텍스트 마이닝 활용한 온라인 뉴스의 댓글 감정분석Analysis of Comments Emotion in Online News Using Text Mining
- Other Titles
- Analysis of Comments Emotion in Online News Using Text Mining
- Authors
- 박윤신; 김현석
- Issue Date
- Apr-2024
- Publisher
- 디자인융복합학회(구.한국인포디자인학회)
- Keywords
- Text mining; Emotion Analysis; Online Comments; Emotion Contents
- Citation
- 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈), v.23, no.2, pp 41 - 65
- Pages
- 25
- Journal Title
- 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈)
- Volume
- 23
- Number
- 2
- Start Page
- 41
- End Page
- 65
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/33105
- ISSN
- 2287-4089
- Abstract
- 온라인 뉴스의 댓글은 일상적인 소통과 깊이 있는 토론공간으로 사용되고 있다. 댓글과 함께 여론의 감정을 시각화한 비주얼 감성 콘텐츠는 수용자의 의견과감정을자유롭게드러낼수있으며,공통된의견도쉽게파악할수 있다. 하지만 분리된 표현과 특성이 있는 장르별 뉴스는 현재 획일적인 비 주얼 감성 콘텐츠를 제공하고 있으며 사회적 문제로 이어지는 악의적인 댓 글로 인해 부정적인 감정표현을 없애거나 축소하였다. 이는 수용자의 의견 및 감정표현을 가로막을 수 있다. 이에 본 논문은 댓글 감정분석을 통해 감 정유형을 정립하고 효과적인 수용자의 의견과 공감표현을 위한 비주얼 감 성 콘텐츠 개발 및 활용에 목적을 둔다. 이를 위해 첫째, 문헌연구를 통해 댓글이 수용자의 의견 및 감정이 표출되고 있음을 확인하고 감정분석을 고 찰한다. 둘째, 국내 포털사이트 온라인 뉴스 댓글 데이터를 감정분석 자료 로 활용하여 텍스트마이닝 과정을 3단계(데이터 수집, 데이터 전처리, 분석) 로 나누어 시행한다. 셋째, 장르별 감정유형을 TF, TF-IDF, Word2Vec, CONCOR 분석 통하여 정립한다. 그 결과, 모든 장르에서 부정감정이 긍 정감정보다 높은 비율을 보였으며 장르별 감정유형은 다르게 나타났다.
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Collections - College of Fine Arts > Visual Communication Design Major > 1. Journal Articles
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