• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.391-406
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• 2015

온라인 뉴스에서 개인의 참여가 활성화 되면서 댓글의 중요성이 부각되고 있다. 최근엔 개인의 SNS(social networking site) 계정을 이용하여 댓글을 게재할 수 있는 소셜댓글 서비스가 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 실제 온라인 뉴스 댓글 현황 데이터를 이용하여 (1) 댓글의 일반적 특성요소 중 일반댓글과 소셜댓글이 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 도출한 후, (2) 일반댓글에 비해 소셜댓글이 각 특성요소별로 어떻게 다른지 비교 분석하고, 마지막으로 (3) 소셜댓글 이용 업체별로 각 특성요소가 어떻게 달라지는지를 실증 분석해보았다. 이를 위해 기존문헌 조사 및 전문가 인터뷰를 진행하여 여섯 가지 특성요소를 도출하였다. 다음으로 SPSS Statistics의 t-test의 분석 방법을 사용하여, 소셜댓글과 일반댓글이 모든 요소에서 유의한 차이를 보임을 확인하였고, ANOVA와 Duncan test 결과 트위터와 페이스북 그룹 간 차이가 유의함을 확인하였다. 본 연구를 통해 소셜댓글의 실제적인 가치를 명확히 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 소셜댓글을 이용한 악성댓글 문제 해결에 실마리를 제공하고, 개인, 기업, 정부기관 등을 주체로 다른 분야의 적용가능성도 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.41-51
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• 2013

미디어를 통한 많은 소셜 데이터가 유통, 활용, 공개 되고 있다. 이 소셜 데이터를 이용한 미디어에 대한 즐거움과 정보의 효율적인 측면만 부각되고, 여기에서 발생되는 지나친 정보 노출과 사용자에 대한 인신 공격적 집단 댓글의 피해 문제는 소흘히 취급되고 있다. 본 연구에서는, 악성 집단 댓글 분석에 의한 SNS 여론 소셜 데이터 분석을 하였다. 소셜 네트워크가 가진 구조적 정보 이용을 통해 분석된 정보 분석 데이터의 양, 즉 SNS 언급 횟수 인 버즈량이 얼마나 많은 사람들에게 배포되고 악용되는가에 대한 문제를 다양한 측정 방법으로 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.905-908
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• 2014

악성댓글은 인터넷 상에서 상대방이 올린 글에 대한 비방, 험담 등을 하는 악의적인 댓글을 의미한다. 사용자에게 스마트 모바일 기기, 소셜 네트워크 서비스 등의 편리한 서비스를 제공함에 따라 악성댓글에 대한 피해도 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 댓글로부터 간단한 형태소 분석과 패턴 추출 과정을 거쳐 단어장을 형성한다. 단어장을 바탕으로 댓글에 포함된 단어가 악성댓글과 비악성댓글에서 나타날 확률을 구하고 이를 기반으로 주어진 댓글이 악성댓글인지 아닌지를 판별한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 악성댓글을 판별하는 방법을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.640-645
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• 2014

인터넷 상에서 많은 사람들은 사용자 간의 의사소통과 정보 공유, 사회적 관계를 생성하기 위한 방법으로 소셜 네트워크 서비스를 이용한다. 그 중 대표적인 트위터는 하루에 수백만 건의 소셜 데이터가 발생하기 때문에 수집되고 있는 데이터의 양이 엄청나다. 이 방대한 양의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 소셜 마이닝이 집중적으로 연구되고 있다. 트위터는 일반적으로 유용한 정보 혹은 공유하고자 하는 내용을 팔로잉-팔로워 관계를 이용해 쉽게 전달하고 리트윗할 수 있다. 소셜 미디어에서 트윗 데이터에 대한 토픽 모델링은 이슈를 추적하기 위한 좋은 도구이다. 짧은 텍스트 기반인 트윗 데이터의 제한점을 극복하기 위해, 사용자를 노드로 사용자간 댓글과 리트윗 메시지의 여부를 간선으로 하는 그래프 구조를 갖는 댓글 그래프의 개념을 소개한다. 토픽 모델링의 대표적인 방법인 LDA 토픽 모델이 짧은 텍스트 데이터에 대해 비효율적인 것을 보완하기 위한 방법으로, 이 논문에서는 짧은 문서의 수를 줄이고 마이닝 결과의 질을 향상시키기 위한 댓글 그래프를 사용하는 토픽 모델링 방법을 소개한다. 제안한 모델은 토픽 모델링 방법으로 LDA 모델을 사용하였으며, 7일간 수집한 트윗 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.415-442
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• 2021

본 연구는 청소년 메이크업에 관한 유튜브 동영상의 주요 시청자가 청소년이라는 가정하에 청소년 메이크업을 주제로 한 유튜브 동영상과 그에 딸린 댓글 창을 집중적으로 분석한 사례연구이다. 청소년 메이크업에 대한 정보를 제공하는 이와 그 정보를 수용하는 이 사이의 상호작용, 정보를 수용하는 이들 간의 소통, 그 안에서 제기되는 논의의 내용과 토론의 방식 등을 살펴봄으로써 청소년이 소셜 미디어를 이용하는 양상을 알아보고자 하였다. 청소년 메이크업 튜토리얼 영상을 시청하고 댓글 창에 참여한 청소년들 중 상당수는 뷰티 크리에이터의 미모를 찬양하고 부러워하며 그와 적극적으로 소통하고자 하는 모습을 보였다. 청소년이 작성한 댓글에 딸린 답글 타래에서는 답변과 공감 등의 소통 방식을 통해 또래와의 공감대를 형성하고 정보 요구를 해결하였으며, 각자의 경험과 생각을 주고받으며 시야와 사고를 확장하고 있었다. 그러나, 청소년 집단 내에서 상대적 약자인 초등학생에 심각한 언어폭력이 가해지는 등 나이에 따른 힘의 불균형 문제도 나타나고 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.355-360
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• 2021

최근 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 많은 연구에 따르면 소셜 미디어에서 상대적 박탈감이 나타나듯이 본 연구에서는 유튜브에서도 상대적 박탈감이 나타나는지 확인해보고자 한다. 그중에서도 유튜버의 경제적 지위를 잘 드러내는 명품 하울 영상을 중심으로 연구를 진행하였다. 명품 하울이란 많은 양의 명품 제품을 구매하여 보여주는 콘텐츠를 의미한다. LDA, TF-IDF, Word2Vec 기법을 이용하여 유튜브 댓글 분석을 진행하였다. 추가로 LSTM 학습 모델을 기반으로 댓글을 긍정적 그룹과 부정적 그룹으로 분류하였다. 연구 결과에 따르면 다수의 댓글이 긍정적인 의미를 내포하지만, 상대적 박탈감 등을 나타내는 부정적 의미의 키워드를 가진 댓글도 나타났다. 이러한 댓글에서는 자신과 유튜버의 경제적 모습을 비교하는 표현이 등장하였다. 특히 유튜버의 나이가 상대적으로 어리거나 스스로 명품제품을 구매할 능력이 되지 않은 것으로 보이면 상대적 박탈감을 표현하는 댓글이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 유튜브도 다른 소셜 미디어와 같이 이용자가 상대적 박탈감을 느낀 다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.18-24
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• 2022

많은 소셜 서비스 상에서 악성 댓글로 인한 문제가 발생되고 있으며, 특히 매체로서의 성격이 강한 유튜브는 모바일기기를 이용한 쉬운 접근성으로 인해 악성 댓글로 인한 폐해가 더욱 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 LSTM 기반의 자연어 처리를 통해 유튜브 콘텐츠에 대한 악성 댓글을 판별하고 악성 댓글의 비율, 악플러들의 닉네임, 그리고 빈도를 시각적으로 표현해 주기 위한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템을 설계하고 구현하였으며, 성능을 평가하였다. 약 5만 개의 댓글 데이터셋을 통해 악성 댓글 여부를 판별하였을 때, 약 92%의 정확도로 악성 댓글을 검출해 낼 수 있었으며, 이를 활용하여 악성 댓글의 통계가 자동으로 생성되도록 함으로써 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글로 인한 사회적 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.89-103
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• 2017

이 연구는 정부의 위기 상황에서, 정부 운용 소셜 미디어의 매체 환경적 특성에 따라 이용자의 참여가 얼마나 능동적인지, 메시지 확산 유형에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 소셜 미디어 환경을 인간 상호작용성과 매체 상호작용성을 기준으로 유형화했고, 이용자의 능동성은 좋아요, 공감 같은 감정을 표현하는지, 댓글까지 쓰는지를 기준으로 능동성 정도를 측정했다. 소셜 미디어에 올라온 댓글에 대해서는 네트워크 분석을 통해 유형화했다. 분석 결과 정보제공 참여형과 관계지향적 참여형의 경우, 이용자의 능동적 참여가 높게 나타났고, 정보 제공형과 제한적 플랫폼에서 능동적 참여가 낮았다. 메시지 확산 유형을 분석한 결과 제한적 플랫폼에서 합리적 의견 제한형이 나타났고, 나머지 소셜 미디어 환경에서는 감정적 의견 확산형과 감정적 의견 제한형이 형성됐다. 메르스 사태와 같은 위기 상황에서 정부는 소셜 미디어의 매체 환경적 특성에 적합한 메시지를 제공하지 못하는 것으로 나타났고, 이러한 매체 환경은 이용자의 참여와 댓글 형성에 영향을 미친 것을 알 수 있었다. 정부는 이용자와의 상호작용성을 증가시켜 이용자 친화적인 소셜 미디어 환경을 만들고, 위기 상황에서 이용자와 소통하는 노력을 해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.197-206
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• 2018

온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성 댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다.

• 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.