• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제7권3호
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• pp.169-198
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• 2019

This study focused on the increase in refugee-related discourse in Korean society with the recent inflow of asylum seekers to Jeju Island. The purpose of our study was to understand the trends in public opinion concerning the acceptance of refugees by analyzing the content of refugee-related video commentary on YouTube. Topic modeling was conducted to analyze the main points, context, and ideas in the comments. The results indicated that the media mainly focus on the pros and cons of refugees, restricting the refugee issue to the problem of acceptance with a narrow focus on the case of Jeju Island. Refugee acceptance was treated as overwhelmingly unacceptable in the comments. We found that commenters often used negative discourse in the comments as a device for reproducing and amplifying hate speech.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권4호
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• pp.237-244
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• 2011

오피니언마이닝은 대량의 온라인 고객리뷰에서 상품이나 서비스의 속성들에 대한 고객들의 주관적 의견을 긍정과 부정으로 분류하여 요약한다. 그러나, 고객들의 관심사항은 주관적 의견뿐만 아니라 객관적 사실을 통해서도 표현되기 때문에 주관적 의견만을 주요 분석대상으로 하는 기존 오피니언마이닝 기법을 확장할 필요가 있다. 본 논문에서는 주관적 의견뿐만 아니라 객관적 사실도 분석대상으로 하는 개체연관망 모델을 사용하여 기존 오피니언마이닝의 분석능력을 확장한다. 개체연관망 모델은 각 개체에 대한 긍정부정 정도를 표현할 뿐만 아니라 개체들 사이의 연관관계와 상대적 중요성을 나타낼 수 있다. 시스템 구현 결과, 개체연관망 모델에 기반한 오피니언마이닝시스템은 기존 기법에 비하여 보다 풍부한 정보를 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.19-33
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• 2020

본 연구의 목적은 빅데이터 분석 기법을 이용하여 세종시 건설 계획에 대한 여론 변화를 분석하는 것이다. 연구 자료는 세종시 건설 계획과 관련된 한겨레와 동아일보, 한국일보 등 언론사의 신문기사이다. 세종시 건설 계획은 신행정수도, 행정중심복합도시, 세종시 수정안 등 3개 시기로 구분되었다. 분석 방법은 파이썬과 Gephi 0.9.2 프로그램을 활용한 빈도분석, 감성분석, 사회연결망분석이다. 세종시 건설에 따라 각 신문사의 쟁점에 대한 변화가 있었다. 첫째, 빈도분석 결과, 한겨레의 키워드는 세종시 건설 시기에 따라 찬성-찬성-반대의 특성을 나타내고 있었다. 동아일보는 반대-반대-찬성의 입장을 갖는 것으로 분석되었다. 한국일보는 반대-찬성-반대 경향을 갖는 것으로 분석되었다. 둘째, 감성분석 결과, 각 언론사는 논조의 특성이 변화되고 있었다. 한겨레는 긍정-긍정-부정 논조 특성을 보이고 있었고, 동아일보는 부정 - 부정 - 긍정으로 변화되었다. 한국일보는 부정-긍정-부정으로 변화되었다. 셋째, 사회연결망분석 결과는 다음과 같다. 각 언론사는 세종시 건설 시기에 진보와 보수, 중도 등 정치적, 이념적 특성에 따라 변화를 보이고 있었다. 한겨레는 지역균형발전에 초점을 맞추고 있었으며, 동아일보는 보수의 의견을 대변하고 있었다. 한국일보는 세종시 건설 시기에 여·야가 대립하는 이슈에 대해 부각 시키고 있었다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제10권2호
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• pp.76-101
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• 2022

Despite the increasing use of digital media and their powerful impact on risk management during recent outbreaks of emerging infectious diseases, the question of how digital media exposure influences preventive behaviors has not been fully explained. Using the appraisal tendency framework and protection motivation theory as theoretical frameworks, we theorized the affective and cognitive mechanisms under which the differential roles of three negative emotions (fear, anger, worry) on two cognitive appraisals (perceived threat and perceived efficacy) were examined. Based on data collected from a survey of 1,500 South Koreans during the COVID-19 pandemic, we found that while worry and anger increased perceived efficacy, fear reduced perceived efficacy. The results also showed that although exposure to COVID-19 information via digital formats increased preventive behavioral intention in general, digital media use for COVID-19 information had a negative influence on preventive behavioral intention through the sequential mediation of fear and perceived efficacy.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권3호
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• pp.151-164
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• 2023

Purpose This study aims to analyze the current status of consumer awareness on Internet banks by conducting a full investigation and collecting user opinions presented on Google Play. After cateogorizing the current dissatisfaction, we would like to present not only the direction of the Internet bank service of but also the improvements of the platform. Design/methodology/approach Using opinion mining, subjectivity analysis, polarity analysis, and polarity information analysis of comments were conducted step by step to extract negative and positive keywords. The extracted keywords analyzed the weights of the frequently appearing positive and negative keywords using the TF-IDF model. Based on previous studies that negative information is more sensitive to positive information, we tried to confirm the connection, proximity, and mediation of negative keywords. Semantic Network Analysis (SNA) was used to visualize the connection relationship between the negative comment keywords of the three Internet banks. Findings Domestic Internet banks such as Kakao Bank, K-Bank, and Toss Bank have attracted a lot of attention even before they were established, and after establishment, they have secured a wide range of users through platforms that are completely different from existing banks. This study found out that the convenience of the app affects the opening and transaction of non-face-to-face accounts, which are characteristics of domestic Internet banks, which also affects the bank's business strategy. In addition, this study shows that the business characteristics of the company can be identified.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권8호
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• pp.289-296
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• 2020

The study investigates the association between the effectiveness of the board of directors and the likelihood that a company receives a modified audit opinion (as a measure of the quality of companies' external financial reporting) in Malaysia. The sample companies were extracted from the population of publicly-available information mainly the annual reports of publicly-listed companies on the Bursa Malaysia. 136 firm-year observations listed on Bursa Malaysia were identified to examine the relationship between the effectiveness of the board of directors and a modified audit opinion. Data used in this study are collected from two separate sources - annual reports and Datastream. Any missing financial figure from Datastream was acquired from the annual reports. To test the study's hypotheses, we use the pooled cross-sectional logistic regression analysis for 136 firm-year observations listed on Bursa Malaysia over the period 2009-2011. The evidence we have uncovered is consistent with the hypothesis that companies with large score of the board of directors' effectiveness are less possible to receive a modified audit opinion. Therefore, the result confirms that the combined effect of the board of directors' characteristics has a significant negative association with the likelihood of the companies receiving a modified audit opinion.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제3권1호
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• pp.22-39
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• 2015

This research is a qualitative based study by using data gleaned from documentary analysis and in-depth interviews of 10 potential stakeholders were involved in the proposed high-speed train project in Thailand. Many perspectives from key informants revealed that this project would bring Thailand sustainable development in the future due to the fact that it is supposed to be an environmentally friendly mode of transportation and timesaving for passengers. Key informants who tend to have negative opinions towards the project feel apprehension due to the huge monetary investment during a time of monetary crisis. However, there was one complaint that the high-speed train is harmful to the environment surrounding the proposed area of this project. Several key informants agreed that ticket fares must be in between the cost of a bus ticket and airfare.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.171-177
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• 2019

This paper aims to find the most effective feature selection method for the sake of opinion mining tasks. Basically, opinion mining tasks belong to sentiment analysis, which is to categorize opinions of the online texts into positive and negative from a text mining point of view. By using the five product groups dataset such as apparel, books, DVDs, electronics, and kitchen, TF-IDF and Bag-of-Words(BOW) fare calculated to form the product review feature sets. Next, we applied the feature selection methods to see which method reveals most robust results. The results show that the stacking classifier based on those features out of applying Information Gain feature selection method yields best result.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.59-74
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• 2020

본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.