텍스트 마이닝 활용한 온라인 뉴스의 댓글 감정분석

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.