본 연구는 영화 흥행에 미치는 온라인 구전 변수들의 영향을 다루었다. 2012년 부터 2015년까지 4년 동안 국내에서 개봉한 총 관객 수 50만 이상인 276편의 영화에 대한 통계분석 결과 개봉 후 포털의 평가자 수, 개봉 후 블로그 수, 개봉 후 뉴스 수와 같은 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들이 온라인 구전의 방향을 나타내는 개봉 후 포털의 평점이나 혹은 영화의 내재적 속성을 나타내는 변수들로서 감독, 배우, 배급사, 등급, 국적, 개봉 월, 개봉 계절 등 보다 영화 흥행과 더욱 연관성이 있었다.
본 논문은 1990년 2월부터 2005년 7월까지 호주제와 관련된 $\ulcorner$국민일보$\lrcorner$, $\ulcorner$조선일보$\lrcorner$, $\ulcorner$한겨레$\lrcorner$의 신문기사를 대상으로 기사 수, 기사유형별, 등장인물별, 프레이밍 방식, 보도기사 형식별 프레임을 기준으로 살펴보았다. 본 연구에서는 호주제와 관련된 논의를 5시기로 구분하여 각 시기별 두드러지는 프레임과 소외된 프레임에 대해 분석했다. 분석결과에 따르면 호주제 논의와 관련된 프레임은 총 3가지 차원의 6가지 속성으로 구분될 수 있었다. 시기별로 볼 때 호주제에 관한 논의는 호주제 자체에 대한 속성적 차원에서 정치적 법적논의에 대한 차원으로, 그리고 사회적 논의와 관련된 차원으로 이행함을 발견할 수 있었다. 전반적으로 호주제 관련 기사는 '사회변화 혹은 시대정신 반영' 프레임이 우세하나, 속성적 차원에서는 '남성중심 사회의 반영' 프레임이, 대선 및 총선에 가까운 시기에 가서는 '정치적 성향파악의 잣대' 및 '가족법 개정 및 절차' 프레임이 우세했다. 각 신문사별 특성은 조선일보의 경우 호주제를 남성중심 사회의 전통적으로 내려오는 관습으로 바라보면서 기존 전통유지를 강조하는 프레임을 보여주었다. 반면, 한겨레는 호주제를 여성 권익의 향상과 관련짓고 양성평등의 확대를 주장하고 있었다. 국민일보는 호주제 폐지는 여성의 존엄성을 인정하는 시작이며 이 같은 시대적 윤리의 변화를 수용하는 법개정이 중요하다고 보았다.
최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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