• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제30권4호
• /
• pp.303-327
• /
• 2021

Purpose The online comments on news content have become social information and are understood based on deliberative democracy. Although the related research has focused on the relationship between online comments and their deliberative quality, the social information provided by online comments consists of not only direct information such as comments themselves but also indirect information such as 'likes' and 'dislikes'. Therefore, the research on online comments and deliberative quality should study this direct and indirect information together, and the direction and the degree of the indirect information should be also considered with them. Design/methodology/approach This study distinguishes comments by the attached 'likes' and 'dislikes', identifies highly supported and highly unsupported comments by the intensity of 'likes' and 'dislikes', and investigates the relationship between their existence and the deliberative quality measured as the topic diversity. Then, we applied topic modeling to the 2,390 news articles and their 74,385 comments collected from five news sites. Findings The topic diversities of the supported and unsupported comments are related to the topic diversity of all comments but the degree of the relationship is higher in the case of supported comments. Furthermore, the existence of highly supported and unsupported comments is led to less diversity of all comments compared to the case where those comments are absent. Particularly, when only highly supported comments are present, topic diversity was lower than in the opposite case.

• 지식경영연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.191-213
• /
• 2016

Since the smartphone era has spurred world-over, social network services have become a part of people's daily lives. However, this relatively new phenomenon of technology development raises several negative side effects such as cyberbullying. One of the representative cases of cyberbullying is posting malicious comments online. Multiple social issues arising from this have given impetus to the "benevolent comments campaign" in order to restrain the diffusion of malicious comments. Benevolent comments have advantages that generate positive externalities such as inspiring ethics for an appropriate internet culture, but there is a lack of theoretical research on the deeper understanding of posting benevolent comments. This study thus aims to extract the motivations behind posting benevolent comments through in-depth interviews and suggest alternatives for relative issues through the causal relationship diagram of the system dynamics methodology. This work contributes to our understanding of the factors that affect the increase and decrease in benevolent comments in distinct structural frameworks.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제25권1호
• /
• pp.87-104
• /
• 2018

The internet is spreading widely and malicious comments which is a negative aspect is increasing. Previous studies have considered anonymity as a cyber characteristic of malicious comments. However, there are a theoretical confusion due to inconsistent results. In addition, the dissemination, one of cyber characteristics, have been mentioned the theoretical relationship on malicious comments, but measurement and empirical study about dissemination were still limited. Therefore, this study developed a measurement of dissemination and investigated the relationship between cyber characteristics (anonymity, dissemination) and malicious comments on Facebook. As a result of research, this study identified that anonymity is not significant on malicious comments and discovered that the dissemination of cyber space has a direct influence on malicious comments. This study suggests that information systems can contribute to malicious comments researches by proposing cyber characteristics.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.159-176
• /
• 2015

As a public medium and one of the big data sources that is accumulated informally and real time, online news comments or replies are considered a significant resource to understand mentalities of article readers. The comments are also being regarded as an important medium of WOM (Word of Mouse) about products, services or the enterprises. If the diffusing effect of the comments is referred to as the degrees of agreement and disagreement from an angle of WOM, figuring out which characteristics of the comments would influence the agreements or the disagreements to the comments in very early stage would be very worthwhile to establish a comment-based eWOM (electronic WOM) strategy. However, investigating the effects of the characteristics of the comments on eWOM effect has been rarely studied. According to this angle, this study aims to conduct an empirical analysis which understands the characteristics of comments that affect the numbers of agreement and disagreement, as eWOM performance, to particular news articles which address a specific product, service or enterprise per se. While extant literature has focused on the quantitative attributes of the comments which are collected by manually, this paper used text mining techniques to acquire the qualitative attributes of the comments in an automatic and cost effective manner.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권9호
• /
• pp.750-761
• /
• 2021

인터넷 기사에 대한 댓글은 토론 및 소통 등 긍정적 효과도 있지만, 악성 댓글은 사람의 목숨을 앗아가는 정도로 심각한 문제이다. 이런 측면에서 악성 댓글을 자동으로 검출하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 현재 채택되고 있는 금칙어 바탕의 댓글 필터 방안은, 특히 한글 댓글의 경우 효과적이지 못한 실정이다. 이 논문에서는 형태소 분석을 통해 비속어 형태소와 존대어 형태소를 구별함으로써 댓글 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 이들 두 형태소를 바탕으로 댓글 건전도를 계산하고, 또한 건전도를 바탕으로 한 댓글 충격량 계산방법을 여럿 제안한다. 악성 댓글을 대상으로 한 실험을 수행한 결과, 포털에서 수행되고 있는 클린봇보다 재현율이 37.93% 포인트 개선되었으며 F-지수 값은 47.66 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 형태소 분석을 기초로 한 새로운 필터 방법이 금칙어를 바탕으로 한 방법의 좋은 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.1489-1497
• /
• 2018

온라인 뉴스에 개인의 참여가 활성화되면서 댓글의 중요성은 더욱 커지고 있다. 특히 이용자들에게 많은 공감을 받는 '베스트 댓글'은 주된 여론으로 인식되고 큰 영향력을 가진다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스 댓글 데이터를 이용하여 베스트 댓글의 특성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 일반 댓글과 차이점을 보일 가능성이 있는 요소를 설정 후, 데이터를 수치화하여 일반 댓글과 베스트 댓글의 차이를 분석하였다. 본 연구는 최근 댓글 조작 등의 문제 해결에 실마리를 제공하고 개인 및 학술단체, 정부기관 등을 주체로 하여금 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.548-558
• /
• 2019

인터넷 뉴스 댓글이 보편화 됨에 따라 악성 댓글이 확산되었고 이는 많은 사회 문제를 일으켜 왔다. 글은 심리 상태나 성격을 반영하기 때문에 악성 댓글을 분석하면 댓글을 작성할 때의 마음 상태를 추론할 수 있다. 본 연구에서는 영어권과 한국어권의 악성 댓글을 LIWC와 KLIWC를 사용하여 분석하였다. 그 결과, 영어와 한국어 공통으로 문장, 어절, 형태소, 문장 당 어절, 문장 당 형태소, 긍정적인 정서, 인지적 과정을 나타내는 단어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 적게 사용되었으며, 3인칭 단수, 화, 정서적 과정을 나타내는 단어, 물리적 상태와 기능을 나타내는 단어, 속어가 악성 댓글이 일반 댓글보다 많이 사용되었다. 이는 악성 댓글을 작성할 때 사람들이 분노의 감정을 조절하지 못하고 충분히 생각하지 않은 상태에서 글을 작성하고 있음을 나타낸다. 따라서 댓글 작성 시, 작성 글을 모니터링 하도록 유도하거나 부정적 정서의 어휘가 많이 사용된 글을 다른 이용자에게 노출 시키지 않는 등의 방법을 인터넷 뉴스 서비스 제공자가 고려할 필요가 있다. 한편, 영어의 악성 댓글과 한글의 악성 댓글은 진정성 측면에서 차이가 발생했다. 좀 더 객관적 연구를 위해서 여러 시점의 댓글을 모집할 필요가 있다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.163-184
• /
• 2020

SNS에서 포스팅과 댓글 형태로 만들어지는 정보는 가공 및 확대되어 뉴스미디어로 재전송되거나 현실 세계에서의 활동으로 연결되기도 하는 등, 그 영향력이 점점 커지고 있다. 최근 들어 SNS 댓글의 이러한 정보 증폭 현상에 대한 논의가 진행되고 있으나, 구체적으로 어떠한 차원의 정보가 확대되는지나 증폭의 방향과 정도 및 이에 영향을 미치는 요인 등은 아직 잘 밝혀져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 댓글 내용의 센티멘트를 이용하여 SNS 댓글이 구체적으로 어떠한 차원에서 원 게시글을 확대하는지 살펴보고, SNS 포스팅 구조와 사회적 연결망의 특징이 어떻게 이 확대 방향과 크기에 영향을 미치는지 뉴스 댓글과 비교하여 살펴보았다. 2,378개의 페이스북 포스팅과 그에 포함된 뉴스 게시글, 이들에 달린 페이스북 댓글 26,312개, 뉴스 사이트 댓글 74,730개를 분석한 결과, SNS 댓글은 원 게시글의 센티멘트를 확대하는 것으로 나타났다. 특히 인지적, 사회적 차원에서는 뉴스 사이트의 댓글보다도 그 확대 정도가 더 큰 것을 알 수 있었다. 정서적 차원에서는 뉴스 사이트 댓글보다 부정적 감정의 확대 정도는 약하고 긍정적 감정의 확대 정도가 큰 것으로 드러나 SNS 댓글이 부정적 감정보다 긍정적 감정을 증폭하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 댓글의 원 게시글 증폭 방향과 정도에 있어서는 댓글이 긍정 유지, 혹은 긍정 전환될 때는 SNS 포스팅 작성자와 포스팅에 포함된 게시글 작성자가 동일할 경우 증폭정도도 커지지만 부정 유지되는 경우에는 그렇지 않은 경우에 오히려 증폭되는 경향이 있다는 것을 밝혀 사회적 연결망 하의 관계가 댓글 증폭에 큰 영향을 미치는 것을 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권12호
• /
• pp.817-826
• /
• 2018

악성댓글이 사회적 문제로 떠오르면서 이에 대한 해결책이 요구되고 있다. 이에 많은 연구들은 악성댓글을 이해하고 예방하기 위해 여러 관점에서 연구를 진행해왔다. 그 중 기존 연구에서 악성댓글에 대한 중화는 악성댓글을 설명하는 중요한 요인으로 나타났지만 아직까지 성별에 따른 중화 정도의 차이는 크게 고려되고 있지 않고 있다. 또한, 온라인은 현실과는 다른 환경적 특성들이 다수 존재함에도 악성댓글과의 연구는 미흡한 상황이다. 이러한 사실들을 기반으로 본 연구는 악성댓글과 중화의 관계에 성별의 조절효과를 살펴보았으며, 악성댓글에 온라인의 환경적 요인들(익명성, 사회적 실재감 부족)의 영향력을 실증하였다. 연구 결과, 온라인 환경적 요인들의 영향력을 발견되지 않은 반면, 악성댓글에 대한 중화는 강한 직접적 영향력과 성별 차이의 조절효과가 존재한다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 학문적 실무적 시사점을 논의하고 연구 한계점 및 향후 연구 방향을 제언한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.103-117
• /
• 2020

Purpose Recently, various issues related to toxic comments on web portal sites and SNS are becoming a major social problem. Toxic comments can threaten Internet users in the type of defamation, personal attacks, and invasion of privacy. Over past few years, academia and industry have been conducting research in various ways to solve this problem. The purpose of this study is to develop the deep learning modeling for toxic comments classification. Design/methodology/approach This study analyzed 7,878 internet news comments through CNN classification modeling based on Highway Network and OOV process. Findings The bias and hate expressions of toxic comments were classified into three classes, and achieved 67.49% of the weighted f1 score. In terms of weighted f1 score performance level, this was superior to approximate 50~60% of the previous studies.