• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.91-100
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• 2013

최근 많은 기업들이 도입하는 온라인 브랜드 커뮤니티는 기업 혁신에 도움이 될 고객의 의견을 수집하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 논문은 온라인 브랜드 커뮤니티에 게시되는 다양한 의견들 중 부정적 감정을 담고 있는 고객의견이 기업 혁신에 기여하는데 미치는 영향력을 분석하였다. 이를 위해 먼저 부정적 감정을 Fear, Anger, Shame, Sadness, Frustration의 총 다섯 가지 세분화된 감정으로 분류하고 WordNet과 SentiWordNet을 기반으로 부정적 감정에 대한 감정 어휘군을 구축하였다. 실험을 위해 본 연구에서는 스타벅스의 브랜드 커뮤니티인 MyStarbucksIdea.com에서 81,534건의 고객의견을 수집하였으며 부정적 감정 어휘군을 활용하여 각 고객의견 내 부정적 감정 정보를 추출하였다. 부정적 감정의 유무, 빈도, 강도의 세 가지 측면에 따른 기업 혁신에 대한 영향력을 분석한 결과, 부정적 감정이 담긴 고객의견이 기업 혁신에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났으며 부정적 감정 중, Frustration과 Sadness의 감정이 기업 혁신에 긍정적인 영향을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.59-74
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• 2020

본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.

• 정보화사회
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• 통권76호
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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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• 통권44호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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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.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.335-353
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• 2011

본 연구에서는 리커트 5점 척도 설문에 참여했던 응답자들이 특정 자극에 의해 동일한 2차 설문이 주어졌을 때, 본인의 처음 응답결과를 어떻게, 어떤 방향으로 바꾸는지를 측정하고자 하였다. 이를 위해 3개 설문지의 1차, 2차 또는 3차에 걸친 재설문 결과들을 집단간 차이, 자극의 종류, 설문목적의 차이, 응답변화의 방향 및 변화정도의 관점에서 분석하였다. 본 연구를 통해 발견된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 전문가 집단과 일반 집단 중 전문가 집단이 상대적으로 의견을 바꾸지 않는 것으로 유의하게 검증되었다. 둘째, 설문목적에 따른 차이는 없는 것으로 조사되었고, 자극의 종류 중 시스템 사용경험보다는 다른 사람들의 의견이 정보로 주어졌을 때 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 셋째, 최초응답에서 긍정적인 답변에 응답했을수록 답변을 바꾸지 않는 것으로 나타났고 부정적인 답변자는 대부분 긍정적인 방향으로 의견을 바꾸는 것으로 유의하게 검증되었다. 넷째, 최초 응답을 바꾸는 경우 응답변화의 폭이 2단계 이상인 경우는 그다지 많지 않고 대부분 1단계 정도 전후로 바꾸는 경향이 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 중간응답자가 의견을 가장 많이 바꾸고 양극단의 경우 의견을 잘 바꾸지 않을 것이라는 예측을 하였으나 부정적인 답변자일수록 의견을 긍정적인 방향으로 바꾸는 것으로 분석되었다.

• 시멘트
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• 통권194호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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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.