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트위터 사용자들의 감성을 이용한 사회적 이슈 분석

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DC Field Value Language
dc.contributor.author김한나-
dc.contributor.author정영섭-
dc.date.accessioned2021-08-11T10:43:20Z-
dc.date.available2021-08-11T10:43:20Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/4938-
dc.description.abstract대중들의 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.-
dc.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher중소기업융합학회-
dc.title트위터 사용자들의 감성을 이용한 사회적 이슈 분석-
dc.title.alternativeSocial Issue Analysis Based on Sentiment of Twitter Users-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor정영섭-
dc.identifier.doi10.22156/CS4SMB.2019.9.11.081-
dc.identifier.bibliographicCitation융합정보논문지, v.9, no.11, pp.81 - 91-
dc.relation.isPartOf융합정보논문지-
dc.citation.title융합정보논문지-
dc.citation.volume9-
dc.citation.number11-
dc.citation.startPage81-
dc.citation.endPage91-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002524148-
dc.description.journalClass3-
dc.subject.keywordAuthor소셜 네트워크 서비스-
dc.subject.keywordAuthor트위터-
dc.subject.keywordAuthor감성 분류-
dc.subject.keywordAuthor사회적 이슈 분석-
dc.subject.keywordAuthor합성곱 신경망-
dc.subject.keywordAuthorSocial network service-
dc.subject.keywordAuthorTwitter-
dc.subject.keywordAuthorSentiment classification-
dc.subject.keywordAuthorSocial issues analysis-
dc.subject.keywordAuthorConvolutional neural networks-
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SCH Media Labs > Department of Big Data Engineering > 1. Journal Articles

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