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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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        소진수(Jinsoo So),손방용(Bangyong Sohn),석상준(Sangjun Seok),정종진(Jongjin Jung) 대한전기학회 2020 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2020 No.10

      • KCI등재

        텍스트 분석을 이용한 청원데이터의 주제 및 감성에 관한 연구

        서혜선(Hyesun Suh),소진수(Jinsoo So) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.3

        본 연구는 국민들의 관심사와 참여가 많은 청와대 국민청원 게시글에 대한 텍스트 분석과 토픽 모델링을 실시하는데 있다. 17개로 분류되어져 있는 국민청원데이터는 개설된 이래 60여만개의 게시글이 올라와 빅데이터 수준으로 축적되어 있는 상황이다. 이러한 청원 게시글에 대한 최초의 17개 분류가 적정한지를 텍스트 분석 기반으로 재분류해 보고자 한다. 이를 통해 국민청원 게시글에 대한 새로운 토픽(분류, 주제)들을 제안하고 단어들의 긍정어, 부정어 등을 고려한 감성 분석을 통해 각 토픽별 감성의 수준을 제시하고자 한다. 또한 선정된 토픽별로 청원글에 대한 국민참여수가 달라지는지, 그리고 각 청원글에 포함된 단어들의 감성 수준에 따라 국민참여수가 달라지는가를 연구하기 위해 일반화선형모형을 적용한 분석을 실시한다. 분석 결과 토픽과 감성에 따라 청원 게시글에 대한 국민동참의 참여도가 통계적 유의성하에서 달라짐을 확인하였다. 또한 청원 게시글에 참여를 올리는 데는 부정어의 사용보다 긍정어의 사용이 더 효과적이라는 사실을 확인할 수 있었다. The purpose of this study is to conduct text analysis and topic modeling on the posts of the National Petition of the Blue House, where there are many interests and participation of the people. The national petition data, which has been classified into 17, has accumulated over 600,000 posts since it was opened and accumulated at the level of big data. We would like to reclassify whether the first 17 classifications of these petitions are appropriate based on text analysis. Through this, we propose new topics (classifications) for the postings of the National Petition, and suggest sentiment levels for each topic through sentiment analysis considering the positive and negative words. In addition, analysis using generalized linear model (GLM) is conducted to study whether there is a difference in the participation number of the national participation posts according to the topics and the sentiments of words. As a result of the analysis, it was confirmed that the participation rate of citizens in the petition posts was different under statistical significance according to the topics and sentiments. Also, it was confirmed that the use of positive words was more effective than the use of negative words to increase participation in the petition post.

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