본 연구는 최근 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 도서관 내외부 환경에 미친 파장에 주목하고, 감염병의 사회적 확산에 따른 도서관계의 대응 활동 양상을 살펴보았다. 또한 도서관을 둘러싼 환경 변화를 가늠하기 위하여 텍스트 마이닝 기술을 활용해 뉴스의 보도 양상과 주요 이슈 변화를 분석함으로써 코로나19에 대한 국내 도서관계의 대응을 파악하였으며, 소셜미디어를 통해 도서관에 대한 이용자들의 인식과 요구가 어떻게 변화하였는지 알아보았다. 수집된 뉴스보도 1,852건과 도서관 관련 트윗 227,983건을 대상으로 주요 이슈를 도출한 결과, 비대면 상황의 장기화, 전자책 대출의 증가, 온라인 서비스 및 사서에 대한 기대감 향상, 도서관 공간 요구의 재조명이라는 시사점을 도출하였다. 마지막으로 언택트(비대면) 상황에서 제공된 도서관 서비스들의 대표 사례를 선정하여 장서, 서비스, 공간으로 구분·정리함으로서 향후 포스트 코로나 시대에 대응하는 도서관 서비스의 방향성을 가늠하고자 하였다.
This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID-19 outbreak. TF-IDF analysis showed that 'Trend', 'Market', 'Consumption', and 'Food service industry' were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas 'Wanju-gun', 'Distribution', 'Development', and 'Meal-kit' were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the 'Market' category included 'Non-face-to-face market' instead of 'Event,' and 'Delivery' instead of 'Distribution'. In the 'Product' category, 'Marketing' was included instead of 'Trend'. Additionally, in the 'Support' category, 'Start-up' and 'School food service' appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.
In order to effectively prepare for damage caused by weather events, it is important to proactively identify the possible impacts of weather phenomena on the domestic society and economy. Text mining and Network analysis are used in this paper to build a database of damage types and levels caused by heat wave. We collect news articles about heat wave from the SBS news website and determine the primary and secondary effects of that through network analysis. In addition to that, based on the frequency with which each impact keyword is mentioned, we estimate how much influence each factor has. As a result, the types of impacts caused by heat wave are efficiently derived. Among these types of impacts, we find that people in South Korea are mainly interested in algae and heat-related illness. Since this technique of analysis can be applied not only to news articles but also to social media contents, such as Twitter and Facebook, it is expected to be used as a useful tool for building weather impact databases.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.317-323
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2021
Social media is increasingly becoming a part of our daily life for communicating each other. There are various tools and applications for communication and therefore, identity theft is a common issue among users of such application. A new style of identity theft occurs when cybercriminals break into WhatsApp account, pretend as real friends and demand money or blackmail emotionally. In order to prevent from such issues, data mining can be used for text classification (TC) in analysis authorship attribution (AA) to recognize original sender of the message. Arabic is one of the most spoken languages around the world with different variants. In this research, we built a machine learning model for mining and analyzing the Arabic messages to identify the author of the messages in Saudi dialect. Many points would be addressed regarding authorship attribution mining and analysis: collect Arabic messages in the Saudi dialect, filtration of the messages' tokens. The classification would use a cross-validation technique and different machine-learning algorithms (Naïve Baye, Support Vector Machine). Results of average accuracy for Naïve Baye and Support Vector Machine have been presented and suggestions for future work have been presented.
본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 삭카린나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년(2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집된 글들은 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석되었다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 삭카린나트륨을 사용하지 않은 제품에 대한 것으로 파악되었으며, 기타 높은 단맛과 낮은 열량을 보이는 삭카린나트륨의 특성, 식품첨가물 제거법에 대한 내용이 있는 것으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 삭카린나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 11개 증가 구간 중 6개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 12개 증가 구간 중 8개의 구간에서 뉴스에서 삭카린나트륨 사용허용 품목 확대에 대해 보도한 것으로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 삭카린나트륨 사용 허용품목 확대 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석 결과 정부 불신을 비판하는 댓글들이 가장 많았으며, 그 외 관련 제품의 가격 비판 댓글과 기업 불신을 드러내는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항 분석 결과, 삭카린나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 삭카린나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구 결과 소비자들은 삭카린나트륨의 사용 확대에 관심이 있으며, 사용 확대 보도시에 검색량이 증가하였다. 따라서, 매체들은 삭카린나트륨 사용 확대에 관하여 보도를 할 때에 과학적인 근거에 바탕하여 확대배경이나 적정 섭취량 등을 함께 알리는 것이 소비자의 올바른 인식에 도움을 줄 것이다.
정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.
Nowadays, diverse mass media discovers and introduces outstanding management cases of apartment complexes to induce vital competitions of constructors and active participation of residents to apartment management. This study statistically analyzed the management issues of outstanding apartment complexes that have been introduced by mass media with lexical criteria to examine the characteristics of their exemplary management. The key issues of outstanding apartment management are summarized as: efficient management of convenient facilities for residents, community activities based on residents' participation, and maintenance of pleasant living environments through transparent management. Also, the result of the relation arrangement of co-occurrence word from a Social Network Analysis included three key concepts of multi-family housing management - Maintenance Management, Operating Management, and Community Life Management - with emphasis on 'residents' and 'apartment complexes.' However, Operating Management was relatively deemphasized.
This paper, as a conlcusion to this special issue, presents the future work that is being carried out at NTU Singapore in collaboration with Microsoft Research and Microsoft Azure for Research. For our research team the real frontier research in world histories starts when we want to use computers to structure historical information, model historical narratives, simulate theoretical large scale hypotheses, and incent world historians to use virtual assistants and/or engage them in teamwork using social media and/or seduce them with immersive spaces to provide new learning and sharing environments, in which new things can emerge and happen: "You do not know which will be the next idea. Just repeating the same things is not enough" (Carlo Rubbia, 1984 Nobel Price in Physics, at Nanyang Technological University on January 19, 2016).
소셜미디어 빅데이터는 소비자의 소비형태 뿐만 아니라 지역의 이미지를 파악할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 국내 포털 사이트인 네이버와 다음의 Blog와 Cafe로부터 '삼척'이 포함된 데이터를 2015년부터 2019년까지 1년 단위로 수집하였고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 실시하여 지역 이미지를 형성하는 키워드를 추출하고 지역 이미지 변화를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 2015년 지역 이미지는 '장호항', '동해', '해수욕장' 등 인근 지명이나 장소 등의 이미지 인지적 요소들로 표현되고 있는데, 2016년과 2019년은 지역 내의 특정 장소인 삼척쏠비치로 이미지 인지적 요소가 변한 것을 알 수 있다. 그리고 지역 이미지와 연관된 키워드들이 삼척을 대표하는 명소인 '장호항', 리조트가 포함하고 있는 것을 보아 지역 이미지 형성에 인프라 시설 요소가 큰 역할을 한다고 볼 수 있다. 네트워크 데이터에 대한 유의성 검증은 부트스트랩 기법을 이용하였고, 2015년, 2016년, 2019년 p-value가 각각 0.0002, 0.0006, 0.0002로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
With the rapid advancement of social media analytics and artificial intelligence, many studies have used online customer reviews as an important source to measure service quality in many industries, including the hotel industry. However, these studies have failed to identify the relative importance of different dimensions of service quality and their role in customer satisfaction. To fill this research gap, this study aims to identify the effects of service quality on hotel customer satisfaction from the multidimensional perspectives using sentiment analysis with self-training on online reviews. Additionally, the moderating role of the brand of origin for each service quality dimension is also investigated. Drawing on the SERVQUAL model and brand of origin concept, this study develops 12 hypotheses and empirically tests them using 30,070 online customer hotel reviews collected from TripAdvisor.com. The results indicated that overall service quality and each dimension of SERVQUAL significantly influenced customer satisfaction of hotels. The results also confirmed the moderating effects of brand of origin on overall service quality. However, the moderating effects of brand of origin for the tangible, reliability, and empathy dimensions of service quality were significant, whereas the effects for responsiveness and assurance were not. This study sheds new light on service quality measurement by analyzing the multidimensional features of service quality and the role of brand of origin in the hotel service context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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