• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.83-98
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• 2020

본 논문에서는 1998년 1월부터 2012년 12월까지 공개정보를 전달하는 매스미디어를 표본으로 하여 투자자의 비이성적 행동(즉 비관적 분위기)이 주식시장의 수익률 및 투자자의 시장 활동에 어떠한 역할을 하는지를 검증하였다. 이론적으로 비관적 투자자 이론에 따르면 투자자의 비관적 분위기는 자기자본 가격하락 압력에 직면하게 되고, 이에 따라 시장의 분위기가 비관적으로 되며 시장수익률이 하락한다는 것이다. 또한 이러한 투자자의 비관주의가 시장에서 거래비용을 증가시키게 되고 결국 시장 투자자들의 거래활동을 위축시키게 된다는 것을 제시하고 있다. 따라서 공개 정보 전달 채널인 매스미디어에서 제공하는 공개 정보의 비관적 보도가 투자자들의 비이성적 행동을 유도하게 되고, 이것은 결국 주식시장에 직접적으로 영향을 주게 된다는 것이다. 기존 이론적 및 실증적 연구 결과를 국내 매스미디어 표본을 사용하여 실증 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 현재 매스미디어 비관주의가 시장수익률 및 시장초과수익률에 부(-)의 영향을 주었지만 통계적으로 유의한 결과를 제시하지는 못하였다. 둘째, 미래 매스미디어 비관주의는 현재 주식시장의 비관적 분위기에 부의 영향을 받는다는 증거가 제시되었다. 셋째, 다양한 시장 활동 대용변수를 사용하여 매스미디어 비관주의가 투자자의 시장 활동에 어떻게 영향을 주는지를 검증한 결과 비관주의가 시장 활동을 위축시킨다는 결과를 발견하였으며, 통계적으로는 유의한 결과를 제시하지 못하였다. 통계적 유의성이 낮은 이유는 표본수집이 월 단위로 인하여 효과가 감소하였기 때문으로 추측된다. 본 논문에서 발견된 증거는 통계적으로 유의하지 않지만 부호는 이론적 관점에서 예측된 결과를 지지하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제21권3호
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• pp.233-240
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• 2006

This study was intended to help children to cultivate and develop a sound attitude toward food consumption and eating habits through the analysis of food and nutritional information in news articles and advertisements in three major daily children's newspapers in Korea: The Chosen Children's Daily Newspaper, The Hankook Children's Daily Newspaper, and The Donga Children's Daily Newspaper. The monitoring period was for twelve months, January to December 2003. Two hundred seventy-nine articles and three hundred thirty-five advertisements were analyzed. The results were as follows. 'Cooking and health' were the most frequent subject in food and nutrition articles. The articles' contents are evaluated positively in morality and explanation; but negatively in fairness, specialization, and objectiveness. The articles were insufficient in the explanation of professional terms, scientific bases, and practical measures for real life. It therefore seems that they were difficult for children to understand well. The most frequent themes in the advertisements were 'processed fats and sugars' such as chocolate, candies, and cookies. Frequently, they were exaggerated and accompanied by phrases promoting consumption. They did not provide sufficient well-grounded information, and focused too much on events or gifts to instigate consumer sentiment. In conclusion, the most serious problem was that most food and nutrition information in these children's newspapers was lacking in specialization. More specialized and objective information should be provided in order to enhance the educational value of children's newspapers and their utilization in school education programs. Continuous monitoring should be carried out to discover those news articles and advertisements that contain correct food and nutrition information.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.435-444
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• 2022

이 논문의 주요 관심사는 세 가지이다. 첫째, 유튜브 이용자가 제20대 대통령선거의 주요 의제이자 후보자 선택의 기준인 '대장동 개발 사업' 콘텐츠를 어떤 채널을 통해 시청했는지 확인했다. 둘째, 연이어 '대장동 개발 사업' 동영상을 시청했을 때 후속 동영상의 정치적 논조가 최초 시청 동영상의 정치적 논조와 일치하는지 비교했다. 셋째, 최초 동영상과 후속 시청 동영상에 달린 댓글에 담긴 정서 유인가를 살폈다. 네트워크 분석과 내용분석 결과에 따르면 '김어준의 뉴스공장'과 'TV조선 뉴스'가 진보와 보수를 대표하는 채널이었다. 그리고 연이어 시청한 후속 채널의 정치적 성향은 진보와 보수 채널 이용자 모두 중립의 비율이 가장 높았다. 둘째, 보수 채널 이용자의 75.9%, 그리고 진보 채널 이용자의 18.5%가 동일한 논조의 후속 동영상에 댓글을 남겼다. 셋째, 진보와 보수 채널 이용자의 약 80%가 최초 시청 동영상에 남긴 댓글의 정서는 이용 채널의 정치적 성향과 일치했고, 동일한 논조의 후속 동영상을 연이어 시청했을 때도 남겨진 댓글의 90% 이상이 이용 채널의 정치적 성향과 일치했다. 연구자들은 유튜브 정치 정보 이용의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 뉴스 채널의 고품질 저널리즘 실천을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권6호
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• pp.202-206
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• 2023

Today, social media has become a vital tool. The world communicates and reaches the news and each other's opinions through social media accounts. Recently, considerable research has been done on analyzing social media due to its rich data content. At the same time, since the beginning of the COVID-19 pandemic, which has afflicted so many around the world, the search for a vaccine has been intense. There have been many studies analyzing people's feelings during a crisis. This study aims to understand people's opinions about available Coronavirus vaccines through a learning model that was developed for this purpose. The dataset was collected using Twitter's streaming Application Programming Interface (API) , then combined with another dataset that had already been collected. The final dataset was cleaned, then analyzed using Python. Polarity and subjectivity functions were used to obtain the results. The results showed that most people had positive opinions toward vaccines in general and toward the Pfizer one. Our study should help governments and decision-makers dispel people's fears and discover new symptoms linked to those listed by the World Health Organization.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.10-27
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• 2018

본 연구에서는 텍스트 마이닝 분석을 통해 한국 사회에서 행복과 불행이 갖는 의미를 탐색하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 온라인 뉴스 포털에서 Word2Vec과 TF-IDF 방법을 사용하여 '행복' 및 '불행' 키워드와 유사한 단어를 추출했다. 또한 K-LIWC 사전을 사용하여 행복 및 불행과 연관된 단어들의 감성 속성에 대해 알아보았다. TF-IDF 분석 결과, 행복과 불행은 사회적 요인과 해당 년도의 사회적 이슈들과 각각 높은 관련성이 있는 것으로 관찰됐다. Word2Vec 분석에서는 '희망'이 6년 연속으로 행복과 유사성이 높은 단어로 나타났다. K-LIWC 분석에서 '돈재정적이슈', '학교', '의사소통'은 행복 및 불행과 모두 관련성이 높았다. 그밖에 '몸 상태와 증상'이 불행과 높은 관련성이 있는 범주로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의, 제한점 및 후속연구에 대한 필요성을 논의하였다.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제23권1호
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• pp.18-34
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• 2024

In what was labeled the "nut rage" incident, the vice president of Korean Air, Hyun-Ah Cho (Heather Cho), demonstrated behavior that exemplifies corporate transgression and deviation from societal moral standards toward a flight attendant aboard a flight. Such behavior instigated the public to express negative sentiment on various social media platforms. This study investigates word-of-mouth network on YouTube in response to the crisis, patterns of co-commenting activities across selected YouTube videos, as well as public responses to the incident by employing social and semantic network analysis. A total of 512 YouTube videos featuring the crisis from December 8, 2014 through November 11, 2018, and 52,772 public comments to the videos were collected. The central videos in the network successfully attracted the public's attention and engagements. The results suggest that the video network was decentralized, with multiple videos acting as hubs in the network. The public commented on various videos instead of focusing on a few. The contents of influential videos uploaded by popular news organizations revealed not only Cho's behaviors related to the nut rage crisis but also unrelated illegal behaviors and the moral violations committed by the family members of Korean Air. The public attached derogatory remarks to Cho and her family, and the comments also addressed ethical concerns, management issues of the company, and boycott intentions. The results imply that adverse public reaction was related to the long-standing problem caused by family ownership and governance in large Korean corporations. This Korean Air scandal illustrates backlash toward a leadership breakdown by the family business conglomerate prevalent in the Korean society. This study provides insights for effective handling of similar crises.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.453-459
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• 2022

한 나라의 출산율 감소는 생산가능인구가 감소하고, 인구구조 고령화에 따른 저축률 저하로 자본축적이 줄어들어 경제성장이 둔화 등의 문제가 발생한다. 현재 대한민국에서는 만 18세 이상의 모든 남성이 병역의 의무를 부과하고 있는 징병 제도를 시행하고 있다. 하지만 출산율 감소로 인해 모병 제도로의 전환이 사회적 이슈로 불거지고 있다. 본 논문에서는 출산율이 1 미만으로 떨어진 2018년부터 모병제에 대한 사회 인식을 분석하고자 '모병제' 키워드를 통해 검색된 뉴스 기사와 댓글을 수집하였다. 수집된 댓글 중 일부에 대해 레이블링을 진행하였고, 딥러닝 모델을 통해 감성 수준을 산출하였다. 본 연구를 통해 출산율 저하에 따라 모병제 전환에 대한 인식이 많이 증가하지 못한 것을 발견하였으며, 모병제에 대한 사람들의 관심도는 점차 증가하는 추세임을 확인하였다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제12권1호
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• pp.53-74
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• 2024

The proliferation of health misinformation gained momentum amidst the outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). People stuck in their homes, without work pressure, regardless of health concerns towards personal, family, or peer groups, consistently demanded information. People became engaged with misinformation while attempting to find health information content. This study used the content analysis method and analyzed 1,154 misinformation stories from four prominent signatories of the International Fact-Checking Network during the pandemic. The study finds the five main categories of misinformation related to the COVID-19 pandemic. These are 1) the severity of the virus, 2) cure, prevention, and treatment, 3) myths and rumors about vaccines, 4) health authorities' guidelines, and 5) personal and social impacts. Various sub-categories supported the content characteristics of these categories. The study also analyzed the emotional valence of health misinformation. It was found that misinformation containing negative sentiments got higher engagement during the pandemic. Positive and neutral sentiment misinformation has less reach. Surprise, fear, and anger/aggressive emotions highly affected people during the pandemic; in general, people and social media users warning people to safeguard themselves from COVID-19 and creating a confusing state were found as the primary motivation behind the propagation of misinformation. The present study offers valuable perspectives on the mechanisms underlying the spread of health-related misinformation amidst the COVID-19 outbreak. It highlights the significance of discerning the accuracy of information and the feelings it conveys in minimizing the adverse effects on the well-being of public health.