• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.4
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• pp.91-100
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• 2013

In recent years, online brand communities, whereby firms and customers interact freely, are emerging trend, because customers' opinions collected in these communities can help firms to achieve their innovation effectively. In this study, we examined whether customer opinions containing negative emotions have influence on their adoption for organizational innovation. To that end, we firstly classified negative emotions into five categories of detailed negative emotions such as Fear, Anger, Shame, Sadness, and Frustration. Then, we developed a lexicon for each category of negative emotions, using WordNet and SentiWordNet. From 81,543 customer opinions collected from MyStarbucksIdea.com which is Starbucks' brand community, we extracted terms that belong to each lexicon. We conducted an experiment to examine whether the existence, frequency and strength of terms with negative emotions in each category affect the adoption of customer opinions for organizational innovation. In the experiment, we statistically verified that there is a positive relationship between customer ideas containing negative emotions and their adoption for innovation. Especially, Frustration and Sadness out of the five emotions are significantly influential to organizational innovation.

• Information Systems Review
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• v.22 no.4
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• pp.59-74
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• 2020

This paper investigates the asymmetric effect of social sentimental on an individual stock price return. For this purpose, four companies such as POSCO, Korean Electricity, AMORE PACIFIC, KIA Motors are chosen from KOSPI listed companies in terms of dataperspective. The main estimation results are as follows: the positive opinions affect only the stock prices return of three companies while the negative opinions affect all of the companies. It shows that positive or negative texts give asymmetric effect on stock price return and the effect of negative opinions is bigger than that of positive opinions. The results imply that investors are more sensitive to the negatives since they have the tendency of loss aversion. Also, it indicates that subjective opinion on SNS can be used as the proxy for the investment sentiment.

• 정보화사회
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• s.76
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• pp.32-37
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• 1994

우리협회는 지난 1월 통신시장 개방에 따른 정보통신산업계의 의견을 수렴하고자 135개 사업자를 대상으로 설문조사를 실시한 바 있다. 조사결과 통신시장 개방은 장단기적으로 정보통신산업 영역의 전면에 걸쳐 나쁜 영향을 미칠 것으로 나타났으며 특히 S/W 사업자와 SI사업자는 50%이상이 시장잠식등의 부정적 영향을 우려하고 있는 것으로 조사됐다.

• 정보화사회
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• s.44
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• pp.29-33
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• 1991

기술혁신이 새롭게 이루어졌을 때 일반적으로 그것의 기능.효과.영향에 대해서는 긍정적인 면과 부정적인 면의 두 가지 측면에서 논의된다. 특히 뉴미디어에 의해 창출되는 미래 사회의 모습에 대해서는 그 의견이 대립되고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.142-144
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• 2012

소셜 미디어가 확산되고 사용자가 증가하면서, 사용자들은 소셜 미디어를 통해 의견을 공유한다. 소셜 미디어는 실시간 정보에 대한 전달이 빠르며 데이터를 수집, 분석할 수 있다. 오피니언 마이닝은 텍스트로부터 사용자의 의견이 포함된 패턴을 추출하여 특정 제품이나 서비스에 대한 의견의 긍정, 부정 표현의 정도를 측정한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 기반으로 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품, 서비스와 관련된 사용자의 의견을 분석하여 긍정, 부정인지를 판단한다. 그리고 부정 패턴의 빈도를 통해 기업의 위기 상황을 인지하며, 위기 대응을 위한 4단계의 위기관리 모델을 제시한다. 또한 소셜 미디어에서 기업의 위기관리 사례를 확인하고, 표본조사를 통하여 평가 및 분석을 수행한다. 이 모델을 이용하여 방대한 소셜 미디어 데이터에서 기업의 제품이나 서비스에 대한 부정적 의견을 초기에 감지하고, 체계적으로 대응 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.169-171
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• 2016

본 논문에서는 로봇 프로그래밍 교육에 대한 예비 교사의 인식 조사를 분석하고자 한다. 연구를 위하여 로봇 프로그래밍 교육프로그램과 예비 교사의 인식을 조사하기 위한 서술형 검사 도구를 개발하였다. 분석한 결과는 다음과 같다. 예비 교사는 프로그래밍 교육에서 로봇이 흥미, 자신감, 성취감을 얻을 수 있다고 말하였고, 문제 해결 활동을 할 수 있다는 점과 직접 구현하면서 만들 수 있다는 점 때문에 이해가 쉽다고 말하였다. 반면에 로봇이 조립과 분해가 어렵고, 비용과 시간이 많이 든다는 점, 부품 관리의 어렵다는 점, 조작이 어렵다는 점때문에 로봇 프로그래밍 교육에 대하여 부정적인 의견을 나타냈다. 이러한 부정적인 의견 때문에 로봇을 수업에 활용하지 않겠다는 예비 교사가 더 많았다. 마지막으로 예비 교사가 로봇 활동은 개별 활동보다 조별 활동을 선호한다고 응답하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.568-571
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• 2010

본 논문은 인터넷에서 사용자가 물품을 구매하고자 할 때 구매를 원하는 것의 상품평을 미리 볼 수 있는 프로그램을 설계하고 구현하였다. 구매 물건의 동종 모델에서 어느 제품을 구매하여야 할지 사용자의 선택이 어려운 경우 고객의 의사결정에 도움을 주고자 해당 상품을 이미 구매한 고객들의 의견 중에서 긍정적인 면과 부정적인 면 중 어떤 성격이 더 강한지를 판단하는 상품평 분석 도구이다. 본 프로젝트에서는 사용자의 물품 구매를 돕는 상품평 분석 도구의 기능은 첫째, 인터넷 게시판과 블로그(blog)의 글을 수집하고, 이를 분석해서 긍정/부정/보통의 의견들을 그래프로 표시하여 구매 의사 결정에 도움이 준다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.3
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• pp.335-353
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• 2011

This study examines how and which direction respondents who participated in 5-point Likert scale surveys change their initial responses when they are given an identical second survey after certain treatments. The research employs three identical questionnaires (first, second and third surveys) to analyze survey results based on group differences, kinds of treatment, survey purposes, and response change direction and the degree. This paper concludes that, first, it is significant that specialist groups do not change their initial responses compared to a general librarian group. Second, there are no differences by survey purpose; however, participants tend to change their initial responses by others' opinions rather than by previous use experiences. Third, participants who initially answered positively tend not to change their responses, and most participants who answered negatively change their initial responses in a positive direction. Fourth, when there are changes, participants change their initial responses by less than two points, and most of them change by one point. Finally, the hypothesis that middle responses change most and that participants who respond at both ends do not change their opinion was rejected by the finding that participants who answered on the negative end tend to change their initial responses in a positive direction.

• Cement
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• s.194
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• pp.14-15
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• 2012

현대경제연구원은 지난 5월 16일부터 23일까지 8일 동안 전국 20세 이상의 성인남녀 1,011명을 대상으로 전화설문을 통해 "성장과 복지의 선순환 관련 설문 조사"를 실시하고 그 결과를 최근 발표했다. 설문조사 결과 성장과 복지 중 '성장이 우선'이라는 답변(58.0%)이 많았지만 세대간 차이가 뚜렷하게 나타났다. 2030세대는 '복지가 우선'이라는 응답이 많았으나 40세 이상은 '성장이 우선'이라는 답변이 많았다. 성장과 복지 둘 다 중요하며 함께 갈 수 있다는 의견에 대해서는 '가능하다'는 긍정적인 의견이 77.0%로 부정적인 견해(23.0%)보다 훨씬 많았다. 여기서는 이번 조사결과의 주요 내용을 요약해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.406-409
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• 2012

'나꼼수 비키니 시위'에 대 긍정적(지지), 부정적(비판) 의견을 담은 트위터 데이터를, 단어의 출현에 주목하여 Naïve Bayes (NB)와 Support Vector Machine (SVM)을 적용하여 자동분류 한 결과, NB가 75.98%로, 73.65%인 SVM 보다 약간 더 나은 성능을 보였다. 본 실험을 통해, 기계학습을 이용한 대중의견(opinion) 자동분류 시스템을 실용화할 때의 고려사항에 대해 살펴 본다.