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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이상원 (한양대학교) 최창욱 (한양대학교) 김동성 (한양대학교) 여운영 (한양대학교) 김종우 (한양대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제24권 제4호
발행연도
2018.12
수록면
51 - 66 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

소셜 미디어 상에서의 인공지능 관련 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석
이상원 ,  최창욱 ,  김동성 외 2명 지능정보연구 2018.12 학술저널
소셜 미디어 상에서의 인공지능 관련 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석
이상원 ,  최창욱 ,  김동성 외 2명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다.
이를 위해, 본 연구에서는 ‘이세돌 vs 알파고’ 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의 되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다.
분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 ‘행복’으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 ‘분노’의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.
#인공지능 #감성 분석 #사회적 여론 #온라인 뉴스 #온라인 댓글 #Artificial Intelligence #Sentimental Analysis #Social Opinion #Online News #Online comments

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 분석 결과
5. 결론 및 추후 연구 방안
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Byeong-Cheol Jeon, A Study on the Form of Abusive Words in the Reply, Studies in Linguistics, No. 11(2007), 189~205. Yu, S., and S. Kim, An Analysis of Factors Which Affect the Rating of Drama ; Focusing on the Production Factors of Outsourcing Drama, Media economy and culture, Vol.8, No.3(2010), 7~48. Chang Ho Park, “An Analysis on the Pros and Cons Presented in the Responses of Replies as Intermediated Interaction of the Internet,” Discourse, The Korean Association of Socio-Historical Studies, Vol.16, No.2(2013), 135-164. Dong Sung Kim, Kitae Kim, and Jong Woo Kim, Character-based multi-category sentiment analysis on social media using deep learning algorithms, Korean Institute of Industrial Engineers Spring Joint Conference Journal Issue, (2017), 5082~5084. Ekman, Paul, Friesen, Wallace V. , M. O'sullivan, A. Chan, I. Diacoyanni-Tarlatzis, K. Heider, R. Krause, W. A. LeCompte, T. Pitcaim, P. E. Ricci-Bitti, K. Scherer, M. Tomita, and A. Tzavaras, “Universals and Cultural Differences in the Judgments of Facial Expressions of Emotion,” Journal of personality and social psychology, Vol.53, No.4(1987), 712~717.

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