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논문 기본 정보

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저자정보
오효정 (전북대학교) 안승권 (바른교육) 김용 (전북대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제16권 제8호
발행연도
2016.8
수록면
1 - 9 (9page)

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소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 ‘리스크’로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.
#소셜빅데이터 #리스크 #유형분석 #모니터링 #기계학습 #Social Bigdata #Risk #Type Analysis #Monitoring #Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 사회적 이슈 리스크 유형 정의
Ⅳ. 기계학습 기반 리스크 유형 분류
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 계획
참고문헌

참고문헌 (11)

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[인터넷자원] - 이지영 / / ‘빅데이터 분석 = 소셜 분석’이 된 까닭 google schola [학술지(정기간행물)] - 이병엽 / 2013 / 빅 데이터를 이용한 소셜 미디어 분석 기법의 활용 / 한국콘텐츠학회 논문지 13 (2) : 211 ~ 219 dbpia [보고서] - 윤미영 / 2012 / 빅데이터로 진화하는 세상 google schola [보고서] - 백인수 / 2013 / 데이터 강국을 위한 국가정보화사업 추진방향 google schola [학술지(정기간행물)] - G. H. Kim / 2014 / Big-data applications in the government sector / Communications of the ACM 57 (3) : 78 ~ 85 google schola

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