 시스템이나 지역 축제를 탐지하는 시스템의 개발 등 다양한 연구가 있었다. 그러나 이러한 시스템은 이벤트 발생위치를 탐지할 때 사용자가 제공한 위치정보나 트윗 작성위치를 사용하면서도 그 정확성에 대한 분석은 수행하지 않았다. 본 논문에서는 이벤트 감지 시스템 개발의 사전연구로써, 사용자가 입력한 프로필의 위치정보와 트윗에 포함된 GPS 좌표 사이의 관계와 신뢰성을 분석한다. 이 실험을 위해 52 만개 이상의 국내 사용자 계정과 280 만개 이상의 해외 사용자 계정을 분석하였고, 그 결과 국내 사용자의 경우 49.73%가, 해외 사용자의 경우 90.64%가 프로필 위치에서 주로 트윗을 작성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 통해 사용자 위치정보의 신뢰성 수준을 알 수 있었으며, 이 결과는 추후 트위터의 위치정보를 활용하는 응용을 개발할 때 참고할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 국내 외 4차 산업혁명 관련 기술 분야의 연구 동향을 분석하기 위해서 웹 기반의 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크 분석 기법을 이용하였다. 이를 위해 2014년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지 국내 외 4차 산업혁명 관련 기술에 대한 연구 논문 및 보고서의 제목 텍스트와 날짜를 대상으로 하여 텍스트 마이닝을 수행하였다. 이후 개념적인 차원에서의 키워드 간 연관성을 분석하기 위해서 형태소 분석을 통한 대표 키워드를 도출하였다. 이후 사회 연결망 분석을 활용하여 핵심 키워드 및 연관 키워드 등을 도출하였다. 그 결과, 우리나라에서는 4차 산업혁명 기술 관련 연구 개발 및 법 제도적 완화 등에 대한 초점을 두고 있다고 유추할 수 있다. 반면, 국외는 단위 서비스 형태로의 접근을 통해 도시에 대한 실질적 적용 기술에 초점을 두고 있음을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 SNS에 존재하는 특정 제품과 브랜드 또는 기업에 대한 평가, 의견, 느낌, 사용 후기 등의 소비자 생각을 수집하여 기업에서 향후 신제품 개발이나 시장 진출 및 확대 등의 경영활동에 활용할 수 있도록 SNS 빅데이터를 문석하고, 이를 활용하여 보다 소집단화 되고 개인화 되어가는 Micro-Trend 중심의 마케팅 활동을 할 수 있는 Micro-Targeting 관련 분석 정보를 제공 모델링하는 것을 제안한다. 본 연구에서는 SNS 데이터의 수집, 저장, 분석에 대한 내용을 다루고 있으며, 특히 마이크로타겟팅을 위한 정보를 머하웃(Mahout)의 유클리드 거리 기반의 유사도와 K-평균 군집 알고리즘을 활용하여 구현하고자 하였다.
우리나라는 소상공인 및 자영업에 대한 비중이 매우 높은 가운데, 대형마트 및 SSM(Super Super Market), 편의점 등 기업형 유통 판매점의 확대로 인해서 위기감이 심화되고 있다. 본 논문에서는 다양한 사람들이 무의식적으로 생성해내는 빅데이터의 특성과 많은 유동인구흐름이 많은 전통시장의 특성을 빅데이터로 분석하여 마케팅 정보까지 제공하여 전통시장에서 유익하게 사용될 수 있는 시스템을 제안한다.
최근 모바일 인터넷과 소셜미디어 등장으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측의 중요성이 날로 증가하고 있다. 특히 모바일 기기의 이동성 위치기반 실시간 등의 특징은 재난안전 관리에 유용한 수단이 되고 있으며, 재난발생시 비상정보 획득 및 공유의 매체로 활용되고 있다. 본 논문은 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보 등의 비정형 데이터를 분석하여 재난전조(前兆)를 사전에 파악하고 위험요소를 제거하는 체계에 대해 소개하고 이 체계를 효과적으로 운영하기 위해 도입되어야 할 정보기술과 발전방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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