메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
999 - 1,011 (13page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 국민들의 관심사와 참여가 많은 청와대 국민청원 게시글에 대한 텍스트 분석과 토픽 모델링을 실시하는데 있다. 17개로 분류되어져 있는 국민청원데이터는 개설된 이래 60여만 개의 게시글이 올라와 빅데이터 수준으로 축적되어 있는 상황이다. 이러한 청원 게시글에 대한 최초의 17개 분류가 적정한지를 텍스트 분석 기반으로 재분류해 보고자 한다. 이를 통해 국민청원 게시글에 대한 새로운 토픽(분류, 주제)들을 제안하고 단어들의 긍정어, 부정어 등을 고려한 감성 분석을 통해 각 토픽별 감성의 수준을 제시하고자 한다. 또한 선정된 토픽별로 청원글에 대한 국민참여수가 달라지는지, 그리고 각 청원글에 포함된 단어들의 감성 수준에 따라 국민참여수가 달라지는가를 연구하기 위해 일반화선형모형을 적용한 분석을 실시한다. 분석 결과 토픽과 감성에 따라 청원 게시글에 대한 국민동참의 참여도가 통계적 유의성하에서 달라짐을 확인하였다. 또한 청원 게시글에 참여를 올리는 데는 부정어의 사용보다 긍정어의 사용이 더 효과적이라는 사실을 확인할 수 있었다.
#topic modeling #sentiment analysis #national petition #big data #text analysis

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
안정국 / 2015 / 집단지성을 이용한 한글 감성어 사전 구축 / 지능정보연구 21(2):49~67 dbpia Blei, D. M. / 2012 / Probabilistic topic models / Communications of the ACM 55(4):77~84 google schola Blei, D. M. / 2003 / Latent dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3(4-5):993~1022 google schola Calheiros, A. C. / 2017 / Sentiment classification of consumer-generated online reviews using topic modeling / Journal of Hospitality Marketing & Management 26(13):675~693 google schola Di Gangi, P. M. / 2016 / Social media engagement theory : Exploring the influence of user engagement on social media usage / Journal of Organizational and End User Computing 28(2):53~73 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0