• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.157-181
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• 2013

최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권2호
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• pp.209-218
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• 2021

Background and objective: Instagram, an image-based social media, is being used as an important outlet for the communication and place marketing of public spaces. The purpose of this paper was to analyze how types of place-based content affect user reactions (Likes and Comments) on Instagram in order to provide basic data on the operation and utilization of social media by public places such as botanical gardens and arboretums. Methods: A total of 850 posts uploaded to the Instagram account of Kew Gardens from November 6, 2014 to July 3, 2020 were classified using 14 subject codes. Multiple regression analysis was performed to evaluate the user's reaction between the dependent variables ("Likes", "Comments") and the independent variables (14 subject codes). Results: The findings showed that user reactions appear to differ depending on the typology of the content, and "Likes" and "Comments" were presented in independent behavioral reactions. In particular, "close-ups of plants (botanic, macro)," "plant colony (botanic, wide)," "place-specific landscape (building, landscape)," "anniversary" and "information" showed positive impacts on both "Likes" and "Comments"which could lead to electronic word-of-mouth and content sharing. Conclusion: Based on these findings, it can be argued that the typology of a botanical garden's content can be used to determine factors that affect the immediate reactions and enhance engagement with users.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5321-5334
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• 2019

Data mining technology is frequently used in identifying the intention of users over a variety of information contexts. Since relevant terms are mainly hidden in text data, it is necessary to extract them. Quantification is required in order to interpret user preference in association with other structured data. This paper proposes rating and comments mining to identify user priority and obtain improved ratings. Structured data (location and rating) and unstructured data (comments) are collected and priority is derived by analyzing statistics and employing TF-IDF. In addition, the improved ratings are generated by applying priority categories based on materialized ratings through Sentiment-Oriented Point-wise Mutual Information (SO-PMI)-based emotion analysis. In this paper, an experiment was carried out by collecting ratings and comments on "place" and by applying them. We confirmed that the proposed mining method is 1.2 times better than the conventional methods that do not reflect priorities and that the performance is improved to almost 2 times when the number to be predicted is small.

• 한국비블리아학회지
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• 제27권4호
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• pp.63-84
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• 2016

본 연구는 미국 주립기록관 페이스북에 게시된 이용자 댓글을 분석하여 이용자 참여도와 게시물에 대한 이용자 반응의 유형을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 페이스북을 지속적으로 운영하고 있는 27개 주립기록관에서 2016년 8월 1일부터 9월 30일 사이에 생성된 페이스북 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 이용자 댓글 수, 개별 이용자 수 및 게시물 당 평균 댓글 수를 토대로 이용자의 참여도를 측정하였으며 이용자 참여도가 높은 순서대로 상위 10개의 주립기록관을 선정하였다. 이들 중 최상위인 오하이오 주립기록관과 5위권의 플로리다 주립기록관, 10위권의 아칸소 주립기록관 페이스북에서 이용자 댓글 687개와 댓글이 달린 게시물 132개를 수집하여 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과 이용자의 감성적 의견판단, 게시물에 대한 설명 추가 및 개인이야기 공유와 관련된 댓글이 다수를 차지하였다. 또한 질문을 통한 이용자 간 또는 이용자와 아키비스트 간 상호작용도 확인할 수 있었다. 게시물의 경우 소장자료와 관련된 정보와 지식을 공유하는 유형이 높은 비율을 차지하였다. 분석 결과를 바탕으로 국내 기록관에서 이용자의 삶과 연결되는 역사적 사실 및 관련 기록물을 발굴하여 제시하고 소셜 미디어에서 이용자와 효과적인 상호작용을 수행할 수 있는 방법을 모색하며 온라인 이용자 커뮤니티를 구축 유지하여 소셜 미디어를 통한 기록관 홍보 및 확장 서비스를 강화할 것을 제안하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.29-50
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• 2023

Purpose The impact of online reviews is widely acknowledged, with extensive research focused on text-based reviews. However, there's a lack of research regarding reviews in video format. To address this gap, this study aims to explore the connection between company-sponsored product review videos and the extent of directive speech within them. This article analyzed viewer sentiments expressed in video comments based on the level of directive speech used by the presenter. Design/methodology/approach This study involved analyzing speech acts in review videos based on sponsorship and examining consumer reactions through sentiment analysis of comments. We used Speech Act theory to perform the analysis. Findings YouTubers who receive company sponsorship for review videos tend to employ more directive speech. Furthermore, this increased use of directive speech is associated with a higher occurrence of negative consumer comments. This study's outcomes are valuable for the realm of user-generated content and natural language processing, offering practical insights for YouTube marketing strategies.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.335-343
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• 2014

인터넷의 발달로 대중의 여론에 영향을 주는 인터넷 매체의 신뢰성이 중요해지는 반면 최근의 익명성을 이용한 리뷰 조작 등의 사례는 대중들에게 막연한 의구심을 들게 한다. 본 연구에서는 이러한 사이버 여론 조작과 관련된 현상이 인터넷 게시판 등 웹사이트에도 존재하는지 여부를 수치적으로 살펴보기 위하여 댓글의 요소를 분석하고 내용을 코사인 유사도를 이용하여 비교하였다. 분석 결과 첫째, 댓글 내용의 유사성은 댓글 순위에 의한 게시글의 랭킹과 상관관계가 있었으며 분석 대상 2개 웹사이트에 대해서는 14.1%와 2.6%가 유사한 댓글로 구성되어 있었다. 둘째, 사이버 여론 조작에 일반적으로 이용되는 기법인 과다한 중복 게시 행위와 실제로는 동일인이지만 여러 명으로 위장한 것으로 추정되는 사용자를 파악 할 수 있었다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.135-145
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• 2018

온라인 커뮤니티에서는 사용자들이 댓글을 이용하여 다양한 주제에 대한 의견과 감정을 교환한다. 댓글을 통한 의사소통은 신속하고 편리하지만 때로는 이러한 무게감이 덜한 특성이 사용자로 하여금 무례하고 공격적인 언사를 쉽게 행하도록 만들어 분쟁을 쉽게 유발하기도 한다. 따라서 이러한 분쟁을 미리 예측하고 대응하기 위하여 사용자들의 특성을 미리 파악하고 분류하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 특성이 해당 사용자들이 참여한 발제글을 나타내는 댓글트리의 구조적인 특징에 나타난다는 가정을 바탕으로 댓글트리 구조를 서술하기 위한 여러 가지 정량적인 지표를 제안한다. 제안하는 정량 지표들의 분포를 통하여 발제글 작성자 및 댓글 작성자에 따른 지표의 분포를 살펴보고, 추가적으로 관리자에 의하여 경고를 받은 사용자들을 분류하는 실험을 통하여 제안하는 구조적 지표의 효과성을 보인다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권6호
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• pp.871-879
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• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.817-824
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• 2009

최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.