• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.191-193
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• 2016

본 논문에서는 SSD 저장장치를 포함하는 하둡의 Iterative Processing에 대한 성능 분석 결과를 소개한다. 하둡은 맵 리듀스 병렬 프로그래밍 모델을 통해 Batch Processing에 특화된 구조를 가지고 있는 프레임 워크이다. 이는 병렬/분산 환경에서 큰 성능향상을 보장하지만, 반복 작업을 수행하는 Iterative Processing에 대하여는 성능이 낮아지는 문제가 존재하고 있다. 이에 본 논문에서는 점차 낮아지는 가격으로 인해 하둡시스템에 적용 가능성이 타진되는 SSD를 통해 반복 작업의 성능이슈를 해결할 수 있는지 확인하고, SSD를 통한 성능향상의 요소가 존재하는지 알아보고자 실험을 진행하였다. 실험에서는 Batch Processing인 word count와 Iterative Processing인 Page Rank 알고리즘을 MapReduce로 구현하고 데이터 크기에 따른 성능 향상도를 측정하였고, SSD 추가와 같은 하드웨어적인 성능을 통한 하둡의 반복 작업은 큰 효율을 기대하기가 어렵다는 결론을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.622-625
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주 목적은 남북한 언어간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 한국어분석프로그램 KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 신문방송학적 해석을 제공하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.93-112
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• 2011

최근 온라인 쇼핑 활동의 증가와 함께 소비자들은 온라인상에서의 제품에 대한 리뷰를 합리적인 구매 결정을 내리기 위한 중요한 정보로 활용하고 있다. 하지만 소비자들은 많은 양의 온라인 리뷰 중 그들의 구매 결정에 유익하게 활용될 리뷰를 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 정교화 가능성 이론(elaboration likelihood model)을 바탕으로, 유익한 온라인 소비자 리뷰를 결정하는 요인이 무엇인지 알아보고, 구매하고자 하는 제품의 가격에 따라 유익한 리뷰를 결정짓는 요인이 어떻게 변화되는지를 분석하고자 한다. 본 분석을 위해 아마존 닷컴의 75,226개의 온라인 소비자 리뷰 데이터를 수집하고, 리뷰 메시지의 감정어 분석 (sentimental analysis)을 통해 메시지 내용에 대한 정량변수도 확보하였다. 다중회귀분석 결과, 리뷰 점수, 리뷰어에 대한 랭킹 정보를 포함하는 주변적 단서(peripheral cues)와 리뷰 메시지의 단어 수, 부정어 비율의 중심적 단서(central cues) 모두 리뷰의 유익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 고가격 제품과 저가격 제품에서 유익한 리뷰를 결정하는 요인이 다르게 나타남을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.43-61
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• 2016

온라인 쇼핑몰의 상품에 대한 고객 리뷰는 구매자들의 구매 의사결정에 영향을 미치고 있으며 중요한 구전효과의 원천과 의사결정의 정보 원천의 역할을 하고 있다. 한 제품에 대한 리뷰가 무척 많기에 온라인 쇼핑몰들은 고객 리뷰 평가 방안을 도입하였고, 이를 통해 고객들에게 유용하리라고 판단되는 리뷰들을 걸러서 보여주거나 강조할 수 있게 되었다. 리뷰 평가 방안은 해당 리뷰가 도움이 되었는지 혹은 도움이 되지 않았는 지를 리뷰를 읽은 고객이 평가하게 하는 방안이다. Amazon.com은 고객 평가를 바탕으로 총 투표 수 중에서 유용하다는 투표 수의 비율을 리뷰 유용성 지표로 삼고 있으며, Yelp.com은 유용하다는 투표 수 자체를 유용성 지표로 삼고 있다. 본 연구는 고객 리뷰의 감성과 독해 용이성이 리뷰의 유용성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. Amazon.com의 고객 리뷰 자료를 활용하여 비율형 유용성 지표를 종속변수로 하는 유사한 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 Yelp.com의 리뷰 자료를 활용하여 가산형 리뷰 유용성 지표인 경우에도 동일한 효과가 존재하는지를 검토하고자 한다. Yelp.com의 음료와 음식 카테고리에 해당하는 업종에 대한 리뷰를 자료로 활용하였으며, 점포의 명성과 인기도 데이터를 파악할 수 있는 170,294개의 리뷰를 분석에 활용하였다. 분석결과는 리뷰의 긍정 정도는 유용 투표수를 늘리는데 음의 영향을 미쳤다. 평가가 긍정적인 리뷰에서는 음의 영향관계가 유의 하였으나, 평가가 부정적인 리뷰에서는 리뷰의 긍정 정도가 유용 투표 수에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 독해 용이성은 리뷰가 읽기 어려울 수록 높은 값을 갖으며, 독해의 어려운 정도는 유용 투표수 획득에 음의 영향을 미쳤다. 독해 용이성은 긍정 리뷰, 부정 리뷰 관계없이 모두 음의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 결과는 유용 투표수가 0인 리뷰를 포함하여 영과잉 음이항 회귀분석을 수행한 경우와 유용 투표수가 0인 리뷰를 제외하고 음이항 회귀분석을 수행한 경우 모두 동일하게 파악되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3311-3317
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주목적은 남북한 언어 간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 국어분석프로그램KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 해석을 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.49-55
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• 2019

The character dialogue created by AI is unnatural when compared with human-made dialogue, and it can not reveal the character's personality properly in spite of remarkable development of AI. The purpose of this paper is to classify characters through the linguistic style and to investigate the relation of the specific linguistic style with the personality. We analyzed the dialogues of 92 characters selected from total 60 movies categorized four movie genres, such as romantic comedy, action, comedy and horror/thriller, using Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC), a text analysis software. As a result, we confirmed that there is a unique language style according to genre. Especially, we could find that the emotional tone than analytical thinking are two important features to classify. They were analyzed as very important features for classification as the precision and recall is over 78% for romantic comedy and action. However, the precision and recall were 66% and 50% for comedy and horror/thriller. Their impact on classification was less than romantic comedy and action genre. The characters of romantic comedy deal with the affection between men and women using a very high value of emotional tone than analytical thinking. The characters of action genre who need rational judgment to perform mission have much greater analytical thinking than emotional tone. Additionally, in the case of comedy and horror/thriller, we analyzed that they have many kinds of characters and that characters often change their personalities in the story.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권2호
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• pp.626-630
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• 2019

After several significant nuclear accidents, public attitudes toward nuclear energy technologies and facilities are considered to be one of the essential factors in the national energy and electricity policy-making process of several nations that employ nuclear energy as their key energy resource. However, it is difficult to explore and capture such an attitude, because the majority of prior studies analyzed public attitudes with a limited number of respondents and fragmentary opinion polls. In order to supplement this point, this study suggests a big data analyzing method with K-LIWC (Korean-Linguistic Inquiry and Word Count), sentiment and query analysis methods, and investigates public attitudes, positive and negative emotional statements about nuclear energy with the collected data sets of well-known social media and network services in Korea over time. Results show that several events and accidents related to nuclear energy have consistent or temporary effects on the attitude and ratios of the statements, depending on the kind of events and accidents. The presented methodology and the use of big data in relation to the energy industry is suggested as it can be helpful in addressing and exploring public attitudes. Based on the results, implications, limitations, and future research areas are presented.

• 한국치위생학회지
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• 제21권5호
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• pp.639-644
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• 2021

Objectives: The purpose of this study was to analyze the factors that affected the number of citations for articles published in the Journal of Korean Society of Dental Hygiene based on previous studies. Methods: Information on papers including the number of citations was collected using a web crawling technique. The effect of the number of author keywords, the number of Medical Subject Headings (MeSH) keywords, MeSH match rate, abstract word count and keyword-abstract ratio on the number of citations was analyzed by multiple regression analysis. Results: The use of the MeSH keyword did not have a significant effect on the number of citations. Among the other factors, only the keyword-abstract ratio was statistically significant. Conclusions: Select a topic of constant interest in the field, write the title in detail using colons or asterisks if necessary, and do not repeat the words used in the title in keywords. Select specific keywords deeply related to the topic. In particular, choice words or phrases that are frequently used in the abstract. If the MeSH keyword selection contradicts the previous strategies, boldly give up the MeSH keyword.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권4호
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• pp.37-48
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• 2023

Purpose - This study aims to explore the influence of emotional discrepancies among investors on the cryptocurrency market. It focuses on how varying emotions affect market dynamics such as volatility and trading volume in the context of Bitcoin trading. Design/methodology/approach - This study involves analyzing data from Bitcointalk.org, consisting of 57,963 posts and 2,215,776 responses from November 22, 2009, to December 31, 2022. Tools used include the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) software for classifying emotional content and the Python Pattern library for sentiment analysis. Findings - The results show that heterogeneous emotional feedback, whether positive or negative, significantly influences Bitcoin's intraday volatility, skewness, and trading volume. These findings are more pronounced when the underlying emotion in the feedback is amplified. Research implications or Originality - This study underscores the significance of emotional factors in financial decision-making, especially within the realm of social media. It suggests that investors and market strategists should consider the emotional landscape of online forums when making investment choices or formulating market strategies. The research also paves the way for future studies regarding the behavioral impact of emotions on the cryptocurrency market.