• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-38
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• 2014

본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.118-127
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• 2020

본 연구는 최근 사회과학에서 실시되고 있는 양적 텍스트 분석의 흐름과 분석을 실시함에 있어 주의해야 할 사례를 포함하여 기술 하였다. 특히, 2017년부터 2019년까지 3년간 학술지와 언론에서 사용된 "이주", "이민" 키워드를 기반으로 사례연구를 실시하였다. 이를 위해 최근 사회과학분야에서 주목 받는 자연어 처리 기술(NLP)를 이용한 양적 텍스트 분석 (Quantitate text analysis)을 사용하였다. 양적 텍스트 분석은 문서를 구조적 데이터로 변환하여, 가설의 발견 및 검증을 실시하는 데이터 과학의 영역으로, 데이터의 모델링 및 가시화 등이 가능하고, 특히 비구조화 된 데이터를 구조화할 수 있다는 점에서 사회과학 분야에 많이 도입하였다. 따라서 본 연구는 양적 텍스트 분석을 통해 "이주", "이민"을 키워드로 한 연구 및 언론 기사에 대한 통계 분석을 실시하고 도출된 결론에 대한 해석을 실시하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권3호
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• pp.33-48
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• 2015

Recently, many users frequently share their opinions on diverse issues using various social media. Therefore, many governments have attempted to establish or improve national policies according to the public opinions captured from the various social media. In this paper, we indicate several limitations of traditional approaches for analyzing public opinions about science and technology and provide an alternative methodology to overcome the limitations. First of all, we distinguish science and technology analysis phase and social issue analysis phase to reflect the fact that public opinion can be formed only when a certain science and technology is applied to a specific social issue. Next, we apply a start list and a stop list successively to acquire clarified and interesting results. Finally, to identify most appropriate documents fitting to a given subject, we develop a new concept of logical filter that consists of not only mere keywords but also a logical relationship among keywords. This study then analyzes the possibilities for the practical use of the proposed methodology thorough its application to discovering core issues and public opinions from 1,700,886 documents comprising SNS, blog, news, and discussion.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제22권3호
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• pp.83-103
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• 2015

The rapid development of internet technologies and social media over the last few years has generated a huge amount of unstructured text data, which contains a great deal of valuable information and issues. Therefore, text mining-extracting meaningful information from unstructured text data-has gained attention from many researchers in various fields. Topic analysis is a text mining application that is used to determine the main issues in a large volume of text documents. However, it is difficult to identify related issues or meaningful insights as the number of issues derived through topic analysis is too large. Furthermore, traditional issue-clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be recognized using traditional issue-clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives. Therefore, in this research, a methodology to reorganize social issues from a research and development (R&D) perspective using social network analysis is proposed. Using an R&D perspective lexicon, issues that consistently share the same R&D keywords can be further identified through social network analysis. In this study, the R&D keywords that are associated with a particular issue imply the key technology elements that are needed to solve a particular issue. Issue clustering can then be performed based on the analysis results. Furthermore, the relationship between issues that share the same R&D keywords can be reorganized more systematically, by grouping them into clusters according to the R&D perspective lexicon. We expect that our methodology will contribute to establishing efficient R&D investment policies at the national level by enhancing the reusability of R&D knowledge, based on issue clustering using the R&D perspective lexicon. In addition, business companies could also utilize the results by aligning the R&D with their business strategy plans, to help companies develop innovative products and new technologies that sustain innovative business models.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.47-60
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• 2021

2019년 코로나19(COVID-19) 발생 이후 팬데믹이 장기화되고 있다. 본 연구는 국가별로 코로나19 관련 위기 커뮤니케이션을 위해 소셜미디어를 어떻게 활용하는지를 분석하고, 게시글의 유형(감염병 정보, 행동지침, 심리적 소통)에 따른 이용자 반응(Engagement) 수준을 비교 분석한다. 이를 위해, 2020년 1월부터 2021년 3월까지 한국, 미국, 영국, EU 4개국 감염병 관리 기관의 페이스북과 유튜브의 게시물 정보를 수집하여 텍스트 분석을 시행하였다. 분석 결과, 한국과 미국의 소셜미디어 활용도가 영국과 EU에 비해 높게 나타났으며, 4개국 모두 소셜미디어를 감염병 정보 제공과 행동지침을 전달하는 수단으로 활용하고 있었다. 소셜미디어의 특성상 단순한 정보 전달을 넘어, 상황에 대한 교감과 위로 등 대중에게 심리적으로 다가갈 수 있는 수단이 될 수 있음에도 불구하고, 미국을 제외한 대부분 국가의 소셜미디어에서 심리적 소통 유형의 게시글을 찾아볼 수 없었다. 게시글에 대한 이용자 반응은 행동지침 유형에서 가장 높게 나타났다. 본 연구는 감염병 위기 커뮤니케이션 전략을 수립한다는 점에서 소셜미디어의 중요성과 역할을 정의하는 데 도움이 될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.309-318
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• 2017

본 연구는 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형 및 특성을 분석한 것이다. 소셜 미디어 뉴스는 트위터나 페이스북 등 SNS를 기반으로 자유롭게 정보를 공유하고 누구나 기사를 작성하고 편집할 수 있는 특성으로 인해 기존 미디어가 따라올 수 없을 만큼 의견의 다양성을 실현시키고 있다. 이에 구체적으로 소셜 미디어 뉴스가 어떻게 기존 미디어와 차별적으로 뉴스를 형성하고 있는지, 어떠한 뉴스 프레임으로 여론을 형성하고 있는지 살펴보고자 국내 소셜 뉴스매체인 '위키트리'를 대상으로 '대통령선거' 키워드 검색을 통해 총 419건의 기사를 추출한 후 내용분석을 실시하였다. 그 결과 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조와 프레임 유형은 보도인물, 게재유형, 정보원, 주제범주, 현 정권에 대한 태도에 따라 유의미한 차이를 보였는데 심층성이 부족하고 연성화가 뚜렷해져 기존 미디어가 가지는 정치 뉴스의 한계를 여전히 벗어나지 못하고 있는 것으로 해석된다. 소셜 미디어 정치 뉴스의 논조는 개연적, 구체적이기 보다 당위적, 추상적인 것으로 나타났고 주로 감성, 전략, 일화 중심의 프레임을 사용하고 있는 것으로 나타났기 때문이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.401-414
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• 2021

본 연구는 노인의 문자메시지와 SNS 활용역량이 비동거 자녀, 형제·자매 및 친인척, 친구, 이웃, 지인과의 접촉과 어떠한 관련성이 있는지 살펴보았다. 연구대상은 2017년 노인실태조사에 참여한 65세 이상 노인 8,392명으로, 노인의 문자메시지 받기와 보내기, SNS 활용역량을 기준으로 4집단으로 구분하였다. 회귀분석 결과, 노인이 문자메시지와 SNS를 모두 사용하는 능력을 보유하였을 때, 비공식적 사회관계망을 구성하는 모든 성원과 비대면 접촉(연락)이 가장 빈번하였다. 그러나 문자메시지와 SNS 활용역량은 친구, 이웃, 지인과의 대면접촉 빈도와 주로 유의한 관련성이 나타났다. 본 연구 결과는 문자메시지와 SNS 활용역량이 가족 및 친구와의 정서적, 도구적 지원 교환에 핵심적인 역할을 하여 지역사회에서 거주하는 노인의 삶의 질에 기여할 가능성을 제시한다. 또한 비공식적 사회관계망 성원들과 관계를 지속하는데 정보화 교육이 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다.

• 대한간호학회지
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• 제47권6호
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• pp.806-816
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• 2017

Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.

• 한국지역지리학회지
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• 제18권4호
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• pp.445-463
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• 2012

이 연구는 미디어와 지리교육의 새로운 관계를 정립하려는 시도로서 미디어 리터러시에 초점을 두고 있다. 지금까지 미디어를 통해 나타난 지리적 현상이 세계를 비추는 창으로 간주되었다면, 이제는 다양한 주체와 목적에 의해 사회적으로 구성된 재현의 산물로서 인식될 필요가 있다. 미디어에 대한 이러한 인식론적 전환은 교수 학습에 있어서 사회적 구성주의와 미디어 리터러시의 중요성을 부각시킨다. 기존의 미디어를 활용한 소극적이고 수동적인 지리교육에서 벗어나 미디어를 통해 재현된 지리적 현상, 즉 미디어 텍스트가 어떻게 구성되고 선별되는지를 비판적으로 분석 이해하고 추론할 수 있는 능동적인 미디어 리터러시를 촉진할 수 있는 지리교육으로의 전환이 요구된다. 이러한 미디어 리터러시로서의 지리교육은 학생들의 능동적이고 창의적인 비판적 활동을 강조하여 미디어 텍스트에 감추어진 이데올로기를 드러내게 할 뿐만 아니라, 학생들의 지리적 상상력을 자극하고 풍부하게 할 수 있다는 점에서 더욱 의의가 있다고 할 수 있다.