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국내 주요 10대 기업에 대한 국민 감성 분석: 다범주 감성사전을 활용한 빅 데이터 접근법

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dc.contributor.author김서인-
dc.contributor.author김동성-
dc.contributor.author김종우-
dc.date.accessioned2021-08-02T16:27:51Z-
dc.date.available2021-08-02T16:27:51Z-
dc.date.created2021-05-13-
dc.date.issued2016-09-
dc.identifier.issn2288-4866-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/22198-
dc.description.abstract최근에 빅 데이터를 활용하여 감성을 측정하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 통신 매체와 SNS의 발달로기업은 국민의 감성을 파악하고 즉시 대응해야할 필요성이 생겼다. 우리나라의 경제는 대기업에 대한 의존도가높기 때문에 10대 기업에 대한 감성분석은 의미가 있다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 다 범주를기준으로 구축한 감성사전을 활용하여 우리나라 10대 기업에 대한 감성을 분석하였다. 빅 데이터를 이용하여감성을 분석한 기존의 선행연구는 감성을 차원으로 분류하는 경향이 있다. 차원적 감성으로 감성을 분류하는것은 분류의 기준이 학술적으로 증명되었기에 감성 분석에 주로 사용되어 왔지만 전문가 정도의 지식이 있어야분류할 수 있어 보편적인 감성을 대변하는 데 비효과적이기에 보완이 필요하다고 할 수 있다. 개별 범주적 감성은 이 점을 보완할 수 있는 분류 방식으로 일정 수준의 주관성이 개입되지만 보편적으로 느낄 수 있는 감성을측정하는데 효과적이다. 따라서 본 연구는 보편적인 감성의 측정을 위해 감성을 차원으로 분류하지 않고 개별범주로 분류하여 9가지 영역으로 나누었다. 선행 연구에서 추출한 9가지 범주에 해당하는 감성 단어에 기초하여 감성사전을 구축하였으며 감성 단어가 검출된 빈도를 기준으로 감성을 분석했다. 대상 데이터는 2014년 1월부터 2016년 1월까지 우리나라 10대 기업에 대하여 축적된 뉴스 데이터이다. 대상 데이터에서 검출된 감성 단어의 빈도를 기준으로 각 기업에 대한 감성 순위를 나누고 분포를 확인하였다. 기업에 따라서 감성이 다를 수있는지, 특정 사건이 각 기업에 대한 감성에 영향을 줄 수 있는지 가설을 세우고 검정하였다. 결론적으로, 다범주 감성 사전을 활용한 감성 분석은 기업 간 비교와 시점 간 비교에 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 빅데이터에 산재해있는 감성을 국민의 시각으로 측정하는 하나의 대안으로서 의의가 있다.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국지능정보시스템학회-
dc.title국내 주요 10대 기업에 대한 국민 감성 분석: 다범주 감성사전을 활용한 빅 데이터 접근법-
dc.title.alternativePublic Sentiment Analysis of Korean Top-10 Companies: Big Data Approach Using Multi-categorical Sentiment Lexicon-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor김종우-
dc.identifier.doi10.13088/jiis.2016.22.3.045-
dc.identifier.bibliographicCitation지능정보연구, v.22, no.3, pp.45 - 69-
dc.relation.isPartOf지능정보연구-
dc.citation.title지능정보연구-
dc.citation.volume22-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage45-
dc.citation.endPage69-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002148914-
dc.description.journalClass2-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorSentiment Analysis-
dc.subject.keywordAuthordimensional sentiment structure-
dc.subject.keywordAuthorcategorical sentiment structure-
dc.subject.keywordAuthorMulti-categorical sentiment lexicon-
dc.subject.keywordAuthor감성분석-
dc.subject.keywordAuthor차원적 감성-
dc.subject.keywordAuthor범주적 감성-
dc.subject.keywordAuthor다 범주 감성사전-
dc.identifier.urlhttp://koreascience.or.kr/article/JAKO201630762634221.page-
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