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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제9권 제11호
발행연도
2019.1
수록면
81 - 91 (11page)

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대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.
#Social network service #Twitter #Sentiment classification #Social issues analysis #Convolutional neural networks

목차

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C. W. Choi / 2011 / Development Process and Major Cases of SNS / Industrial Engineering Magazine 18(1):20~23 google schola Wikipedia Contributors / Social networking service / Wikipedia google schola 정효정 / 2016 / 정치적 이념에 따른 트위터 공간에서의 집단 간 의견차이 분석: 세월호사건을 중심으로 / 한국언론학보 60(2):269~302 dbpia J. Lee / 2016 / Comparing Customer Reactions Before and After of a Smart Watch Release through Opinion Mining / The Korean journal of bigdata 1(1):1~7 google schola 안형준 / 2016 / 한국인 트위터 사용자들의 트위터 사용 행태와 성격 간의 관계 / 한국정보기술학회논문지 14(1):171~177 dbpia

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