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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Dongwon Yu, Song Jin (Korea Maritime & Ocean University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제22권 제4호
발행연도
2016.12
수록면
217 - 245 (29page)

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이 연구의 목적은 소셜 미디어에서 추출된 7개의 감성 도메인이 기업의 성과에 대한 영향 분석실험을 위한 데이터로서 적합한 지에 대해 신뢰성을 확인하고, 실제 고객감성이 자동차 시장점유율에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 확인하기 위한 것이다. 본 연구는 총 3단계 구성으로서, 단계 1은 감성사전 구축 단계로서 미국 내 26개의 자동차 제조 회사의 고객의 소리 (VOC: Voice of Customer) 총 45,447개를 자동차 커뮤니티로부터 crawling하여 POS 정보 추출 후 감성사전을 구축하였고, 7개의 감성도메인을 만들었다. 단계 2는 신뢰성분석의 단계로서 자기상관관계분석과 주성분 분석 (PCA)을 통해 데이터의 실험 적합성을 검증하였다. 단계 3에서는 PCA를 근거로 2개의 선형회귀분석 모델을 구축하였고 GM, FCA, VOLKSWAGEN 등 3개의 기업을 선정, 2013년부터 2015년까지 7개 감성영역의 자동차 시장점유율에 대한 영향을 실험하였다. 실험 결과, 자기상관관계분석에 의해서 감성 데이터에 자기상관성과 시계열적 패턴이 관찰되었다. PCA 결과, 감성영역이 부정성, 긍정성, 중립성을 주성분으로 연결되어 있음이 확인되었다. VOC 감성 데이터에 대한 신뢰성을 바탕으로 한 2개 Model의 선형회귀분석 결과, 기업마다 시장점유율에 유의미한 영향을 미치는 감성들이 존재하며 Model 1과, 2의 감성영향력이 차이가 있고 중립성의 영향을 발견하였다. 본 연구를 통해, 데이터 상에 나타난 정보를 가진 감성이 과거 값에 기초하여 자동차 시장에서 변화를 수반할 수 있다는 것을 나타내고 있음을 확인하였다. 또한, 우리가 시장 데이터의 가용성을 적용하려고 할 때, 자동차 시장 관련 정보나 감성의 자기상관성을 잘 활용할 수 있다면, 감정 분석에 대한 연구에 큰 기여를 할 수 있을 뿐만 아니라, 실제 시장에서의 비지니스 성과에도 다양한 방법으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
#Auto-correlation #PCA #Sentiment Analysis #Linear Regression Analysis #자기상관관계분석 #주성분분석 #감성분석 #선형회귀분석

목차

1. Introduction
2. VOC Analysis
3. Methology
4. Experiment & Analysis(Phase II & III)
5. Conclusion
References
국문요약

참고문헌 (51)

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