• 지식경영연구
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• 제16권1호
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• pp.225-242
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• 2015

Cyberbullying, i.e., posting malicious comments online, has been identified as a critical issue in the online and social media context. It has become prevalent on a global scale, which happens across all ages. As a way to reduce and prevent cyberbullying, it is important to promote online prosocial behavior. In line with the concept of online prosocial behavior, we suggest posting benevolent comments against posting malicious comments as a new type of online prosocial behavior, which can combat cyberbullying and facilitate positive online culture. This study thus aims to analyze what motivates people to post benevolent comments in the online context. Based on interview methods, we extracted seven driving factors (self-presentation, pleasure, social contribution, emotional support, reputation, monetary reward, and reciprocity) and two inhibiting factors (social anxiety and effort) of posting benevolent comments online. This study has its theoretical contribution in exploring the motivation factors leading to the posting of benevolent comments by extending the concept of online prosocial behavior. It also has its practical implications by providing guidance for promoting prosocial behavior in the online context.

• 대한한의학원전학회지
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• 제20권3호
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• pp.67-77
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• 2007

Through the translation and comparative study of the enriching blood and nourishing vital essence(補陰血方劑) in "The Elimination & Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)" of "The Golden Mirror of Medicine(醫宗金鑑)" with "The Famous Prescription Comments on Ancient and Modern Times(古今名醫方論)", we confirmed that about 50% of the sentences from "The Elimination & Supplement about the Famous Prescription Comments(刪補名醫方論)" were quoted in "The Famous Prescription Comments on Ancient and Modern Times(古今名醫方論)", and that many of the text were not quoted unchanged, but were revised and supplemented. In organization, the prescription with the fewer number of component drugs is given first, followed by that with more component drugs, and that with similar component drugs is explained subsequently to facilitate understanding. In the prescription notes, it is emphasized that when enriching blood, the invigorative method(補氣法) is very important and that cold or pungent herb should be very carefully used.

• 동의생리병리학회지
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• 제17권1호
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• pp.44-49
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• 2003

The textual comments on Shanghanlun and Jinguiyaolue were found in Hyangyakjipsung-bang, the representative medical book in the early period of Choson Dynasty. In all 57 chapters of the book, 17 chapters are related to those comments, and only one comment is quoted from all chapters except the chapter of 'Shanghanlun' and 'Jinguiyaolue'. As classified the comments by citation order, Jinguifang had 14 comments, Zhangzhongjing had 7 comments, Zhangzhongjing had 4 comments, and Jinguiyuhan had 1 comment. Comparing to the present version, 16 comments were qouted from Jinguiyaolue and 7 comments were quoted from Shanghanlun and 1 comment was quoted from Jinguiyuhanjing, but the source of 2 comments were not identified. Especially the 1 comment from Jinguiyuhanjing not only shows the importing date of the book into Korea, but also proofs the importance of the book which can refute the supposed source of the book as a reprint by Chenshijie in China. This results showed that Zhangzhongjing's books, which has imported before the early period of Chosun Dynasty, had an influence on Korean Medicine. As a result, further research on the medical books in the early period of Chosun Dynasty excepting Hyangyakjipsung-bang will be necessary.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.147-163
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• 2021

본 논문은 포털의 댓글이력공개가 뉴스 댓글에 미치는 영향을 분석한다. 구체적으로, 네이버와 다음에서 수집한 뉴스 코멘트를 기반으로 이중차분분석 방법을 적용하여 네이버의 댓글이력공개 정책의 효과를 실증 분석한다. 분석 결과에 따르면, 댓글이력공개는 댓글의 길이와 긍정성을 증가시켰지만, 품질은 향상시키지 않은 것으로 나타났다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권6호
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• pp.871-879
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• 2010

본 논문은 뉴스 기사의 댓글에 대한 사용자의 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 댓글의 문서 분류 시스템으로 기계학습에 기반을 두고 있다. 댓글은 일반적인 문서와 달리 본문을 가지고 있으며 본문의 내용이 독자의 감정에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 댓글의 특성과 여러 가지 자원을 이용하여 감정 분류를 위한 자질을 제안하고 이들의 가중치 설정 방법을 제안한다. 실험을 통해 이러한 가중치 설정 방법이 한글 뉴스의 댓글에 대한 감정을 분류하는데 효과적임을 알 수 있었다. 또한 댓글과 같이 많은 오류를 포함하는 문서에 대해서 문자 단위의 2음절과 3음절 자질도 충분히 이용 가치가 있음을 확인할 수 있었다. 향후에 뉴스 기사의 댓글뿐 아니라 상품 댓글 등 일반적인 감정 분석에 적용할 계획이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.817-824
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• 2009

최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.177-190
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• 2023

Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.

• 한국의류학회지
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• 제47권5호
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• pp.873-890
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• 2023

This study analyzed users' emotional responses to VI character design through YouTube comments. The researchers applied text-mining to analyze 116,375 comments, focusing on terms related to character design and characteristics of VI. Using the BERT model in sentiment analysis, we classified comments into extremely negative, negative, neutral, positive, or extremely positive sentiments. Next, we conducted a co-occurrence frequency analysis on comments with extremely negative and extremely positive responses to examine the semantic relationships between character design and emotional characteristic terms. We also performed a content analysis of comments about Miquela and Shudu to analyze the perception differences regarding the two character designs. The results indicate that form elements (e.g., voice, face, and skin) and behavioral elements (e.g., speaking, interviewing, and reacting) are vital in eliciting users' emotional responses. Notably, in the negative responses, users focused on the humanization aspect of voice and the authenticity aspect of behavior in speaking, interviewing, and reacting. Furthermore, we found differences in the character design elements and characteristics that users expect based on the VI's field of activity. As a result, this study suggests applications to character design to accommodate these variations.

• 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.