• 제목/요약/키워드: Negative Opinion

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텍스트마이닝을 이용한 사회 이슈 찬반 분류에 관한 연구 (Study on the social issue sentiment classification using text mining)

  • 강선아;김유신;최상현
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권5호
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    • pp.1167-1173
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    • 2015
  • 정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.

온라인 리뷰에서 평점의 분류 (Classification of ratings in online reviews)

  • 최동준;최호식;박창이
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권4호
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    • pp.845-854
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    • 2016
  • 감성분석 (sentiment analysis) 혹은 오피니언 마이닝 (opinion mining)은 블로그, 리뷰, 신문기사나 소셜네트워크 등의 문서에서 개인의 주관적인 정보 혹은 의견을 알아보는데 사용되는 텍스트 마이닝의 기법이다. 평점이 있는 온라인 리뷰에서 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 분류문제에 대한 선행연구에서는 이진 분류만을 고려하였다. 그러나 긍정과 부정 외에도 중립적인 의견도 있을 수 있기 때문에 이진 분류보다는 다범주 분류가 더 적합할 것이다. 본 연구에서는 리뷰 텍스트에 기반한 평점의 다범주 분류문제를 고려한다. 전처리에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 평점과 연관된 단어들을 추출하고 이를 입력변수로 삼아 지지벡터기계 (support vector machines)와 비례오즈 모형 (proportional odds model) 등 다범주 분류기의 예측력을 비교한다.

한국과 일본여대생의 체형인식과 자아존중감, 신체만족도 및 신체이미지가 유행선도력에 미치는 영향 (The Effects of Perception of Body Shape, Self-esteem, Body Cathexis, and Body Image on Fashion Leadership by Korean and Japanese Female College Students)

  • 정수진;;추미선
    • 한국의류산업학회지
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    • 제15권5호
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    • pp.713-721
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    • 2013
  • This study compares the perceived body image of female college students in Korea and Japan as well as explains the difference in the level of self-esteem, body cathexis, body image and fashion leadership based on nationality and body. The sense of fashion leadership affected by these factors was also analyzed. A high ratio of Korean and Japanese female students perceived themselves as obese compared to actual body physique. It was shown that body was highly distorted. They showed a comparatively low level of satisfaction with appearance in contrast to their high interest in their appearance and weight. Thin bodied individuals showed a high level of self-esteem and body cathexis; however, persons with an obese body showed a low level of body cathexis. They showed high interest in appearance regardless of body physique; however, they remain unsatisfied with their appearance. Individuals with an obese body and a standard somatotype showed a high concern with weight. A high fashion opinion leadership was reciprocal to a high interest in appearance and satisfaction with appearance. Korean female students showed an indirect positive effect on fashion opinion leadership through body cathexis, self-esteem, interest in appearance, and satisfaction with appearance. A thin body showed a positive effect on fashion opinion leadership and an obese body had a negative effect. Fashion innovativeness was directly influenced persons with a high degree of self-esteem and interest in appearance. Japanese female students were directly affected by fashion innovativeness; however, Korean female students were indirectly affected by fashion innovativeness through self-esteem and interest in appearance.

역사적 고찰로 본 우유 음용 및 건강효과 (The Historical Background of Milk and Its Health Effect)

  • 정충일
    • Journal of Dairy Science and Biotechnology
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    • 제28권1호
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    • pp.29-33
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    • 2010
  • Recently some negative opinions on milk, for instance, 'don't drink, if you want to live long' 'people who drink milk life-long, they suffer from arteriosclerosis' or 'milk is not helpful to osteoporosis, because it's acid food' etc. are confusing the regular consumers who believe milk is one of the best food, although milk has been used for a longtime since it was proved as the most nutritionally perfect food by many scientific researchers and medical doctors. According to the contents of negative assertion, experiments were carried out mostly targeting western people who are eating bread with butter everyday and taking large quantity of meat & milk, probably 2~3 times more than asian people. So, the probability of suffering from many diseases like obesity, hypertension, arteriosclerosis etc. is naturally high. Therefore, comparison itself between westerner and asian is not reasonable because of quite different food culture and fat intake far less. Milk has been contributing to the health of human for hundreds years supplying many nutrients, and this kind of contribution will last as long as humankind exist on the earth. However, milk is good source of many functional components, there are some people who can not drink milk. As a nutritionist said, milk is a kind of food, the only problem is quantity, people who can not digest milk can choose another and who want to drink milk, drink it as much as they need. That's all.

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황금비에 대한 통계적 고찰

  • 차경준;박영선;박진희
    • 한국수학사학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.105-120
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    • 2000
  • In this study, it is certified that the golden ratio exists in the plants, the animals and human bodies(appearance), and is considered how much the ratio of positive and negative is in the psychological, political, social and cultural aspects. The result of this study shows that the golden sections or golden rectangles of the plants(N=58), the insects(N=44), the animals(N=21) and human bodies(N=260) are equal to $0.620{\pm}0.117$, $0.632{\pm}0.203$, $0.625{\pm}0.138$ and $0.60{\pm}0.169$, respectively. The slope in the regression analysis is equal to 0.627(R-square=0.925, p-value=0.0001). Whereas, for the public opinion poll, the ratios($mean{\pm}st.dev.$) of positive and negative of the public mental phenomena are equal to $0.508{\pm}0.179$, $0.808{\pm}0.216$ and $0.711{\pm}0.128$ in the political, economical, and sociocultural aspects, respectively. The slope in the regression is equal to 0.674(R-square=0.764, p-value=0.016). As results, we show that the golden ratio exists in the plants, the animals and human bodies in nature. This shows that the public mental phenomena has some more negative aspects than positive aspects and explains the shrinkage of the public mental phenomena in the economical field.

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교육정책관련 여론탐색을 위한 소셜미디어 감정분석 연구 (A Study on Social Media Sentiment Analysis for Exploring Public Opinions Related to Education Policies)

  • 정진명;유기영;구찬동
    • 정보화정책
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    • 제24권4호
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    • pp.3-16
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    • 2017
  • 웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

온라인 리뷰 데이터의 오피니언마이닝을 통한 콘텐츠 만족도 분석 시스템 설계 (A Design of Satisfaction Analysis System For Content Using Opinion Mining of Online Review Data)

  • 김문지;송은정;김윤희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.107-113
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    • 2016
  • 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.

기능성 전통 한과류 요구도 및 수요도 조사 (Investigation of Requirement and Demand toward for Functional Traditional Hangwa(Korean Cookies) of Tradition)

  • 복혜자;최수근
    • 동아시아식생활학회지
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    • 제18권5호
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    • pp.692-701
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    • 2008
  • This study was conducted with 150 adults of 20 years or older, all of whom lived in Seoul. The awareness of traditional Hangwa (Korean cookies) was shown to be relatively low, with 2.9 points on average, and the intake of traditional Hangwa for a month was 2.1 times. For the reason that traditional Hangwa couldn't become popular, and the opinion that the reason was because the price is expensive was the highest, at 3.8. The next highest reasons given were because it is difficult to buy, and because it is inconvenient to eat, at 3.0. The traditional Hangwa was shown to enjoy positive awareness as opposed to negative awareness, while the manufacturing sanitation was also recognized to be relatively clean, with 2.6 points assigned to the opinion that it doesn't taste good, and 2.7 points assigned to the opinion that the manufacturing sanitation is unclean. With regard to the excellence of traditional Hangwa, the response that 'our tradition can be handed down' was the most often encountered, with a score of 3.9. The traditional Hangwa was appraised as excellent, with 3.6 points assigned to the opinion 'it suits our body because it is made with our agricultural products' and 3.4% for each opinion 'safe ingredients are used' and 'all ingredients are good for health'. With regard to the level of agreement for the development of functional traditional Hangwa, the positive group was higher than 25.3% of the negative group, with 27.3% for 'agree very much' and 22.0% for 'agree'. When converted into a 5-point scale for the development of functional traditional Hangwa, the group that was positive toward its development was high, with 3.4 points on average. All categories of excellence awareness were correlated with the level of agreement for the development of a functional food product (p<0.001). Consumer awareness toward the addition of traditional Hangwa functionality was generally positive, with 3.3 points or higher on average, and awareness of the aging suppression and diabetes control effects of Hangwa was also high, with 3.5 points. Next were Hangwa for diet, Hangwa for blood pressure control, Hangwa for mineral supple-mentation and vitamin additive-type Hangwa, with 3.4 for each, and Hangwa for health preservation, with 3.3 in order. With regard to the degree of interest toward functional traditional Hangwa for the treatment of diseases, obese patients cited aging suppression, at 3.2, and vitamin additive Hangwa, at 3.0, while Hangwa for dieting was assigned 2.8 points. Patients with high blood pressure, blood circulation, and diabetes were all shown as having a high degree of interest in all items, while evidencing particular interest toward Hangwa for diabetes control and Hangwa for blood pressure control. With regard to intention to purchase while developing functional traditional Hangwa, the group asserting intention to purchase was higher than 60% for all items except for Hangwa for diabetes control (58.7%). The Hangwa for aging suppression was highest, at 68.6%, and shown as having intention to purchase during development in the order of vitamin additive Hangwa at 68.0%, Hangwa for mineral supplementation at 64.6%, each of Hangwa for health preservation and Hangwa for blood pressure control at 62.7%, Hangwa for diet at 62.6% and Hangwa for diabetes control at 58.7%. The considerations during the development of functional traditional Hangwa were in the following order: storage at 4.1 points, taste and level of function at 3.9 points, size at 3.5 points, and packing at 3.4 points.

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소셜 미디어 상에서의 인공지능 관련 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석 (Multi-Category Sentiment Analysis for Social Opinion Related to Artificial Intelligence on Social Media)

  • 이상원;최창욱;김동성;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.51-66
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    • 2018
  • 인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.