• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.733-739
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• 2022

본고는 사전 설문지를 통해 소비자의 실시간 댓글에 대한 기능성 수요, 수용 정도 및 선호도를 조사한 뒤 아이트래킹을 통해 실시간 댓글의 유형 및 구역 위치에 대해 비교분석을 진행하는 연구이다. 연구 결과에 따르면, 실시간 댓글의 기능성 수요가 비교적 높고, 수용 정도가 비교적 높으며, 실시간 댓글의 기능은 이용자 선호도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 실시간 댓글 유형 중에 문장 하나를 별도의 반투명 사각형으로 했을 경우 스타일의 시각주의도가 가장 높게 나타났다. 이는 이용자의 시각 행동에 독특한 스타일의 경향성이 있음을 의미한다. 본 연구는 실시간 댓글 중 다양한 유형과 구역 위치의 시각적 주의도를 분석하는 것을 통하여 추후 실시간 댓글의 인터페이스 디자인에 선도적 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 한국비블리아학회지
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• 제27권4호
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• pp.63-84
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• 2016

본 연구는 미국 주립기록관 페이스북에 게시된 이용자 댓글을 분석하여 이용자 참여도와 게시물에 대한 이용자 반응의 유형을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 페이스북을 지속적으로 운영하고 있는 27개 주립기록관에서 2016년 8월 1일부터 9월 30일 사이에 생성된 페이스북 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 이용자 댓글 수, 개별 이용자 수 및 게시물 당 평균 댓글 수를 토대로 이용자의 참여도를 측정하였으며 이용자 참여도가 높은 순서대로 상위 10개의 주립기록관을 선정하였다. 이들 중 최상위인 오하이오 주립기록관과 5위권의 플로리다 주립기록관, 10위권의 아칸소 주립기록관 페이스북에서 이용자 댓글 687개와 댓글이 달린 게시물 132개를 수집하여 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과 이용자의 감성적 의견판단, 게시물에 대한 설명 추가 및 개인이야기 공유와 관련된 댓글이 다수를 차지하였다. 또한 질문을 통한 이용자 간 또는 이용자와 아키비스트 간 상호작용도 확인할 수 있었다. 게시물의 경우 소장자료와 관련된 정보와 지식을 공유하는 유형이 높은 비율을 차지하였다. 분석 결과를 바탕으로 국내 기록관에서 이용자의 삶과 연결되는 역사적 사실 및 관련 기록물을 발굴하여 제시하고 소셜 미디어에서 이용자와 효과적인 상호작용을 수행할 수 있는 방법을 모색하며 온라인 이용자 커뮤니티를 구축 유지하여 소셜 미디어를 통한 기록관 홍보 및 확장 서비스를 강화할 것을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.135-143
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• 2022

본 연구는 포털뉴스와 언론사닷컴 뉴스댓글에 나타난 이용자들의 정치이데올로기 성향이 어떠한지를 살펴보기 위해 실시되었다. 이 같은 분석결과를 통해 포털뉴스와 언론사닷컴뉴스는 물론, 이들 뉴스를 이용하는 유권자들의 정치성향을 파악할 수 있었다. 본 연구에 필요한 자료 수집은 선거일 전 약 90일간 174개의 뉴스기사 댓글을 대상으로 이루어졌다. 분석은 네이버뉴스와 다음뉴스, 더불어민주당과 국민의힘, 언론사닷컴뉴스와 네이버뉴스 간 비교를 위해 t-test 기법으로 실시되었다. 분석결과 네이버뉴스 댓글은 보수정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높은 반면, 다음뉴스 댓글은 진보정당 후보에 대한 긍정적인 내용의 비율이 더 높았다. 따라서 네이버뉴스는 정치적으로 보수성향 이용자들이 더 많이 이용하는 반면, 다음뉴스는 진보성향 이용자들이 더 많이 이용하고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.113-127
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• 2021

본 연구는 온라인 쇼핑몰에서 리뷰의 속성을 평점, 댓글의 양 및 이미지정보로 분류하여 브랜드 태도와 구매결정 및 온라인 구전의도에 미치는 영향을 검증하였다. SPSS 23.0을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 분석 결과, 리뷰 속성이 브랜드 태도, 구매결정 및 온라인 구전의도에 정(+)의 영향을 미치는 것이 확인되었으나 댓글의 양은 구매결정에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 브랜드 태도는 구매결정에, 온라인 구전의도에 정(+)의 영향을 미치는 것이 확인되었다. 더불어 평점, 이미지정보와 구매결정 간의 영향관계에서, 또한 리뷰 속성과 온라인 구전의도 간의 영향관계에서 브랜드 태도의 매개효과가 확인되었다. 이와 같은 결과는 소비자가 무조건 댓글의 양이 많은 것을 선호하지 않으며, 리뷰를 작성할 때 최대한 높은 평점과 포토후기에 초점을 맞출 수 있도록 해야 함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제26권3호
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• pp.283-301
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• 2020

한국사회에서는 인터넷 커뮤니티와 게시글 댓글 상에서 여성혐오 단어가 생성되고 확산되고 있다. 본 연구는 여성혐오 단어에 대한 노출 정도가 개인이 가지는 여성혐오 태도에 미치는 영향을 알아보기 위해 실시되었다. 연구 1에서는 설문을 통해 여성혐오 단어의 노출 정도(알고 있는 여성혐오 단어 수, 인터넷 댓글을 보는 정도)와 명시적 여성혐오 태도 간의 관계를 알아보았다. 그 결과 혐오단어 노출이 많을수록 명시적 여성혐오 태도는 감소하였는데 이는 남성에게서 더 두드러지게 나타났다. 이는 부정적 미디어 자극에 대한 반복적 노출로 인한 자극 둔감화로 설명될 수 있다. 연구 2에서는 실험을 통해 여성혐오 단어의 노출 여부를 조작하고 암묵적 연합검사를 통해 암묵적 여성혐오 태도 간의 관계를 알아보았다. 집단 간 분산 분석 결과 남성의 경우 여성에 비해 혐오단어에 노출될수록 암묵적 여성혐오 태도가 더 강한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 여성혐오 태도에 있어 명시적 태도와 암묵적 태도 간의 차이를 보여주며, 혐오단어에 대한 동일한 수준의 노출 정도가 남성과 여성의 태도 변화에 미치는 영향이 다를 수 있음을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.521-526
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• 2016

온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권4호
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• pp.127-136
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• 2018

디지털 콘텐츠의 가치가 높아지고 있는 요즈음 소셜 미디어(Social Media)의 영향력은 더욱 커지고 있다. 10대, 20대를 중심으로 성장한 소셜 미디어는 빠르게 성장하여 현재 남녀노소를 막론하고 장소와 시간과 상관없이 즐겨 보고 있다. 이와 함께 최근 반려동물, 특히 고양이의 관심이 높아지고 있으며 이러한 관심은 1인 미디어에게도 영향을 미치고 있다. 본 연구는 국내에서 가장 인기가 많은 고양이 유튜브 채널 <크림히어로즈>와 <수리노을 SuriNoel>을 분석하였다. 두 고양이 채널의 누적조회수 상위 30개의 동영상, 실시간 스트리밍, 영상 속 고양이를 바탕으로 한 굿즈, 콘텐츠 소비자들의 댓글 분석을 통해 고양이를 1인 미디어로 보는 뷰니멀족들 또는 랜선집사들이 대리만족 하는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 대리만족을 통한 유튜브 채널의 확산은 반려동물로의 문화에 기여하고 나아가 유기동물과 동물학대에 대한 관심 및 반려동물에 대한 문화 확산의 기회를 마련하는 계기가 될 것이다.