이 연구는 2014년 제6회 전국동시지방선거(6.4 지방선거) 기간 동안 트위터 정치커뮤니케이션 네트워크에서 큰 영향력을 행사한 오피니언 리더 이용자들의 정치적 정보행동을 탐구하였다. 13명의 오피니언 리더 이용자를 대상으로 반구조화 심층면담을 진행하였으며, 피면담자는 이메일, 스카이프(Skype), 면대면 3가지 양식 중 가장 선호하는 방식을 선택하여 면담에 참여하였다. 면담내용은 정보세계이론의 5가지 개념(사회적 역할, 규범, 정보가치, 정보행동, 경계)을 조작화하여 만든 코드북과 근거이론을 함께 사용하여 질적으로 분석하였다. 분석 결과, 오피니언 리더 이용자들은 그들이 속한 복수의 사회적 세계에서 비롯된 사회적 역할 중 특정한 역할을 선택하여 전시하고, 그에 수반된 규범에 따라 평가한 정보가치를 기준으로 정치적 정보행동(선택적 정보공유, 정보회피, 정보교환)에 참여하였으며, 다른 정보세계와 교차하는 경계에서 다양한 충돌과 협력의 상호작용을 경험하였다.
최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.
최근 경제구조가 고도화되고 생활수준이 향상됨에 따라 사회간접자본시설 및 각종 용도의 건축물에 대한 요구가 높으며, 특히 고층건물 건축시에 사용되는 리프트카의 수요 또한 증가되고 있다. 일반적으로 기계구조물은 사용기간동안 절대적 안전성을 확보하기 위하여 설계되고 있으나 실제 건설 현장에서 사용중인 피니언축에 균열이 발견되고 있으며 이로 인하여 피니언축 수리보수 기간동안의 공사중지로 공기지연 뿐만 아니라 리프트카 추락으로 인한 인명사고가 발생하는 등 그 위험성이 매우 높다. 이에 따라 각종 구조물, 설비 및 기기의 안전진단을 통한 유지보수가 중요시되고, 결함 검출의 정량화에 대한 연구, 기술 개발이 강력히 요구되고 있다.(중략)
현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
소셜 네트워크의 부상과 함께 소셜 네트워크를 이용하여 홍보를 하는 소셜 커머스 시장도 커지고 있다. 소셜 커머스의 경우 일정한 인원 이상이 구입을 해야 거래가 성립한다. 그래서 실질적으로 환불이나 반품이 힘들기 때문에 그만큼 상품평이 구매에 미치는 영향이 크다고 볼 수 있다. 하지만 이러한 상품평의 경우에도 개인의 상황이나 취향 등에 따라 상품평이 주는 정보의 방향이 크게 바뀔 수 있다는 단점도 있다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝을 이용하여 의미를 추출하고, LIWC를 통해 사용자의 기본 정보 및 심리 등을 파악하여 보다 정확한 고객의 개인별 상황에 맞는 상품 평점을 제시한다.
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.
인터넷 사용의 증가와 함께 최근 많은 양의 정보가 인터넷에 쏟아지고 있다. 이들 정보는 다른 사람의 생각을 알고 싶어하는 정보 수집 연구자들에게는 매우 유용한 정보이다. 현재 존재하는 오피니언 마이닝 기법은 매우 다양하다. 그러나 이러한 기법들은 모든 의견들을 동일한 영향력을 지닌 것으로 취급한다. 하지만 현실에서는 모든 의견이 동일한 영향력을 가지고 있지는 않다. 이런 문제점 해결을 위해서 우리는 새로운 오피니언 마이닝 기법을 제안한다.
오늘날 사람들의 의견을 제시하는 공간은 폐쇄적인 인쇄물이나 수동적인 답변 수준을 벗어나 무한의 공간을 가지는 웹에서 이루어지고 있다. 불특정 다수를 대상으로 하며 정형화된 틀을 없는, 더욱 유용한 의견을 많이 얻을 수 있는 특징을 가졌기 때문에, 이를 위해 오피니언 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기본적으로 오피니언 마이닝은 해당 분야에 대한 정확한 정보를 찾는 것을 목적으로 하지만, 그러한 정보를 제외한 나머지 부분에 대해서도 충분히 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 그 나머지 부분을 이용하여 무분별하게 등록되고 있는 스팸성 댓글을 효과적으로 필터링 할 수 있는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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