• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.331-350
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• 2022

본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19)로 인해 생겨난 코로나19 반시민성 주제와 코로나19 혐오 정서를 파악하기 위해 소셜미디어 중 하나인 트위터의 코로나19 관련 게시물을 분석하였다. 2019년 12월 1일부터 2021년 8월 31일까지 21개월 동안 작성된 코로나19 관련 혐오 대상별(지역, 공공시설 혐오, 특정 인구 집단 혐오, 종교 혐오) 게시물 수집 및 전처리를 진행하여 총 63,802개의 게시물을 분석하였다. 혐오 대상별 빈도 분석, 다이나믹 토픽 모델링, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 기법을 통하여 혐오 대상별 반시민성 주제와 혐오 키워드를 파악하였다. 첫째, 빈도 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 상대적으로 증가하는 추세를 보이고 특정 인구 집단과 종교 혐오는 상대적으로 감소하는 추세를 확인할 수 있었다. 둘째, 다이나믹 토픽 모델링 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오는 '대구, 경북지방 혐오', '지역 간 혐오', '공공시설 혐오'로 나타났고, 특정 인구 집단 혐오는 '중국 혐오', '바이러스 전파자', '실외(야외)활동 제재'로 나타났으며, 종교 혐오는 '신천지', '기독교', '종교 내 감염', '방역 의무 거부', '확진자 동선 비난'으로 나타났다. 셋째, 키워드 동시 출현 네트워크 분석 결과, 지역, 공공시설 혐오(코로나, 대구, 확진자, 신천지, 경북, 지역), 특정 인구 집단 혐오(코로나바이러스, 우한폐렴, 우한, 중국, 중국인, 사람, 입국, 금지), 종교 혐오(신천지, 코로나, 교회, 대구, 확진자, 감염) 등을 핵심 키워드로 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 미디어를 활용한 국내 코로나19 혐오 대상 및 키워드 파악을 통해 코로나19 관련한 대중의 반시민성 여론을 파악하고자 하였다. 특히 기존의 선행연구에서 시도하지 않았던 주제인 코로나19 관련 혐오에 데이터 마이닝기법을 이용하여 소셜 미디어에서 표출하는 대중의 반시민성 주제와 혐오 정서 탐색은 대중들의 여론을 파악하는 것이 의의가 있다. 더불어 본 연구 결과는 포스트 코로나 시대를 대비하는 문화적 소통 방안의 제도 및 정책 수립 기여를 위한 기본 자료에 기초할 수 있다는 점에서 실질적 함의를 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제11권1호
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• pp.123-127
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• 1978

The major objective of this research is to identify those hospital characteristics that best explain cost variation among hospitals and to formulate linear models that can predict hospital costs. Specific emphasis is placed on hospital output, that is, the identification of diagnosis related patient groups (DRGs) which are medically meaningful and demonstrate similar patterns of hospital resource consumption. A casemix index is developed based on the DRGs identified. Considering the common problems encountered in previous hospital cost research, the following study requirements are estab-lished for fulfilling the objectives of this research: 1. Selection of hospitals that exercise similar medical and fiscal practices. 2. Identification of an appropriate data collection mechanism in which demographic and medical characteristics of individual patients as well as accurate and comparable cost information can be derived. 3. Development of a patient classification system in which all the patients treated in hospitals are able to be split into mutually exclusive categories with consistent and stable patterns of resource consumption. 4. Development of a cost finding mechanism through which patient groups' costs can be made comparable across hospitals. A data set of Medicare patients prepared by the Social Security Administration was selected for the study analysis. The data set contained 27,229 record abstracts of Medicare patients discharged from all but one short-term general hospital in Connecticut during the period from January 1, 1971, to December 31, 1972. Each record abstract contained demographic and diagnostic information, as well as charges for specific medical services received. The 'AUT-OGRP System' was used to generate 198 DRGs in which the entire range of Medicare patients were split into mutually exclusive categories, each of which shows a consistent and stable pattern of resource consumption. The 'Departmental Method' was used to generate cost information for the groups of Medicare patients that would be comparable across hospitals. To fulfill the study objectives, an extensive analysis was conducted in the following areas: 1. Analysis of DRGs: in which the level of resource use of each DRG was determined, the length of stay or death rate of each DRG in relation to resource use was characterized, and underlying patterns of the relationships among DRG costs were explained. 2. Exploration of resource use profiles of hospitals; in which the magnitude of differences in the resource uses or death rates incurred in the treatment of Medicare patients among the study hospitals was explored. 3. Casemix analysis; in which four types of casemix-related indices were generated, and the significance of these indices in the explanation of hospital costs was examined. 4. Formulation of linear models to predict hospital costs of Medicare patients; in which nine independent variables (i. e., casemix index, hospital size, complexity of service, teaching activity, location, casemix-adjusted death. rate index, occupancy rate, and casemix-adjusted length of stay index) were used for determining factors in hospital costs. Results from the study analysis indicated that: 1. The system of 198 DRGs for Medicare patient classification was demonstrated not only as a strong tool for determining the pattern of hospital resource utilization of Medicare patients, but also for categorizing patients by their severity of illness. 2. The wei틴fed mean total case cost (TOTC) of the study hospitals for Medicare patients during the study years was $11,27.02 with a standard deviation of $117.20. The hospital with the highest average TOTC ($1538.15) was 2.08 times more expensive than the hospital with the lowest average TOTC ($743.45). The weighted mean per diem total cost (DTOC) of the study hospitals for Medicare patients during the sutdy years was $107.98 with a standard deviation of $15.18. The hospital with the highest average DTOC ($147.23) was 1.87 times more expensive than the hospital with the lowest average DTOC ($78.49). 3. The linear models for each of the six types of hospital costs were formulated using the casemix index and the eight other hospital variables as the determinants. These models explained variance to the extent of 68.7 percent of total case cost (TOTC), 63.5 percent of room and board cost (RMC), 66.2 percent of total ancillary service cost (TANC), 66.3 percent of per diem total cost (DTOC), 56.9 percent of per diem room and board cost (DRMC), and 65.5 percent of per diem ancillary service cost (DTANC). The casemix index alone explained approximately one half of interhospital cost variation: 59.1 percent for TOTC and 44.3 percent for DTOC. Thsee results demonstrate that the casemix index is the most importand determinant of interhospital cost variation Future research and policy implications in regard to the results of this study is envisioned in the following three areas: 1. Utilization of casemix related indices in the Medicare data systems. 2. Refinement of data for hospital cost evaluation. 3. Development of a system for reimbursement and cost control in hospitals.

• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.5-45
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• 2020

본 연구는 Q 방법론을 활용하여 국내에서 개최되는 재즈공연 관객의 유형과 유형별 특성을 고찰하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구는 모집단을 구축하기 위하여 '재즈공연에 관한 사람들의 생각'으로 큰 주제를 정하고, 해당 전문가와의 심층 인터뷰를 거쳐 최종적으로 38여 개의 진술문으로 구성된 Q 표본을 선정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 음악적 관심 추구유형이다. 본 유형은 평균 한 달에 1회 이상 재즈 공연 관람을 할 만큼 재즈공연 관람을 일상적 여가활동의 방식으로 인식하고 있었다. 본 유형은 재즈공연 관람에 앞서서 뮤지션과 공연에 정보를 숙지하는데, 그 방식은 동호회와 SNS 같은 사회적 관계망을 활용하고 있었고, 공연 관람에 있어서 팬사인회와 같은 재즈 뮤지션과의 정서적 교감 욕구가 큰 편이며, 이런 경험을 특별하다고 여겼다. 둘째, 일반적 관심 추구유형이다. 본 유형의 관객들은 재즈공연의 관람을 일상적인 것이 아닌 특별한 경험으로 인식하는 경향인데, 재즈공연 관람은 특별한 날 친한 지인과 함께 누릴 만한 가치 있는 색다른 경험으로 받아들이고 있었다. 셋째, 자아 가치 추구유형이다. 본 유형은 재즈, 클래식을 대학에서 전공한 부류인데, 주관이 뚜렷하고 전문적인 지식과 경험을 갖춘 사람들로서, 재즈공연의 품질을 평가하는 데 있어서 아티스트의 명성보다는 공연의 음향, 조명, 영상, 공연장 음향 설계, 연주자의 기량, 공연장의 시설수준과 접근성 등 공연상품의 전반적인 퀄리티에 민감한 반응을 보였다. 본 연구는 재즈관객의 유형을 질적인 연구방법론인 Q 방법론을 통하여 밝혀내었고, 이를 통해 개별 재즈관객 유형에게 적용할 수 있는 공연기획상의 마케팅믹스에 유의미한 시사점을 제시했다는 데에서 그 의의를 둘 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.231-238
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• 2010

本研究的焦点是品牌的拟人化. 品牌拟人化被定义为将品牌看作是人类. 具体来说, 本研究的目标是理解如何将品牌拟人化的方法. 通过分析消费者对食品包装上的故事的阅读, 我们试图展示行销者和消费者如何将一系列品牌拟人化并创造意义. 我们的研究问题是一个品牌对不同的消费者具有多个或单一意义, 联想, 个性的可能性. 我们首先强调了本研究在理论和实践方面的重要性, 解释了为什么我们关注作为品牌意义传递工具的包装. 然后我们阐述了我们量性研究方法, 讨论了结果. 最后总结了管理方面的启示和对未来研究的建议. 本研究先让消费者直接阅读品牌意义传递的工具然后让这些消费者口头自由表达他们所感受到的意义. 具体来说, 为了获得有关感知意义的数据, 我们要求参与者去阅读选择的品牌食品包装上的非营养的故事. 包装在消费者研究方面还没有得到足够的关注(Hine, 1995). 直到现在, 研究还是仅关注包装的实用功能并形成了探索营养信息的影响的研究主体. (例如Lourei ro, McCluskey and Mittelhammer, 2002; Mazis and Raymond, 1997; Nayga, Lipinski and Savur, 1998; Wansik, 2003). 一个例外是最近的研究, 将注意力转向非营养信息的包装说明, 并视其为文化产品和将品牌神话的工具(Kniazeva and Belk, 2007). 下一步就是探索这些神话活动如何影响品牌个性感知以及这些感知如何与消费者相关. 这些都是本研究所要强调的. 我们用深度访谈来帮助消除量性研究的局限性. 我们的便利样本的构成具有人口统计和消费心态学的多样化以达到获得消费者对包装故事的不同的感知. 我们的参与者是美国的中产居民, 并没有表现出Thompson(2004)所描述的 "文化创造者" 的极端生活方式. 九名参与者被采访关于他们食品消费偏好和行为的问题. 他们被要求看看12个展示的食品产品包装并阅读包装上的文字信息. 之后, 我们继续进行关注消费者对阅读材料的解释的问题. (Scott and Batra, 2003). 平均来看, 每个参与者感知4-5个包装. 我们的深度访谈是一对一的并长达半个小时. 采访内容被录音下来并转录, 最后有140页的文字. 产品赖在位于美国西海岸的当地食品杂货店, 这些产品代表了食品产品类别的基本范围, 包括零食, 罐装食品, 麦片, 婴儿食品和茶. 我们使用Strauss和Corbin (1998)提出的发展扎根理论的步骤来分析数据. 结果表明, 我们的研究不支持先前的研究所假设的一个品牌/一个个性的概念. 因此我们展示了在消费者看来多个品牌个性可以在同一品牌身上很好的共存, 尽管行销者试图创造更多单一的品牌个性. 我们延伸了Fournier's (1998) 的假设, 某人的人生计划可以形成与品牌关系的强度和本质. 我们发现这些人生计划也影响感知的品牌拟人化和意义. Fournier提出了把消费者人生主题(Mick和Buhl, 1992)和拟人化产品的相关作用联系在一起的概念框架. 我们发现消费者人生计划形成了把品牌拟人化和品牌与消费者现有的关注相关联的方式. 我们通过参与者发现了两种品牌拟人化的方法. 第一种, 品牌个性通过感知的人口统计, 消费心态学和社会个性所创造. 第二, 第二, 在我们的研究还涉及到品牌的消费者所存在的问题与消费者的个性被混合, 以连接到他们(品牌为朋友, 家庭成员, 隔壁邻居)或远离自己的品牌个性和疏远他们(品牌作为二手车推销员, "一群高管".) 通过关注食品产品包装, 我们阐明了非常具体的, 被广泛使用, 但很少深入研究的营销传播工具: 品牌故事. 近期的研究已经视包装为神话制造者. 对行销者来说要创作出和产品及消费它们的消费者相连的文字故事的挑战越来越大, 并建议 "为创造需求的消费者神话的构成材料的多样化是后现代消费者可论证的需求"(Kniazeva和Belk, 2007). 作为叙述故事的的工具, 食品包装可以食品包装可以用理性和感性的方式, 为消费者提供无论是 "讲座" 或 "戏剧"(Randazzo, 2006), 神话(Kniazeva and Belk, 2007; Holt, 2004; Thompson, 2004), 或意义(McCracken, 2005) 作为他们拟人化产品的构成材料. 孕育工艺品牌个性掌握在作家/营销人员手中, 在读者/消费者心目中. 这些消费者会赋予品牌有意义的脸谱.