• 한국식생활문화학회지
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• 제21권3호
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• pp.233-240
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• 2006

This study was intended to help children to cultivate and develop a sound attitude toward food consumption and eating habits through the analysis of food and nutritional information in news articles and advertisements in three major daily children's newspapers in Korea: The Chosen Children's Daily Newspaper, The Hankook Children's Daily Newspaper, and The Donga Children's Daily Newspaper. The monitoring period was for twelve months, January to December 2003. Two hundred seventy-nine articles and three hundred thirty-five advertisements were analyzed. The results were as follows. 'Cooking and health' were the most frequent subject in food and nutrition articles. The articles' contents are evaluated positively in morality and explanation; but negatively in fairness, specialization, and objectiveness. The articles were insufficient in the explanation of professional terms, scientific bases, and practical measures for real life. It therefore seems that they were difficult for children to understand well. The most frequent themes in the advertisements were 'processed fats and sugars' such as chocolate, candies, and cookies. Frequently, they were exaggerated and accompanied by phrases promoting consumption. They did not provide sufficient well-grounded information, and focused too much on events or gifts to instigate consumer sentiment. In conclusion, the most serious problem was that most food and nutrition information in these children's newspapers was lacking in specialization. More specialized and objective information should be provided in order to enhance the educational value of children's newspapers and their utilization in school education programs. Continuous monitoring should be carried out to discover those news articles and advertisements that contain correct food and nutrition information.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.277-284
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• 2020

텍스트마이닝은 비정형, 대용량의 텍스트 자료로부터 유의미한 정보를 추출하는 빅데이터 분석의 대표적인 방법이다. 트위터와 같은 SNS는 1초에서 수십만건의 데이터를 생성해내며 대중들의 의견이나 생각 등을 즉각적이며 직접적으로 보여주는 1인 미디어로의 역할을 하고 있다. 기성 미디어인 언론은 정보전달, 사회비판, 여론형성의 기능을 수행하고 있다. 본 논문에서는 미디어로의 SNS와 언론을 비교해 보고자 한다. 이를 위해 2019년 하반기 국내의 이슈 중의 하나인 "한일군사정보보호협정(GSOMIA) 종료"에 대한 SNS의 반응과 언론의 반응을 비교 분석한다. 수집된 데이터는 총 201,728개의 트윗과 20,698개의 신문 기사를 대상으로 감성분석, 연관분석, 군집분석을 수행하였다. 그 결과로 SNS의 경우 이슈에 대해 긍정적 반응이 높았고 언론의 경우는 부정적 반응이 높았다. 연관검색의 경우는 SNS의 경우 "파기, 결정, 우리" 등 국내적 이슈에 대한 지지가 높았고 언론의 경우 "실망, 유감, 우려" 등으로 대외적 이슈에 대한 부정적 견해를 보여주는 차이를 보여주었다. SNS는 정보전달의 기능보다는 사회 비판 및 여론의 추이를 살피거나 형성하는데 언론보다 빠르고 강하게 나타내고 있어 언론이 대중의 인식을 반영해주는 역할을 보완할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2017

주식 투자는 요즘 가장 대중적인 투자 중 하나이며, 주식시장에서 투자자들의 궁극적 목적은 이익극대화 및 손실최소화이며, 이를 달성하기 위해서 투자정보를 바탕으로 선택하게 된다. 또한 투자자는 위험에 대한 태도에 따라 투자성향에 영향을 받는다. 이러한 배경을 중심으로 본 연구는 개인투자자들의 투자성향과 투자정보탐색을 조사함으로서 투자자의 투자만족도에 미치는 영향력을 조명해보고자 한다. 또한 투자심리의 매개효과를 검증하고자 한다. 본 연구의 대상은 증권거래 경험이 있는 투자자이며, 설문 조사는 온라인으로 실시되었으며, 설문조사는 2016년 12월 1일~12월 30일까지 30일간 실시하였으며, 총 330부를 분석 자료로 이용하였다. 분석방법은 SPSS 21.0을 사용하여 기초통계, 신뢰도, 회귀분석을 수행하였다. 분석결과는 다음과 같다. 투자성향 중에서 수익추구성향, 분석추구성향, 투자추구성향이 투자성과에 영향을 미쳤다. 반면, 증권사 정보, 인적정보, 기업회계 정보는 투자성과에 유의미한 영향을 미쳤다. 마지막으로 자기과신 투자심리의 매개역할을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.101-106
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• 2023

In this busy world actually stress is continuously grow up in research and monitoring social websites. The social interaction is a process by which people act and react in relation with each other like play, fight, dance we can find social interactions. In this we find social structure means maintain the relationships among peoples and group of peoples. Its a limit and depends on its behavior. Because relationships established on expectations of every one involve depending on social network. There is lot of difference between emotional pain and physical pain. When you feel stress on physical body we all feel with tensions, stress on physical consequences, physical effects on our health. When we work on social network websites, developments or any research related information retrieving etc. our brain is going into stress. Actually by social network interactions like watching movies, online shopping, online marketing, online business here we observe sentiment analysis of movie reviews and feedback of customers either positive/negative. In movies there we can observe peoples reaction with each other it depends on actions in film like fights, dances, dialogues, content. Here we can analysis of stress on brain different actions of movie reviews. All these movie review analysis and stress on brain can calculated by machine learning techniques. Actually in target oriented business, the persons who are working in marketing always their brain in stress condition their emotional conditions are different at different times. In this paper how does brain deal with stress management. In software industries when developers are work at home, connected with clients in online work they gone under stress. And their emotional levels and stress levels always changes regarding work communication. In this paper we represent emotional intelligence with stress based analysis using machine learning techniques in social networks. It is ability of the person to be aware on your own emotions or feeling as well as feelings or emotions of the others use this awareness to manage self and your relationships. social interactions is not only about you its about every one can interacting and their expectations too. It about maintaining performance. Performance is sociological understanding how people can interact and a key to know analysis of social interactions. It is always to maintain successful interactions and inline expectations. That is to satisfy the audience. So people careful to control all of these and maintain impression management.

• 유통과학연구
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• 제13권4호
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• pp.89-98
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• 2015

Purpose - In today's globalized and modern business environment, corporate social responsibility (CSR) activities are considered to be essential for the sustainable development of enterprises. In addition, the corporate philanthropy that is related to CSR practices, as well as their being capable of reducing the anti-corporate sentiment of people have facilitated a qualitative forward leap into the quantitative growth phase. This study aims to undertake a comparative evaluation of corporate philanthropy through the Importance-Performance Analysis (IPA) method focusing on service and manufacturing industries, and to eventually determine a differentiated approach that is needed for corporate philanthropy. Research design, data, and methodology - The survey responses were collected through online research on specialized companies from consumers nationwide who were aged from 20 to 60 and who are aware of corporate philanthropy. A total of 408 sheets of questionnaire survey were used. Frequency analysis was undertaken in this study. The interviewees had demographic characteristics of gender: 206 males (50.5%) and 202 females (49.5%). They also had demographic characteristics of age: 82 people were over 20 (20.1%), 96 over 30 (23.5%), 105 over 40 (25.7%), and 125 over 50 (30.7%) years of age. The distribution of interviewees' residences is as follows: 154 persons (37.7%) in the Special City, 102 persons (25.0%) in the Metropolitan City, and 152 persons (37.3%) in the Provincial Region. The interviewees have been working for the following companies: 34 persons (8.3%) in LG Display, 80 (19.6%) in KT&G, 49 (12.0%) in Amore Pacific, 42 (10.3%) in KIA Motors, 47 (11.5%) in SBS, 52 (12.8%) in Shinhan Bank, 86 (21.1%) in Asiana Airlines, and 18 (4.4%) in Hyundai Department Store. We applied the paired t-test for the IPA analysis. PASW Statistics 18 was used for statistical analysis. Results - The results of IPA analysis indicated that the importance and performance degrees in both manufacturing and service industries were significantly different. Major empirical results showed that, in consumer, social, economic, philanthropic, and environmental dimensions, in the sub-factors of philanthropy activities in both manufacturing and service industries, the importance degree was found to be higher than performance degree. Further, the average difference between importance degree and performance degree by the sub-factors of philanthropy activities. On the other hand, the average difference of environmental dimension was found to be highest in both service and manufacturing industries. Thus, while consumers consider the philanthropy activities of the environmental dimension as most important, actual companies treat performance of philanthropy activities of the environmental dimension insufficiently or negligibly to some degree. Conclusions - The differentiated approach method that is required for corporate philanthropy may be proposed to uplift corporate accomplishments by analyzing the IPA of the attributes of the sub-factors of corporate philanthropy. This is, to an extent, insufficient in the existing studies related to the use of the IPA technique, and it shows the items that are to be conducted intensively.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.29-43
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• 2021

COVID-19 이후 국내는 물론, 전 세계적으로 온라인 교육은 절대적으로 필요하며 대체 불가한 교육 형태가 되었다. 온라인 교육이 급부상 하면서 교육 형태에 대해 사람들이 가지는 인식은 어떠한지, 만약 변화가 있다면 어떻게 변화했는지는 매우 궁금증을 자아내는 질문이다. 본 연구는 온라인 교육에 대한 소비자 인식의 변화 추이를 빅데이터를 활용하여 조사하였다. 이를 위해 코로나 이전(2019년 11월-12월), 코로나 촉발 이후(2020년 1월-2월), 온라인 개강직후(2020년 3월-4월), 온라인 교육을 일정 정도 경험한 이후(2020년 5월-6월)의 4개의 구간으로 구분하고, 텍스트 마이닝 즉, 키워드 빈도분석, 워드클라우드 분석, 네트워크 분석, 감성 분석을 수행하였다. 시기별로 온라인 교육 관련 키워드의 출현빈도는 코로나 이전에는 학점은행제, 평생교육, 블로그 등에서 코로나 이후 학교 개강이 시작되면서 온라인 개학, 비대면 교육, 실시간, 콘텐츠 제작, 유튜브 등으로 변화하였다. 감성분석 결과, 코로나 사태 이전에는 공지안내, 정보교류 등의 중립글이 대부분이었으나, 코로나 발생을 계기로 온라인 교육에 대한 사람들의 인식과 평가에 대한 긍정 및 부정의 의견이 논의되기 시작하였다. 또한 미래 온라인 교육시장의 확산과 전망 등 방향성에 대해서도 관심이 증대되었다. 온라인 교육은 발전가능성이 높은 만큼 앞으로 개선해야 할 부분들이 많겠으나, 교육 정책입안자, 현장에서 일하는 교육자들에게 온라인 교육 품질 개선 및 향후 나아갈 방향 수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.1-16
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• 2015

본 연구는 영화 리뷰 값이 1000개 이상인 673개의 영화를 대상으로 영화 장르별로 관객들이 느끼는 감정 어휘의 분포를 탐색하고 영화 흥행도와 감정 어휘의 관계를 파악하는데 목적이 있다. 분석을 위해 네이버 영화 리뷰를 크롤링하고 감정 어휘 사전을 활용하여 7개의 대표 감정 어휘, 영화 티켓 판매액, 영화 관람 관객 수, 상영 스크린 수, 한 스크린 당 영화 관람 관객 수, 영화의 장르, 영화의 영문 이름으로 구성된 데이터를 생성하였다. 연구 목적을 위한 분석은 상관관계 분석 방법과 Parallel coordinates 시각화 분석 방법을 사용하였다. 연구 결과로는 첫째, 장르에 따른 영화 흥행도를 분석하여 영화 흥행도가 가장 높은 장르는 코미디이고 가장 낮은 장르는 호러라는 결과를 확인하였다. 둘째, 모든 장르에서 'Happy'와 'Surprise'의 값이 높게 나오지만 다른 장르들에 비해 판타지 장르의 영화는 지루한 감정이 많이 느껴지고, SF장르의 영화는 화나는 감정이 많이 느껴진다는 결과를 확인 하였다. 셋째, 모든 장르의 감정 어휘 별 상관관계를 분석하여 Disgust'의 값이 높아질 때 'Anger'의 값도 높아지고, 'Happy'의 값이 높아질 때 'Surprise'의 값은 낮아진다라는 결과를 확인하였다. 넷째, 영화 흥행도에 따른 감정 어휘를 분석하여 영화 흥행도와 'Happy'는 선형 관계이지만 영화 흥행도와 'Fear'는 비선형 관계인 것을 확인 하였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.43-60
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• 2012

학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.