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      • KCI등재

        온라인 루머 행동에 대한 온라인 환경 요인의 영향 연구

        김한민 한국디지털정책학회 2020 디지털융복합연구 Vol.18 No.1

        Online rumor creates psychological stress and image loss for victims. Prior studies related to online rumor did not consider the online environmental factor, despite the fact that online rumor occurs in the online space. Therefore, this study tried to investigate the influence of online characteristics on online rumor. This study considered perceived anonymity, lack of social presence, and perceived dissemination as online characteristics. We established and demonstrated a research model in which online characteristics affect online rumor behavior through attitude toward online rumor. This study obtained the sample of 201 social network users based on the survey and verified the research model using PLS tool. The results provided that perceived anonymity and perceived dissemination influenced online rumor behavior through attitude toward online rumor. On the other hand, lack of social presence was not significant. The findings of this study provide the fact that an individual's online rumor behavior can be caused by online characteristics. This study suggests that we pay attention to the role of perceived anonymity and perceived dissemination for online rumor behavior. 온라인 루머는 피해자에게 극심한 정신적 스트레스와 이미지 손실을 발생시킨다. 온라인 루머 관련 선행 연구들은 온라인 루머가 온라인 공간에서 발생하는 현상임에도 불구하고 온라인 환경 요인을 크게 고려하지 않았다. 따라서 본 연구는 온라인 루머에 대한 온라인 특성의 영향력을 발견하고자 하였다. 본 연구는 인지된 익명성, 사회적 실재감 부족, 인지된 전파성을 온라인 특성으로 고려하였으며, 온라인 특성이 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동으로 이어지는 연구 모델을 수립하고 실증하였다. 본 연구는 설문조사를 기반으로 소셜 네트워크 사용자 201명의 표본을 확보하였으며, PLS 분석 프로그램을 통해 연구 모델을 검증 하였다. 연구 결과, 인지된 익명성과 인지된 전파성은 온라인 루머에 대한 태도를 거쳐 온라인 루머 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 사회적 실재감 부족은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구의 발견은 개인의 온라인 루머 행동이 온라인 특성에 의해서 발생할 수 있다는 사실을 제공한다. 본 연구는 온라인 루머 행동에 대해 인지된 익명성과 인지된 전파성의 역할을 주목할 필요성을 제시한다

      • KCI등재

        악성댓글 작성과 중재 의도에 대한 요인 연구

        김한민,박경보 한국디지털정책학회 2018 디지털융복합연구 Vol.16 No.12

        온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화 요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다. The harmful effects of online malicious comments are continuously increasing. Many previous studies have confirmed that neutralization of malicious comments is a key predictor. Neutralization is theoretically composed of seven multidimensional concepts, and the significance of neutralization factors varies depending on the type of deviant behavior. This study focuses on the fact that the malicious comment researches have considered the neutralization techniques in a single dimension as opposed to demonstrating the multidimensional neutralization techniques in the deviant behavior research. On the other hand, the role of arbitrator in deviant behavior can contribute to restraining deviant behavior, but the research of intervention intention is relatively lacking in malicious comments research. This study, composed of two complementary studies, tried to find out the related factors of malicious comments and intervention intention. As a result of study, This study revealed that malicious commentator uses the neutralization techniques of condemn the condemners and denial of responsibility. In addition, we found that affective empathy has a significant effect on the intervention intention in malicious comments.

      • 소셜 미디어 데이터의 의미 기반 단어 표현학습 수행 방법 연구

        김한민,김건영,김종모,손미애 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6

        다양한 이슈에 대한 사람들의 생각을 직접적으로 반영하고 있는 소셜 미디어 포스트가 자연어 처리분야에서 주목받고 있다. 그러나 정보량은 지나치게 적으며 문장 구조가 불완전하고 비정형적인 소셜 미디어 포스트의 특징으로 인해 기존의 자연어 표현 학습 기법을 이용해서 소셜미디어 포스트가 함축하고 있는 정보를 추출하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 자연어 표현학습을 수행하기 위해 소셜 미디어 포스트의 특성을 고려하여 입력 데이터를 정제하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 소셜 미디어 포스트의 정보량과 문장의 불완전성을 판별하였으며, 또한 포스트의 문장 구조에 강건한 글로브 기반의 의미를 반영하는 단어 벡터를 생성해 포스트의 비정형성 문제를 해결하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 자연어 표현 학습을 위한 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 코로나 백신 관련 가짜 뉴스를 이용한 실험을 수행하였다.

      • KCI등재

        페이스북에서 사이버 특성과 악성댓글의 관계 : 익명성과 전파성의 역할

        김한민 한국데이터전략학회 2018 Journal of information technology applications & m Vol.25 No.1

        The internet is spreading widely and malicious comments which is a negative aspect is increasing. Previous studies have considered anonymity as a cyber characteristic of malicious comments. However, there are a theoretical confusion due to inconsistent results. In addition, the dissemination, one of cyber characteristics, have been mentioned the theoretical relationship on malicious comments, but measurement and empirical study about dissemination were still limited. Therefore, this study developed a measurement of dissemination and investigated the relationship between cyber characteristics (anonymity, dissemination) and malicious comments on Facebook. As a result of research, this study identified that anonymity is not significant on malicious comments and discovered that the dissemination of cyber space has a direct influence on malicious comments. This study suggests that information systems can contribute to malicious comments researches by proposing cyber characteristics.

      • KCI등재

        앙상블 기법을 활용한 온라인 음식 상품 리뷰 감성 분석

        김한민,박경보 한국디지털정책학회 2019 디지털융복합연구 Vol.17 No.4

        In the online marketplace, consumers are exposed to various products and freely express opinions. As consumer product reviews have a important effect on the success of online markets and other consumers, online market needs to accurately analyze the consumers' emotions about their products. Text mining, which is one of the data analysis techniques, can analyze the consumer's reviews on the products and efficiently manage the products. Previous studies have analyzed specific domains and less than 20,000 data, despite the different accuracy of the analysis results depending on the data domain and size. Further, there are few studies on additional factors that can improve the accuracy of analysis. This study analyzed 72,530 review data of food product domain that was not mainly covered in previous studies by using ensemble technique. We also examined the influence of summary review on improving accuracy of analysis. As a result of the study, this study found that Boosting ensemble technique has the highest accuracy of analysis. In addition, the summary review contributed to improving accuracy of the analysis. 온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상에 기여하는 것으로 나타났다.

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