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트위터 사용자들의 감성을 이용한 사회적 이슈 분석Social Issue Analysis Based on Sentiment of Twitter Users

Other Titles
Social Issue Analysis Based on Sentiment of Twitter Users
Authors
김한나정영섭
Issue Date
2019
Publisher
중소기업융합학회
Keywords
소셜 네트워크 서비스; 트위터; 감성 분류; 사회적 이슈 분석; 합성곱 신경망; Social network service; Twitter; Sentiment classification; Social issues analysis; Convolutional neural networks
Citation
융합정보논문지, v.9, no.11, pp.81 - 91
Journal Title
융합정보논문지
Volume
9
Number
11
Start Page
81
End Page
91
URI
https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/4938
DOI
10.22156/CS4SMB.2019.9.11.081
Abstract
대중들의 소통의 창구로 자리매김 하고 있는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 작성된 글은 감성을 많이 포함하고 있다는 특징을 갖고 있다. 그 중 트위터는 공개 Application Programming Interface(API)를 통한 데이터의 수집이 편리하다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 트위터 상에 표현된 사용자들의 감성 정보를 통해 사회적 이슈를 분석하고 마케팅 분야 활용 가능성을 제시한다. 이는 국민 또는 소비자의 의견과 반응을 필요로 하는 정부, 기업 등에 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 최근 사회적 이슈에 대한 트위터 텍스트 데이터를 긍정 또는 부정으로 분류하여 질적 분석을 제공하였고, 각 트윗의 좋아요 수, 리트윗 수 등에 대한 상관관계 분석을 통해 양적분석을 제공하였다. 질적 분석의 결과로 국민의 지지를 얻기 위해 관세정책을 홍보하고, 버즈 사용자에게는 기술적 편의를 제공할 것을 제안하였다. 양적 분석의 결과, 트위터 사용자들의 관심을 끌기 위해서는 긍정적인 트윗을 짧고 간단하게 작성해야 함을 밝혔다. 데이터의 수집 기간이 짧고, 단 두 가지의 키워드만을 분석하여 일반화 가능성이 떨어지는 한계를 가져 향후, 보다 긴 기간의 다양한 사회적 이슈를 분석할 예정이다.
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SCH Media Labs > Department of Big Data Engineering > 1. Journal Articles

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