추천시스템은 정보기술의 발달에 따른 정보의 홍수 속에서 사용자의 요구 사항과 선호를 바탕으로 사용자와 공급자 양측의 이익을 위해 사용자가 합당한 제품을 선택하기 위한 개인화된 의사결정 지원수단이라고 할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구가 주로 공급자의 입장에서 추천시스템의 개선에 관한 연구들이거나 추천시스템 평가에 관한 연구가 대부분이어서 본 논문에서는 수요자의 입장에서 개인감정과 상황이 음악추천시스템의 수용성에 미치는 영향을 분석하기 위해 수정된 TAM을 기반으로 하여 관련 선행연구를 통해 검증된 변수를 기반으로 도출된 잠재변수와 측정치를 바탕으로 연구모형을 설정하고 이를 측정하기 위해 설문조사를 실시하여 다층구조 (High-Order Construct) 구조방정식모형을 통해 이를 분석하였다. 연구결과 개인감정 중에서 내적흥미와 즐거움은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 자기효능감은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났고 개인상황에 있어서는 사회적영향과 시간적합성은 유의한영향을 미치는 것으로 나타났지만 장소적합성은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a bias detection method that is based on personal and social opinions that express contrasting views on competing topics on Twitter. We used unsupervised polarity classification is conducted for learning social opinions on targets. The $tf{\cdot}idf$ algorithm is applied to extract targets to reflect sentiments and features of tweets. Our method addresses there being a lack of a sentiment lexicon when learning social opinions. To evaluate the effectiveness of our method, experiments were conducted on four issues using Twitter test collection. The proposed method achieved significant improvements over the baselines.
Opinion mining and sentiment analysis(OMSA) as a research discipline has emerged during last 15 years and provides a methodology to computationally process the unstructured data mainly to extract opinions and identify their sentiments. The relatively new but fast growing research discipline has changed a lot during these years. This paper presents a scientometric analysis of research work done on OMSA during 2007-2016. For the literature analysis, research publications indexed in Web of Science (WoS) database are used as input data. The publication data is analyzed computationally to identify year-wise publication pattern, rate of growth of publications, research areas.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제6권2호
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pp.43-66
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2016
The primary objective of this study was to investigate the perception of informational professionals' knowledge sharing practices in social media platforms. The specific objectives of the study included learning professionals' perceptions and awareness of knowledge sharing using social media, understanding their opinions and beliefs, and gaining familiarity with and reasons for using these tools. Open & close ended web-based questions were sent out by email to the international training program (ITP) participants. Findings indicated that most of the respondents' were aware of using social media and that they used social media for knowledge sharing. Speed and ease of use, managing personal knowledge, easier communication with users and colleagues and powerful communication tool are the areas that motivated them to use it. It also stated some barriers like lack of support, familiarity, trust, unfiltered information and fear of providing information. The study was limited to the perceptual aspect of the issue, specifically from the individuals' opinions and sentiments.
The proliferation of health misinformation gained momentum amidst the outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). People stuck in their homes, without work pressure, regardless of health concerns towards personal, family, or peer groups, consistently demanded information. People became engaged with misinformation while attempting to find health information content. This study used the content analysis method and analyzed 1,154 misinformation stories from four prominent signatories of the International Fact-Checking Network during the pandemic. The study finds the five main categories of misinformation related to the COVID-19 pandemic. These are 1) the severity of the virus, 2) cure, prevention, and treatment, 3) myths and rumors about vaccines, 4) health authorities' guidelines, and 5) personal and social impacts. Various sub-categories supported the content characteristics of these categories. The study also analyzed the emotional valence of health misinformation. It was found that misinformation containing negative sentiments got higher engagement during the pandemic. Positive and neutral sentiment misinformation has less reach. Surprise, fear, and anger/aggressive emotions highly affected people during the pandemic; in general, people and social media users warning people to safeguard themselves from COVID-19 and creating a confusing state were found as the primary motivation behind the propagation of misinformation. The present study offers valuable perspectives on the mechanisms underlying the spread of health-related misinformation amidst the COVID-19 outbreak. It highlights the significance of discerning the accuracy of information and the feelings it conveys in minimizing the adverse effects on the well-being of public health.
최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.
음악은 오랜 시간에 걸쳐 여러 환경 속에서 각각의 감정과 이야기를 담아 만들어지고 불려져 왔다. 사회 구성원으로부터 이야기를 담아 만들어지는 음악은 듣는 사람들이 자신의 경험과 감정에 비추어 주관적으로 해석하기도 하고, 한편으로 그 음악을 통하여 다른 사람들과 공감대를 느끼며 서로 소통하기도 하기 때문에 당대 사람들의 정서를 반영한다고 할 수 있다. 하지만 음악을 받아들이는 수용자의 입장과 음악을 만드는 창작자의 입장은 다를 수 있다. 본래 음악과 같은 예술작품에는 창작자의 의도가 작품의 탄생 배경이 되고, 그 작품이 가지는 주된 의미가 될 수 있다. 이에 비해 대중음악은 상업적이고 대중적인 주류의 음악 유통 시스템 아래서 자본에 의해 상업적으로 제작되기 때문에, 창작자의 의도가 자본의 영향으로부터 벗어날 수 없다. 반면 자본으로부터 '독립'해서 자기들의 음악을 추구하는 인디 음악은 대중음악과 반대로 창작자의 의도가 순수하게 온전히 담길 수 있다. 이런 인디 음악을 생산하고 활용하는 인디 밴드의 활동과 관련된 자료를 수집하고 분석해 봄으로써, 한국 인디 밴드 활동에 대한 기록이 당대 사회상에 갖는 의미와 가치에 대해 알아보고자 한다.
본 논문은 중국영화 6세대 감독의 삶에서 그들이 기억하는 역사적 시대를 살펴보고, 역사의 고민과 상처들이 영화에서는 어떠한 방법으로 기억되고 표현되는지 살펴보았다. 그들은 기존세대와 다른, 있는 그대로의 현실을 담아내려고 노력했으며, 역사의 시대적 의미를 기억과 망각 사이에서 무엇을 어떤 방식으로 표현 할지 함께 드러난다. 그것은 중국영화 6세대 작품에서 기억의 은유화를 통해 시대의 상처를 담아내었고, 희망과 절망 사이에 기억이 은폐되면서 꿈을 잃은 생존의 현실을 담아내었으며, 담담하게 현실을 받아들이는 일상의 자아를 보여 주었으며, 변할 수 없는 세상의 시선과 기억에 대항하고 있다. 6세대 작품속에 투영된 욕망은 자신의 정체성을 찾아가려는 과정에서 실현되지 못하는 현실, 전통성을 지켜 나가려는 모습, 변해가는 현실, 이 세 가지 사이에 갈등하며 꿈을 펼치지 못하고 순순히 현실을 받아들이는 수동적 모습을 담아내고 있다. 6세대 감독들은 기억이라는 이름으로 역사를 해석하는 과정에서, 사회적 억압은 가족의 억압, 가족의 억압은 한 개인의 억압으로 이어지고, 억압이 욕망으로 바뀌면서 반작용에 의한 삶이 지속되기도 한다. 그리고 현실에서 개인의 욕망이 실현되지 못하지만 판타지로 대신하면서, 슬픔을 극복하고 현실을 담담하게 이겨내는 모습들로 드러난다. 이런 아련한 정서를 통해 6세대 감독이 기억하는 중국인들의 얼굴로 그려낸다.
최근 전 세계적으로 긍정적인 삶의 질에 대한 관심이 증대되면서 이와 반대되는 부정적인 심리 정서인 우울, 불안, 스트레스를 겪는 사람들이 증가하고 있다. 특히 청소년기는 아동에서 성인기로 전환하는 시기로 생애주기에 있어서 신체적 심리적 변화가 많은 시기이다. 본 연구는 청소년이 직접적으로 경험하고 있는 개인적 차원과 사회환경적 차원에서 경험하는 스트레스로 인한 부정적 정서와 청소년의 내적 감정을 보호할 수 있는 고통 감내력을 동시에 고려하여 주관적 안녕감에 어떻게 관련되는지를 파악하고자 한다. 본 연구는 서울, 경기지역 소재의 고등학생 362명의 자료를 최종적으로 사용하였으며, 통계프로그램으로는 SPSS 22.0과 AMOS 22.0 을 사용하여 연구 분석하였다. 연구결과, 첫째 청소년의 우울과 불안은 고통 감내력과 주관적 안녕감에 대해 각 변인 간 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 특히 주관적 안녕감과 높은 부적 상관이 있음을 나타났다. 둘째, 청소년의 우울과 불안은 고통 감내력과 주관적 안녕감에 부적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고통 감내력과 주관적 안녕감 모두에서 우울보다 불안이 직접적으로 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 셋째, 청소년의 우울, 불안과 주관적 안녕감의 관계에서 고통 감내력은 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 스트레스에 노출된 청소년을 돕고, 주관적 안녕감의 증진방안을 제안하기 위한 기초자료를 제공하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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