• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.310-322
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• 2023

Although the network environment is gradually improving, the virtual nature of the network is still the same fact, which has brought a great influence on the supervision of Weibo network public opinion dissemination. In order to reduce this influence, the user information of Weibo network public opinion dissemination is studied by using Python technology. Specifically, the 2019 "Ethiopian air crash" event was taken as the research subject, the relevant data were collected by using Python technology, and the data from March 10, 2019 to June 20, 2019 were constructed by using the implicit Dirichlet distribution topic model and the naive Bayes classifier. The Weibo network public opinion user identity graph model under the "Ethiopian air crash" on June 20 found that the public opinion users of ordinary netizens accounted for the highest proportion and were easily influenced by media public opinion users. This influence is not limited to ordinary netizens. Public opinion users have an influence on other types of public opinion users. That is to say, in the network public opinion space of the "Ethiopian air crash," media public opinion users play an important role in the dissemination of network public opinion information. This research can lay a foundation for the classification and identification of user identity information types under different public opinion life cycles. Future research can start from the supervision of public opinion and the type of user identity to improve the scientific management and control of user information dissemination through Weibo network public opinion.

• 대한산업공학회지
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• 제43권1호
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• pp.39-48
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• 2017

In a digital economy, users actively express their needs in many ways. Thus, many researchers analyze what users need and whether they are satisfied or not through opinion mining. In addition, they begin to find technology opportunities in heterogeneous technology fields. But they did not connect users' opinion to technology development process, only focused on natural language processing or marketing or manufacturing area. Also, heterogeneous technology fields are focused on fusion technology. Thus, this study suggests a novel approach that is based on sentimental value and can be applied to exploring technology opportunities in heterogeneous fields. Sentimental value is calculated from users' opinion through sLDA. The heterogeneous technology opportunity is explored by patent analysis. This research contributes to suggesting a hybrid methodology through patent and users' opinion. In addition, it can provide managerial efficiency by suggesting base data onto decision making.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3070-3075
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• 2010

웹 2.0 시대를 맞아 인터넷 상의 블로그 및 커뮤니티 공간에 일반 사용자들이 자신의 의견 및 생각을 표현하게 되었다. 상품 구매 시 다수의 사람들이 이러한 의견을 참조하는데, 사용자들은 소수의 의견만을 참조하고 전체적인 의견은 참조하지 못하고 있다. 의견 분석 시스템은 상품 및 서비스에 대한 인터넷 상의 글들을 분석하여 상품의 긍정, 부정을 평가하는 시스템으로 자연어 검색에서 발전한 검색이라 할 수 있다. 본 논문에서는 의견 분석 서비스에서 핵심이 되는 문장의 긍정, 부정을 파악하기 위하여 '긍정', '부정', '중립'의 극성 정보 외에 '반전'의 정보를 추가로 학습하고, 처리하는 구문 분석 및 반전 처리를 제안한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권4호
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• pp.397-410
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• 2014

For mobile service organizations, it is one of the most important tasks to reflect users' opinions rapidly and accurately. In this study, the process is defined to elicit requirements of software/system improvement for mobile application by extracting and refining from users' opinion in mobile app, and detailed activities procession method in this processing are also proposed. The process consists of 3 activities to get requirements of software/system improvement for mobile app. First activity is to transform mobile app to software structure and define term dictionary. Second activity is to elicit simple sentences based on software from users' opinion and refine them. The last activity is to integrate and adjust refined requirements. To verify the usability and validity of the proposed process and the methods, the outputs of manual processing and semi-automated processing were compared. As a result, efficiency and improvement possibility of the process were confirmed through extraction ratio of requirements, comparison of execution time, and analysis of agreement ratio.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2043-2051
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• 2017

최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제8권3호
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• pp.393-406
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• 2020

The discourse on the lockdown in Indonesia is getting stronger due to the increasing number of positive cases of the coronavirus and the death rate. As of August 12, 2020, the confirmed number of COVID-19 cases in Indonesia reached 130,718. There were 85,798 victims who have recovered and 5,903 who have died. Data show a significant increase in cases of COVID-19 every day. For this reason, there needs to be an evaluation of the government policy of the Republic of Indonesia in dealing with the COVID-19 pandemic in Indonesia. An evaluation of policies for handling the pandemic must include public opinion to determine any weaknesses of this policy. The development of public opinion about the lockdown policy can be understood through social media. During the COVID-19 pandemic, measuring public opinion through traditional methods (surveys) was difficult. For this reason, we utilized big data on social media as research data. The main purpose of this study is to understand public opinion on the lockdown policy in overcoming the COVID-19 pandemic in Indonesia. The things observed included: volume of Twitter users, top influencers, top tweets, and communication networks between Twitter users. For the methodological development of future public opinion research, the researchers outline the obstacles faced in researching public opinion based on big data from Twitter. The research results show that the lockdown policy is an interesting issue, as evidenced by the number of active users (79,502) forming 133,209 networks. Posts about the lockdown on Twitter continued to increase after the implementation of the lockdown policy on April 10, 2020. The lockdown policy has caused various reactions, seen from the word analysis showing 14.8% positive sentiment, 17.5% negative, and 67.67% non-categorized words. Sources of information who have played the roles of top influencers regarding the lockdown policy include: Jokowi (the president of the Republic of Indonesia), online media, television media, government departments, and governors. Based on the analysis of the network structure, it shows that Jokowi has a central role in controlling the lockdown policy. Several challenges were found in this study: 1) choosing keywords for downloading data, 2) categorizing words containing public opinion sentiment, and 3) determining the sample size.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.455-465
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• 2016

본 연구는 트위터 유력자가 이용자의 온-오프라인 의견표명 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 침묵의 나선 이론과 수정 행동 가설에 근거하여 상반된 가설을 도출하였고, 어느 가설이 더 타당한지를 검증해보기 위해 실험연구를 진행하였다. 실험참가자들은 입양특례법 개정안에 대한 공인 유력자의 찬성 트윗, 공인 유력자의 반대 트윗, 일반인 유력자의 찬성 트윗, 일반인 유력자의 반대 트윗이라는 4개의 실험 조건에 배치되었다. 입양특례법 개정안에 대한 실험참가자의 의견을 바탕으로, 실험집단은 공인 유력자와의 의견일치 집단, 공인 유력자와의 의견불일치 집단, 일반 유력자와의 의견일치 집단, 일반 유력자와의 의견불일치 집단으로 구분되었다. 분석결과, 유력자와의 의견일치여부는 이용자의 의견표명 의도에 영향을 주지 않았다. 그러나 유력자 유형에 따른 상호작용 효과가 발견되었는데, 일반인 유력자와의 의견불일치가 이용자들의 온-오프라인 의견표명 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 트위터 유력자가 이용자들을 침묵시키는 것이 아니라 오히려 의견표명을 동기화시킬 가능성이 있음을 보여준다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권9호
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• pp.59-70
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• 2016

중국판 트위터라고 할 수 있는 신랑웨이보의 급속한 발전에 따라서 웨이보는 중국 SNS 사용자들이 정보를 획득하고 공유하는데 있어 중요한 소통 수단이 되었다. 이로 인해 중국에서는 전통적 여론 주도층에서 SNS 여론 주도층으로의 권력 이동 현상이 나타나게 되었다. 중국 SNS 사용자들의 인구통계학적 변인과 관심 키워드에 대한 관계를 중심성 분석을 통해 사회 연결망 프로그램인 넷마이너를 사용하여 관계 네트워크를 분석을 하였다. 중국의 SNS 오피니언 리더들은 사회적인 이슈보다는 가족 혹은 지인과 함께하는 일상적인 활동에 전반적인 관심을 가지고 있는 것으로 파악되었으며 매개중심성이 높은 SNS 오피니언 리더들 경우 일반 사용자들이 인접 정보를 유기적으로 이끌어내는 중요한 매개자 역할을 하고 있다는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 전문성과 같은 인구통계학적 변인과 무관하지 않으며 따라서 SNS 오피니언 리더의 인구통계학적 특성은 매개 중심성 지수에 중요한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국의 사회현상을 정보의 관정으로 보고 중국 SNS 사용자 특히 오피니언 리더의 특성을 분석하였다. 이를 바탕으로 집단적 의사소통을 통한 중국의 사회적 특성에 대한 기초 자료 들을 제공 해 줄 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.111-119
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• 2016

In recent years, the opinion analysis is one of the key research fronts of any domain. Opinion target extraction is an essential process of opinion analysis. Target is usually referred to noun or noun phrase in an entity which is deliberated by the opinion holder. Extraction of opinion target facilitates the opinion analysis more precisely and in addition helps to identify the opinion polarity i.e. users can perceive opinion in detail of a target including all its features. One of the most commonly employed algorithms is a sequence labeling algorithm also called Conditional Random Fields. In present article, recent opinion target extraction approaches are reviewed based on sequence labeling algorithm and it features combinations by analyzing and comparing these approaches. The good selection of features combinations will in some way give a good or better accuracy result. Features combinations are an essential process that can be used to identify and remove unneeded, irrelevant and redundant attributes from data that do not contribute to the accuracy of a predictive model or may in fact decrease the accuracy of the model. Hence, in general this review eventually leads to the contribution for the opinion analysis approach and assist researcher for the opinion target extraction in particular.