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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 308 - 313 (6page)
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이 연구는 2019년 판문점 남북미 정상 회동 트윗을 타임 시퀀스와 함께 수집하여 시퀀셜 토픽모델링인 DTM으로 분석하였다. 트위터와 같은 마이크로 블로깅 서비스는 단일 이벤트에 뉴스와 오피니언이 혼재된 비정형 데이터가 대규모로 동시에 발생하고 , 정보와 반응이 동일 메시지 형식으로 생산된다. 때문에 토픽 트렌드를 파악하려면 시퀀셜 데이터의 특성을 반영하여 패턴 분석을 해야 맥락적 의미를 알 수 있다. 토픽 일관성 점수를 구해 LDA를 평가한 후 DTM을 계산한 결과, 뉴스 보도와 오피니언 관련 토픽 30개가 도출되었고, 각 토픽과 키워드는 시간에 따라 발생 확률이 역동적으로 진화하고 있었다. 결론적으로 DTM은 특정 이벤트에 대한 사회 전반에 나타난 통합적 토픽 추이를 시간에 따라 분석하는데 적합한 모델임을 밝혔다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 확률적 토픽 모델
Ⅲ. 분석 방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
S. A. A. Hridoy, M. T. Ekram, M. S. Islam, F. Ahmed, and R. M. Rahman, “Localized twitter opinion mining using sentiment analysis,” Decision Analytics, vol. 2, no. 1, pp. 1-19, 2015.
D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, “Latent dirichlet allocation,” Advances in neural information processing systems, vol. 14, pp. 601-608, 2001.
S. Y. Choi and E. J. Ko, “Analysis of 〈Korean Journal of Journalism & Communication Studies〉from 1960 to 2018 using Metadata with Dynamic Topic Modeling,” Korean Journal of Journalism & Communication Studies, vol. 63, no. 4, pp. 7-42, Aug. 2019.
S. Y. Choi and E. J. Ko, “Real-time Participative Democracy through Media Multitasking and Online Community Gamification - Analysis on the Online Posts Using a Dynamic Topic Model,” Korean Journal of Broadcasting and Telecommunication Studies, vol. 31, no. 3, pp. 78-113, May. 2017.
D. M. Blei and J. D. Lafferty, “Dynamic topic models,” in Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning, ACM, pp. 113-120. 2006.
D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, “Latent dirichlet allocation,” Advances in neural information processing systems, vol. 14, pp. 601-608, 2001.
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