• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.74-85
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• 2022

한국 사회에서 결혼가치관의 변화, 비혼 만연 현상과 더불어 비혼출산이라는 새로운 가족 구성의 형태가 나타났고, 출생률 감소 문제와 결부되면서 사회적 논의가 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 비혼출산에 대한 사람들의 감성과 인식을 알아보기 위해 방송인의 비혼출산 사실이 알려진 2020년 11월 16일부터 최근 2021년 8월 16일까지 비혼출산에 관한 뉴스기사 댓글을 이용해 감성분석을 수행하였다. 연구 결과, 방송인의 비혼출산 사실이 알려진 사회이슈기에는 긍정적인 댓글이 다수인 반면, 정부여당이 정책적 검토를 시작한 정책의제기부터 정책결정기까지는 부정적인 댓글이 다수였다. 단어 동시출현빈도에 기반한 네트워크를 살펴본 결과, 댓글에는 전통적 가족규범 측면, 정책적 측면, 개인적 측면의 인식이 나타났다. 본 연구는 비혼출산 이슈가 정책의 제화 이후 정책결정과정 동안 부정적 인식이 만연하였다는 점을 밝혀냈으며, 비혼출산에 대한 사회적 논의의 초석이 되었다는 점에서 의의가 있다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-150
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• 2009

이 논문은 한글 뉴스 기사의 댓글에 대한 감정 분류 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기계학습을 이용하는데 본 논문에서는 자질의 가중치를 재조정하는 좀 색다른 방법을 제안한다. 일반적으로 댓글은 독자들이 특정 기사에 대해서 어떠한 감정을 가지고 있는지를 파악하는 중요한 단서가 된다. 그런데 독자들의 감정은 가사에 어떤 분야에 속하느냐에 영향을 받는다. 예를 들면 정치 기사는 부정적인 댓글은 많이 포함하고 있으며 인물 기사는 긍정적인 기사를 많이 포함한다. 이 논문은 이와 같은 댓글의 속성을 이용해서 기사의 원문과 기사의 분야 정보를 이용하여 가중치를 조정한다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 신문 기사와 댓글을 수집하여 감정 말뭉치를 구축하였으며 감정자질을 추출하기 위해 감정 사전을 구축하였다. 제안된 시스템의 $F_1$ 척도는 92.2%였으며 원문의 감정 단어와 분야 정보가 댓글의 감정을 분류하는데 중요한 자질임을 알 수 있었다.

• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.3-31
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• 2024

본 연구는 ChatGPT로부터 촉박된 생성형 인공지능에 대해 국내의 특수성을 고려한 대중의 우려를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 102개의 윤리 관련 뉴스 영상에 포함된 댓글을 파이썬 스크래퍼를 개발하여 수집하였으며, 텍스톰을 통해 형태소 분석 및 전처리를 통해 15,735개 댓글을 대상으로 상관토픽모델(CTM)을 통해 분석하였다. 분석 결과, 뉴스 영상에 포함된 댓글의 주요 토픽은 '법적 및 윤리적 고려 사항', '지적 재산권 및 기술', '기술 발전과 인류 미래, 정보 처리에서 인공지능의 잠재력', 'AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제', '인간모방' 등 6개로 확인되었다. 또한 6개의 토픽을 10% 이상의 상관계수 값을 보이는 관계로 구조화한 결과 '법적 및 윤리적 고려 사항', 'ChatGPT의 데이터 생성 관련 이슈(지적 재산권 및 기술, 정보 처리에서의 인공지능의 잠재력, 인간모방', '인류 미래에 대한 두려움(기술 발전과 인류 미래, AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제)' 등 3개로 구조화할 수 있었다. 이를 바탕으로 ChatGPT로 인해 촉발된 생성형 인공지능에 관한 관심과 더불어 다양한 우려가 공존하고 있는 것을 확인하였고, 국내의 역사적 및 사회적 맥락을 반영한 특수성을 가진 우려도 존재하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 데이터 공정성에 대한 국가 주도의 노력이 필요함을 제안하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제53권
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• pp.73-99
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• 2011

이 연구는 사회 감시견과 상호작용성의 차원에서 살펴 본 기자 블로그의 저널리즘적 특성이 전문기자 블로그와 시민기자 블로그 간에 어떻게 다르게 나타나는지를 비교 분석하였다. 사회의 감시견은 블로그 콘텐츠의 연성화 정도와 내용에 반영된 언론과 정부와의 관계의 측면에서 분석하였고, 상호작용성은 댓글 분석을 통해 규명하였다. 분석대상은 대표적인 시민기자 신문인 <오마이뉴스>와 이와 유사한 이념적 지향성을 지닌 <한겨레>의 전문기자 블로그다. 분석 결과, <오마이뉴스> 시민기자 블로그의 게시물이 <한겨레> 전문기자 블로그 게시물 보다 연성뉴스를 더 많이 다루고 있었으나 정부와 상호 비판적인 견제관계를 유지하는 경향이 상대적으로 강하게 드러나 시민기자 블로그와 전문기자 블로그가 서로 다른 측면에서 사회 감시견의 특성을 보여준다는 사실이 드러났다. 그리고 기자 블로그 게시물에 달린 댓글을 분석하여 파악한 상호작용성은, 댓글의 단순한 상호작용은 <오마이뉴스>에서 더 활발하게 이루어졌으나, 소통적 상호작용은 <한겨레>에서 더욱 강하게 나타난다는 결과를 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.45-56
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• 2009

오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스, 인터넷 게시판 등의 매체에서 댓글을 통해 다른 사람의 의견을 살피고 자신의 의견을 나타내고 있다. 그러나 현재 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 사용자가 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 살펴보는 것은 힘든 일이다. 또한 댓글 사용자가 증가함에 따라 스팸 댓글이나 악플 등이 사회 문제가 되기도 한다. 본 논문에서는 다음 아고라(Daum AGORA) 웹 블로그의 게시글과 댓글을 통계적으로 분석하고 유사도를 기반으로 클러스터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 클러스터링 결과를 시각화하여 간단한 스크린 뷰(screen view)로 보여준다. 또한, 본 시스템은 생물정보학에서 잘 알려진 정렬 기법인 Needleman-Wunsch 알고리즘을 이용해 스팸 댓글을 필터링한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.149-156
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• 2021

정치적 사안에 대한 대중의 의견과 인식을 객관적으로 이해하기 위한 방법으로 텍스트 마이닝을 통한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 기존 어휘 사전에 기반한 텍스트 마이닝 알고리즘은 신조어와 같이 사전에 수록되지 않은 어휘를 분석하는데 한계가 나타난다. SNS를 통해 나타나는 사용자들의 의견은 많은 경우 신조어와 비속어를 포함하는데, 이러한 어휘들을 효과적으로 분석하지 못한다면 정확한 대중의 인식과 의견을 파악하기 어렵게 된다. 본 논문은 정치 섹션의 뉴스 댓글로부터 정치적 의미성을 지니는 신조어와 비속어를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하고, 추출한 신조어휘들의 의미와 맥락을 이해하기 위한 다양한 방법을 제시하였음.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.109-114
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• 2019

본 연구는 페이스북 사용자의 '댓글'반응경향과 게시글의 '좋아요' 수가 포스팅된 제품에 대한 태도와 구매의도에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 남녀 대학생 135명의 피험자를 '댓글'반응 경향이 높은 집단과 낮은 집단으로 나누고 게시글의 '좋아요' 수를 고(高)/저(低) 조건으로 구분하여, 페이스북 뉴스피드에 게시된 제품관련 글을 읽도록 한 후 제품태도와 구매의도를 측정하였다. 변량분석 결과 '댓글'반응 경향 고/저에 따른 제품태도와 구매의도에는 차이가 나타나지 않았지만, '댓글'반응경향과 '좋아요' 수 고/저에 따른 상호작용이 유의하였다. 즉, '댓글'반응경향이 높은 사용자는 게시글의 '좋아요' 수에 따른 제품태도와 구매의도에 차이가 없었지만, '댓글'반응경향이 낮은 사용자는 '좋아요' 수 저(低)조건보다 '좋아요' 수 고(高)조건에서 더 호의적인 제품태도와 높은 구매의도를 보였다. 본 연구를 통해 페이스북 광고의 효과를 높이기 위해서는 사용자의 '좋아요' 반응을 많이 유발하는 것이 유용하며, '좋아요' 수가 많은 게시물 노출을 통해 사용자의 제품태도와 구매의도가 향상되는 것을 실증적으로 확인하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.30-45
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• 2022

본 연구에서는 텍스트마이닝을 활용해 한국과 미국의 온라인 뉴스와 포럼에서 산업수학과 관련한 이슈를 파악하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 이를 위해 한국의 주요 포털 사이트인 네이버의 뉴스 기사, 클리앙의 게시글과 댓글, 그리고 미국의 New York Times와 CNN의 뉴스 기사, Reddit의 게시글과 댓글에서 산업수학과 관련한 텍스트 데이터를 수집하여 구조적 토픽모델링 분석을 수행하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 한국의 뉴스는 산업수학의 필요성과 정부의 지원 측면에 대해, 미국에서는 산업수학이 활용되는 다양한 분야에 대해 다루는 것으로 나타났다. 둘째, 한국에서는 온라인 뉴스와 포럼에서 각기 다른 주제로 동일한 개수의 이슈가 나타났지만, 미국에서는 온라인 포럼보다 뉴스 기사에서 더 많은 이슈를 다루고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 한국에서 산업수학이 정착하는 데 있어 연구자들에게는 학술적, 그리고 정부에는 실무적 시사점을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.419-425
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• 2024

디지털 커뮤니케이션이 차지하는 비중이 높아질수록 무례나 혐오와 같은 반시민적인 댓글과 이에 공감하는 행동 역시 증가하고 있어 이를 해결하기 위한 사회적인 노력이 요구되고 있다. 이러한 노력의 일환으로서, 우리는 반시민적인 댓글을 남기는 행위 뿐 아니라, 이에 대해 공감하는 행위 역시 반시민적인 것으로 규정하여 가상 뉴스 포털에서 아바타의 피드백이 사용자들의 반시민적 댓글 공감 행동에 미치는 영향을 탐구하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 사회적 논란이 있는 뉴스를 가상 공간에 게시하였고, 함께 게시된 댓글들 중 참가자들이 반시민적 댓글을 선택할 때 텍스트로만 된 피드백과 아바타가 같이 등장하는 피드백인 두 가지 방식으로 피드백이 이루어졌다. 이후 피드백이 행동 순응에 영향을 미치는 메커니즘을 파악하기 위해 행동 순응, 죄책감, 인상관리욕구를 설문을 통해 평가하였다. 그결과, 텍스트로 된 피드백보다 아바타가 피드백을 제공하였을 때 참가자들의 사회적 반응에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 아바타와의 상호작용은 참가자들의 행동 순응과 죄책감, 인상관리욕구를 높였다. 우리는 아바타 기반의 상호작용이 사용자들의 사회적 행동과 태도에 긍정적인 변화를 가져올 수 있음을 확인했다.