• Journal of Information Technology Services
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• v.11 no.sup
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• pp.139-152
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• 2012

In the medical web forum, people share medical experience and information as patients and patents' families. Some people search medical information written in non-expert language and some people offer words of comport to who are suffering from diseases. Medical web forums play a role of the informative support and the emotional support. We propose the automatic classification model of articles in the medical web forum into the information support and emotional support. We extract text features of articles in web forum using text mining techniques from the perspective of linguistics and then perform supervised learning to classify texts into the information support and the emotional support types. We adopt the Support Vector Machine (SVM), Naive-Bayesian, decision tree for automatic classification. We apply the proposed model to the HealthBoards forum, which is also one of the largest and most dynamic medical web forum.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.6
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• pp.127-140
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• 2015

In this study, we aim to analyze the relationship between the centrality in the social network and the sentiment of medial web forum users. In recent, many people use online resources to obtain health and wellness information especially social media resources. In the medial web forum, people give and receive informational supports and emotional supports and this interaction forms the social network. We analyze the social network, derive node characteristics in terms of centrality and compare the centrality index and the sentiment score derived from users' messages. We found that as more people express their emotion, they possess higher central position in the network. Further, people who express positive emotion in their messages have higher central position in the network than people who have negative emotion. This study will help to identify influentials of emotional supports to others and finally to control the depression of Alzheimer's disease patients and their related ones.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.337-338
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• 2015

본 연구는 알츠하이머 관련 의료웹포럼을 장기적으로 사용한 사람의 사회연결망 영향력 사이의 관계를 살펴보았다. 빈도분석결과 알츠하이머 병의 의료웹포럼을 2개월 이하로 사용한 유저가 전체의 76%에 해당함을 발견하였다. 사회연결망분석을 통해 장기적으로 사용한 고객들이 연결중심성이 높은 그룹임을 확인하였고, 상관성분석 결과 연결중심성과 이용기간과의 유의한 상관성을 발견하였다. 이와 같은 결과를 통해 향후 의료 웹포럼을 활성화 시키기 위한 전략수립을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.81-83
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• 2015

본 연구는 사용자의 감성이 온라인 소셜 미디어를 통해 감염이 된다는 사실을 감성 전파 모델링으로 보이고자 한다. 이를 위해 전염병 파생을 기술하고 이를 예측하는데 사용되었던 질병확산 모델을 기초로 소셜 미디어상의 감성 전파 모델을 제시한다. 제시한 모델의 타당성을 검증하기 위해 특정 리테일 산업에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 웹포럼의 데이터를 수집한다. 수집된 데이터로부터 주요 주제어를 도출하고, 주제별 감성을 측정하고, 시간에 따른 감성 값을 도출하여, 제시한 모델을 추정한다. 실험 결과 사용자의 긍정적 감성과 부정적 감성이 서로 경쟁관계에 있다는 가정을 따른 제안한 모델이 타당함을 보였다.