• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.165-170
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• 2016

본 연구의 목적은 SNS 활용에 있어 사용자 언어 간 감성의 평균차이가 있는지를 검증하는 것이다. 가장 많이 이용되는 SNS 중 하나인 트위터를 대상으로, 영어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 터키어 및 네덜란드어 등 6개 언어로 작성된 약 2억 개 트윗을 스트리밍 API를 이용하여 수집하였으며, SentiStrength를 이용하여 주관적/객관적 비율, 감성강도, 긍정/부정 비율, 리트윗 횟수 및 경계불투과도 등에 대한 분석을 시행하고, 트위터를 통한 감성표현의 경향성과 변동을 파악하였다. 분석결과, 언어권에 따라 주관적/객관적 트윗 비율과 긍정/부정 트윗 비율이 각각 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.001). 또한, 언어의 종류는 감성강도와 경계 불투과도 그리고 리트윗 횟수에 통계적으로 유의한(p<0.001) 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 SNS를 활용한 감성분석에 있어 언어, 문화 별 경향성 및 수준차이를 반드시 고려하여야 한다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.67-80
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• 2023

Rice is an important food crop for most of the population in Nowadays, psychologists consider social media an important tool to examine mental disorders. Among these disorders, depression is one of the most common yet least cured disease Since abundant of writers having extensive followers express their feelings on social media and depression is significantly increasing, thus, exploring the literary text shared on social media may provide multidimensional features of depressive behaviors: (1) Background: Several studies observed that depressive data contains certain language styles and self-expressing pronouns, but current study provides the evidence that posts appearing with self-expressing pronouns and depressive language styles contain high emotional temperatures. Therefore, the main objective of this study is to examine the literary cyber writers' posts for discovering the symptomatic signs of depression. For this purpose, our research emphases on extracting the data from writers' public social media pages, blogs, and communities; (3) Results: To examine the emotional temperatures and sentences usage between depressive and not depressive groups, we employed the SentiStrength algorithm as a psycholinguistic method, TF-IDF and N-Gram for ranked phrases extraction, and Latent Dirichlet Allocation for topic modelling of the extracted phrases. The results unearth the strong connection between depression and negative emotional temperatures in writer's posts. Moreover, we used Naïve Bayes, Support Vector Machines, Random Forest, and Decision Tree algorithms to validate the classification of depressive and not depressive in terms of sentences, phrases and topics. The results reveal that comparing with others, Support Vectors Machines algorithm validates the classification while attaining highest 79% f-score; (4) Conclusions: Experimental results show that the proposed system outperformed for detection of depression trends in literary cyber writers using sentiment analysis.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.91-100
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• 2013

최근 많은 기업들이 도입하는 온라인 브랜드 커뮤니티는 기업 혁신에 도움이 될 고객의 의견을 수집하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 논문은 온라인 브랜드 커뮤니티에 게시되는 다양한 의견들 중 부정적 감정을 담고 있는 고객의견이 기업 혁신에 기여하는데 미치는 영향력을 분석하였다. 이를 위해 먼저 부정적 감정을 Fear, Anger, Shame, Sadness, Frustration의 총 다섯 가지 세분화된 감정으로 분류하고 WordNet과 SentiWordNet을 기반으로 부정적 감정에 대한 감정 어휘군을 구축하였다. 실험을 위해 본 연구에서는 스타벅스의 브랜드 커뮤니티인 MyStarbucksIdea.com에서 81,534건의 고객의견을 수집하였으며 부정적 감정 어휘군을 활용하여 각 고객의견 내 부정적 감정 정보를 추출하였다. 부정적 감정의 유무, 빈도, 강도의 세 가지 측면에 따른 기업 혁신에 대한 영향력을 분석한 결과, 부정적 감정이 담긴 고객의견이 기업 혁신에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났으며 부정적 감정 중, Frustration과 Sadness의 감정이 기업 혁신에 긍정적인 영향을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.