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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 13 - 19 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.1.13
이용수
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코로나19는 다양한 형태로 영향을 미치고 있으며 삶의 형태를 변화시키고 있다. 본 논문에서는 국내 유입으로 인해 변화된 종교에 대한 국민의 인식을 데이터 기반으로 분석하였다. 이를 위해 종교와 관련된 키워드를 ‘기독교’, ‘천주교’, ‘불교’, ‘신천지’, ‘종교’로 선정하고 관련 뉴스 기사의 댓글을 수집하였다. 댓글의 감성값을 산출하기 위하여 일부 댓글의 감성값에 대한 레이블링(labeling)을 진행하고, 딥러닝 모델을 통해 감성 수준을 산출하였다. 본 연구에서는 데이터 수집 프로그램을 직접 구현하여 종교에 따른 기사 및 댓글을 수집하고 종교별 감성을 딥러닝을 이용하여 분석하였다. 추가로 월별 댓글 수를 분석하였다. 본 연구를 통해 종교에 대한 전체 키워드에서 코로나19 이후 부정적 감성이 증가함을 발견하였으며 종교별 감성 변화 연관성을 도출하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집
3. 데이터 가공
4. 감성 분석
5. 실험 결과 분석
6. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
S. Ahn, S. Ryu, and S. Hong, “A sentiment analysis model for small-scale unstructured policy data using transfer learning,” Journal of the Korean Data And Information Science Society, vol. 31, no. 2, pp. 405-414, 2020.
S. Park and K. Lee, “Effective Korean sentiment labeling method using word embedding and semi-supervised learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 2, pp. 185-191, 2018.
Ho-Seung Kim, Jee-Hyong Lee. “Sentiment Analysis Using Mixed Feature Vector combined with the Sentiment Dictionary Information,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 6, pp. 494-499, 2020.
e9t. “Naver sentiment movie corpus v1.0,” Available: https://github.com/e9t/nsmc, 2016, [Accessed: Jun 25, 2021].
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding,” arXiv preprint arXiv:1810. 04805, 2018.
S. Park and K. Lee, “Effective Korean sentiment labeling method using word embedding and semi-supervised learning,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, no. 2, pp. 185-191, 2018.
Ho-Seung Kim, Jee-Hyong Lee. “Sentiment Analysis Using Mixed Feature Vector combined with the Sentiment Dictionary Information,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 6, pp. 494-499, 2020.
e9t. “Naver sentiment movie corpus v1.0,” Available: https://github.com/e9t/nsmc, 2016, [Accessed: Jun 25, 2021].
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding,” arXiv preprint arXiv:1810. 04805, 2018.
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