• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.409-418
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• 2015

SNS 등 온라인에 쏟아지는 고객의 감성분석을 활용하여 마케팅 등 다양한 분야에서 성과를 내고 있다. 고객의 제품사용 후기 데이터를 수집하여 신제품의 마케팅 전략과 제품개선 방안을 도출하고 있으며, 선거철에는 유권자들의 마음을 실시간으로 읽어서 선거 전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 온라인 상에서 충북관광에 관한 글들을 수집하여 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석함으로써 충북관광을 위한 홍보전략과 관광진흥 정책을 수립하는 방안을 제시한다. 사용된 데이터는 주요 블로그, 뉴스, 관광관련 공공 데이터 등이며, 충북전역의 관광지를 대상으로 한다. 분석결과 충청북도 북부지역의 관광지들이 주요 이슈 관광지로 나타났으며, 관광지별로 연관 관광지와 연관 키워드들이 분석되었다. 또한, 주요 관광지별 감성분석을 통하여 긍/부정 현황과 그 원인을 파악할 수 있도록 하였다. 특히 이들 분석에 다차원 분석 기법을 연계함으로써 관광관련 텍스트 정보를 다각도로 분석하여 전략을 수립하는데 활용할 수 있도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.177-190
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• 2023

Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.199-207
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• 2020

최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.83-90
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• 2015

이 연구는 글로벌 저널리즘 환경에서 부상한 소셜 네트워크 저널리즘의 제 가치를 검토하고, 네트워크 저널리즘 이론을 토대로 국내 소셜 뉴스 사이트인 '위키트리'의 사례를 분석하였다. 소셜 네트워크 저널리즘은 공중으로 하여금 크라우드 소싱과 상호작용을 통해 저널리즘 생산의 모든 측면에 관여할 수 있도록 허용한다. 공중과의 네트워킹 효과로 인해 저널리즘은 더욱 개방적이고, 더욱 연결되며, 더욱 즉각적인 반응을 촉발시키고 있다. '위키트리'는 누구나 페이스북과 트위터를 통해서 뉴스를 작성하고 배포할 수 있는 소셜 네트워킹 뉴스서비스이다. 위키트리는 개방형소스 프로그램으로 운영되면서 '구글번역기'를 사용해 자동적으로 모든 뉴스 콘텐츠를 전환시키고, 인터넷 접근이 가능한 글로벌 시민이라면 누구나 뉴스생산에 기여할 수 있게 하며, 자신만의 창의적인 콘텐츠나 다른 정보원으로부터 생성된 콘텐츠를 공유할 수 있도록 허용한다. 초창기부터 '위키트리 글로벌' 사이트는 160개국에서 생성되는 접속 포인트들로 인해 급속하게 보도범위를 확장하고 있다. 이 연구는 위키트리 글로벌 사이트의 국제 커버리지를 국가별, 뉴스유형별로 분석함으로써 SNS를 활용해 글보벌 공중을 연결하는 것이 특정한 뉴스 아이템들뿐만 아니라 소셜뉴스 사이트의 뉴스 트래픽을 향상시킬 수 있음을 암시하고 있다. 또 다른 연구결과는 소셜 네트워크 저널리즘에서 트위터와 페이스북의 활용이 뉴스사이트에 대한 수용자들의 관심을 증대시킬 뿐만 아니라 뉴스수집의 능력을 확장시킴으로써 지역공중과 글로벌 공중 사이의 경계를 허물고 지역 온라인 저널리즘에 실현가능한 사업모델을 창출할 수 있음을 시사한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1105-1114
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• 2018

최근 국내 음원 시장의 성장 속도가 두드러짐에 따라 음원 흥행 예측의 필요성이 커졌다. 본 논문에서는 인터넷 기사, SNS 등 소셜 데이터와 멜론 주간차트 진입 순위의 상관관계를 분석하여 음원 흥행의 예측 지표를 제안한다. 남자 가수와 여자 가수 각각에 대하여 총 10가지 항목의 소셜 데이터를 수집하였고, 군집 분석을 실시하였다. 이를 통해 남자 가수와 여자 가수 각각의 유의미한 음원 흥행 예측 지표를 발견하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.169-176
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• 2015

최근 스마트폰 시장의 빠른 성장과 함께, 애플리케이션 시장 또한 크게 성장하고 있다. 애플리케이션은 날씨, 뉴스와 같은 정보검색을 비롯하여 교육, 게임, SNS 등 다양한 형태로 제공되고 있으며 다양한 유통경로를 통해 배포되고 있다. 이에 따라 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 애플리케이션뿐만 아니라 악의적 목적을 가진 악성 애플리케이션의 배포 역시 급증하고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓을 통해 배포되고 있는 정상 애플리케이션 및 Android MalGenome Project에서 제공하는 악성 애플리케이션의 이벤트를 추출, 분석하여 임의의 애플리케이션의 악성 여부를 판별하는 모형을 작성하고, 여러 가지 지표를 통해 모형을 평가하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.99-102
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• 2017

대규모의 데이터가 생산되고 저장되는 정보화 시대에서 현재와 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 추측하고 방향성을 알아갈 수 있는 빅데이터의 중요성이 강조되고 있다. 정형화 되지 못한 대규모 데이터를 빅데이터 분석 도구인 R과 웹크롤링을 통해 분석하고 그 통계를 기초로 데이터의 정형화와 정보 분석을 하도록 한다. 본 논문에서는 R과 웹크롤링을 이용하여 최근 이슈가 되고 있는 벤처창업을 주 키워드로 하여 뉴스 및 SNS에서 나타나는 벤처창업 관련 빅데이터를 분석한다. 뉴스기사와 페이스북, 트위터에서 벤처창업 관련 데이터를 수집하고 수집된 데이터에서 키워드를 분류하여 효율적인 벤처창업의 방법과 종류, 방향성에 대해 예측한다. 과거의 벤처창업 실패요인을 분석하고 현재의 문제점을 찾아 데이터 분석을 통해 벤처창업의 흐름과 방향성을 제시하여 창업자들이 겪을 수 있는 어려움을 사전에 예측하고 파악함으로써 실질적인 벤처창업에 크게 이바지할 것으로 보여 진다.