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학술저널
저자정보
안형준 (홍익대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제6호(JKIIT, Vol.18, No.6)
발행연도
2020.6
수록면
107 - 115 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.6.107

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디지털 기기의 일상적 사용이 보편화됨에 따라 뉴스의 소비도 디지털 채널로 옮겨가고 있다. 많은 독자들은 뉴스 기사에 대한 댓글을 통해 여론 형성에 참여하고 있다. 따라서 온라인 뉴스에 대한 댓글을 분석하는 것은 새로운 매체 사용 행태를 이해하는데 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 인공 신경망 기반 임베딩 및 언어심리학적 변인들을 이용하여 댓글 텍스트 및 그에 대한 반응을 분석하고자 하였다. 구체적으로는 임베딩을 이용하여 댓글에 포함된 정치, 경제, 생활, 문화 등 주제 범주 어휘들을 파악하고, 또한 언어심리학적 특징과 관련된 변수들을 이용하여 댓글에 대한 반응을 살펴보았다. 분석 결과, 언어심리학적 변수들 및 주제 어휘들의 유의한 영향, 뉴스 특성과 댓글 특성 간의 유의한 상호작용을 확인하였다.
#online news #text mining #embedding #psycho-linguistics

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구의 목적 및 방법
Ⅳ. 연구 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 연구의 한계
References

참고문헌 (15)

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김진우 / 2018 / 온라인 뉴스 베스트 댓글의 특성 분석 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(8):1489~1497 dbpia 김소담 / 2015 / 온라인 뉴스 사이트에서의 일반댓글과 소셜댓글의 비교분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 15(4):391~406 dbpia 김영일 / 2019 / 악성 댓글의 특성: 한국어와 영어의 인터넷 뉴스 댓글 비교 / 한국콘텐츠학회 논문지 19(1):548~558 dbpia 김성환 / 2018 / 온라인 토론의 댓글 응답 구조를 이용한 사용자 특성 분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 18(11):135~145 dbpia 박성건 / 2015 / 웹 뉴스 댓글 기반 2014 브라질 월드컵 한국 축구 국가대표팀 관련 인물에 대한 감성분석 / 한국스포츠산업경영학회지 20(2):13~28 dbpia

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