문서에 표출된 사용자의 의견을 검색하는 의견 검색의 성능이 일반 사실을 검색하는 기존 주제 검색의 성능을 크게 향상시키지 못하고 있다. 이에 본 연구는 블로그를 대상으로 의견 문서와 비의견 문서의 단어 통계를 비교 분석함으로써 의견 검색에 활용할 수 있는 통계적 특성을 파악하고자 한다. TREC의 블로그 트랙에서 사용했던 Blogs06 컬렉션과 150개의 TREC 토픽을 실험 데이터로 사용하였다. JS divergence를 이용하여 의견 문서에서의 단어 확률 분포 간의 상이성을 비교 분석하였으며, TREC 토픽의 유형 및 주제 영역별로 의견 문서를 구분하여 확률 분포의 차이점을 살펴보았고, 의견 단어별 확률을 비교 분석하였다. 실험을 통해 토픽별 특성을 고려한 의견 탐지 방법의 필요성, 토픽별 긍/부정 의견 단어 추출의 효과성, 유형과 주제 영역의 상호 보완적인 특징, 긍정 의견 단어 사용의 유의점 등을 알아내었다.
이 논문은 여러가지 자료를 결합해 어떤 주제에 관한 의견이 실려있는 블로그를 찾는 융합적 의견탐지방법을 소개한다. 주제에 관한 의견이 담긴 블로그를 찾기위해 이 연구는 기존의 IR 방법으로 주제에 관한 블로그를 검색한 후 여러가지 의견탐지 방법을 합산한 의견점수로 검색결과의 순위를 조정하는 방법을 쓴다. 의견탐지 모듈의 주요 구성 요소는 의견이 실려있는 블로그에 자주 나오는 단어들을 활용한 고빈도 모듈, 강한 감정을 표현하는 희귀 한 용어들을 (e.g., "sooo good") 활용한 저빈도 모듈, "I"와 "you"에 묶인 n-gram을 (e.g., I believe, You will love) 활용한 IU모듈, 윌슨의 주관 용어 목록을 바탕으로 한 윌슨의 어휘모듈, 그리고 소수의 의견 약어를 (e.g., imho) 이용한 의견 약어 모듈들 이다. 본 연구의 결과는 여러 가지 방법을 융합하는 것이 의견 검출 성능을 향상시키는데 효과적이 다는 것을 보여주었다.
SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
The main purpose of this study was to compare the characteristics of male innovators and of male opinion leaders across product categories in terms of personality, attitudes, social participation, media usage patterns and demographic aspects. Six product categories such as clothing, cosmetics, small electronic appliances, medium-large electronic appliances, interior supplies and sports-leisure goods was used. A valid and reliable self-report scale was used to measure innovativeness and opinion leadership for 423 male adults living in social area Analyses showed that venturesomeness is the most common characteristics between innovators and opinion leaders across product categories. Innovators showed higher tendency of narcissism while opinion leadership showed higher cosmopolitainsm. Common charateristics of innovators and of opininion leaders of both clothing and cosmetics are cosmopolitanism, narcissism, exhibitionism, venturesomeness. The degrees of social participation and media usage patterns were different according to product categories for both innovators and opinion leaders. The implications of these findings for diffusion theory and merchandising were discussed.
소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.
이 글은 제주도 에멘 난민 수용에 대한 여론의 추이와 그에 따른 정치적 상황에 주목하면서 시작되었다. 제주도 난민 수용 반대 여론은 난민법의 수정 또는 폐지까지 요구한다. 에멘 난민 수용을 거부하는 입장은 치안과 안전, 문화 마찰, 경제적 이익이라는 측면에서 어느 정도 설득력을 가지지만 전향적인 사회가 견지해야 할 보편적인 가치, 진리적인 가치에는 반한다. 정치적 결정권자가 여론은 살피는 일은 자연스럽고 또한 중요한 일이다. 그러나 아무리 많은 다수의 의견이라 할지라도 정의롭지 않은 여론은 정치적 결정의 토대가 되어서는 안 된다. 본 논문은 그러한 이유와 근거로 여론의 형성과정과 관련 개념들의 그림자를 살펴볼 것이고, 반대로 공동체적 결정이 참고할 수 있는 가치로서 아우구스티누스의 '사랑' 개념과 원리를 검토하고자 한다. 갈등은 불안전과 균열을 초래한다. 공통감이 없으면 균열은 봉합되지 않는다. 본 논문은 이러한 갈등상태가 해소되어야 함을 과제로 삼고 아우구스티누스에게서 혜안을 얻고자 한다.
본 논문에서는 멀티미디어 응용을 위한 동영상의 주관적 품질평가방법으로 널리 사용되는 DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale method) 및 ACR(Absolute Category Rating)방법을 비교분석하였다. 두 가지 방법을 비교 실험한 결과 MOS (Mean Opinion Score) 값의 경우 DSCQS와 ACR의 평가치가 매우 높은 상관도를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 DMOS (Difference Mean Opinion Score)값의 경우에는 DSCQS와 ACR 방법이 MOS 값의 경우보다 약간 낮은 정도의 상관도를 보였다. 이 같은 결과는 ACR 방식이 DSCQS에 필적하는 성능을 제공하며 많은 수의 영상을 평가 할 수 있는 효율적인 주관적 품질평가 방법임을 보여주고 있다.
최근에 사용자에 의한 대량의 텍스트 데이터가 발생하면서 사용자의 정보, 의견 등을 분석하는 오피니언 마이닝이 중요하게 부각되고 있다. 오피니언 마이닝 중 특히 정서 분석은 제품, 사회적 이슈, 정치인에 대한 호감 등에 대한 개인적 의견이나 정서를 분석하여 긍정, 부정이나 행복, 슬픔 등의 정서를 분석하는 연구 분야이다. 정서 분석을 위해서 정서 차원 이론의 정서가와 각성 차원의 2차원 공간을 사용하고, 이 공간에서 정서가 분포하는 영역을 설정하여 매핑하는 방법을 사용한다. 그러나 기존에는 정서의 분포 영역을 임의로 설정하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 한국어 정서 단어 목록을 사용해 사용자 설문을 실시하여 2차원 상에 12개 정서의 분포를 구성하였다. 또한 2차원 상의 특정 정서 상태가 여러 개의 정서에 중첩되는 경우, 정서에 소속될 확률을 사용한 룰렛휠 방법을 사용하여 하나의 정서를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 사용하여 텍스트에서 정서 단어를 추출하여 텍스트를 정서로 분류할 수 있다.
The purpose of this study was to identify and profile store browsers in terms of their browsing motives, fashion behavioral characteristics, buying behavior and preferred store attributes. The data were collected through questionnaire from 302 female college students by convenient sampling method. Statistical analysis of factor analysis, x²-test, and t-test were performed in analyzing the data. The browsing motives of browsers were to obtains fashion information, sensory stimulation and diversion from routine life. They showed the high level of fashion involvement, shopping confidence, shopping innovativeness, shopping opinion leadership as well s fashion opinion leadership. Browsers tended to be impulse buyers and spent more money on clothing than non-browsers. The attributes that influence their store choice were the variety of products and brands, information availability ,and pleasant store atmosphere.
This paper deals with contrastive analysis and interlanguage with respect to adjective ordering. It aimed to investigate how similar and different the orders of descriptive adjectives are in English and Korean, and how Korean EFL learners perceive the sequences of English descriptive adjectives. Data were collected from native English speakers and native Korean speakers and Korean EFL learners. The contrastive analysis showed that the order of English adjectives was size, opinion, condition, age, color, shape, material, and origin, whereas the Korean order was condition, age, opinion, color, size, shape, material, and origin. The relative order of the interlanguage was shown to be age, size, opinion, shape, condition, color, origin, and material, with the exceptions of the order of condition preceding age and that of size being the same position as condition. The interlanguage data manifested different aspects of ordering when compared with English and Korean: Some adjective combinations were similar to both English and Korean; Some were different from English or Korean; Some were different from both English and Korean. These ordering patterns are discussed in terms of such principles as the nouniness principle, the subjectivity/objectivity principle, the iconic principle, etc. On the basis of these results, some helpful suggestions are made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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