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      소셜 미디어 텍스트를 이용한 장소 선호도 분석 기법 = A Method for Analysis of Preferences of Places using Social Media Text

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      https://www.riss.kr/link?id=A104297858

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      With the activation of various social media, users write experiences and feelings about their place of visits through SNS, which is shared by others and affects their decision making. A number of postings are uploaded through SNS and researches on deriving meaningful information from them are being conducted. Therefore, this study suggests a formula for performing sentimental analysis on SNS text and quantifying the preferences of places. In order to perform sentimental analysis, this study utilizes the existing spatial sentiment lexicon and considers emoticon as important sentimental information reflecting the characteristics of SNS text. Based on the analysis of preferences of places proposed in this study, the preference of 36 theme parks located in Seoul was analyzed and the overall accuracy is 78.26%. This study is meaningful in that it can analyze the preferences of places using unstructured text data such as blogs, cafes, and news articles comments that users write everyday.
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      With the activation of various social media, users write experiences and feelings about their place of visits through SNS, which is shared by others and affects their decision making. A number of postings are uploaded through SNS and researches on der...

      With the activation of various social media, users write experiences and feelings about their place of visits through SNS, which is shared by others and affects their decision making. A number of postings are uploaded through SNS and researches on deriving meaningful information from them are being conducted. Therefore, this study suggests a formula for performing sentimental analysis on SNS text and quantifying the preferences of places. In order to perform sentimental analysis, this study utilizes the existing spatial sentiment lexicon and considers emoticon as important sentimental information reflecting the characteristics of SNS text. Based on the analysis of preferences of places proposed in this study, the preference of 36 theme parks located in Seoul was analyzed and the overall accuracy is 78.26%. This study is meaningful in that it can analyze the preferences of places using unstructured text data such as blogs, cafes, and news articles comments that users write everyday.

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      국문 초록 (Abstract)

      다양한 소셜 미디어의 활성화로 사용자들은 social network services(SNS)를 통해 자신이 다녀온 장소에 대한 경험과 느낌을 작성하고 이는 다른 사용자들에게 공유되며 그들의 의사결정에 영향을 미치게 된다. 많은 양의 SNS 데이터가 생성되고 있으며, 이를 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 연구가 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS 텍스트를 이용하여 감성분석을 수행하고 장소 선호도를 계량화하는 산출식을 제안하였다. 감성분석을 수행하기 위하여 기 구축된 공간 감성어 사전을 활용하였으며, SNS 텍스트의 특성을 반영하여 이모티콘을 중요한 감성정보로 고려하였다. 본 연구를 통해 서울에 위치한 테마공원 36곳의 장소 선호도를 분석하였으며, 그 결과 정확도가 78.26%로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기법을 적용하면 사용자들이 일상적으로 작성하는 블로그, 카페, 뉴스 기사 댓글 등의 비정형의 텍스트 데이터를 이용하여 장소 선호도를 분석할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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      다양한 소셜 미디어의 활성화로 사용자들은 social network services(SNS)를 통해 자신이 다녀온 장소에 대한 경험과 느낌을 작성하고 이는 다른 사용자들에게 공유되며 그들의 의사결정에 영향을 ...

      다양한 소셜 미디어의 활성화로 사용자들은 social network services(SNS)를 통해 자신이 다녀온 장소에 대한 경험과 느낌을 작성하고 이는 다른 사용자들에게 공유되며 그들의 의사결정에 영향을 미치게 된다. 많은 양의 SNS 데이터가 생성되고 있으며, 이를 분석하여 의미 있는 정보를 도출하는 연구가 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 SNS 텍스트를 이용하여 감성분석을 수행하고 장소 선호도를 계량화하는 산출식을 제안하였다. 감성분석을 수행하기 위하여 기 구축된 공간 감성어 사전을 활용하였으며, SNS 텍스트의 특성을 반영하여 이모티콘을 중요한 감성정보로 고려하였다. 본 연구를 통해 서울에 위치한 테마공원 36곳의 장소 선호도를 분석하였으며, 그 결과 정확도가 78.26%로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기법을 적용하면 사용자들이 일상적으로 작성하는 블로그, 카페, 뉴스 기사 댓글 등의 비정형의 텍스트 데이터를 이용하여 장소 선호도를 분석할 수 있다는 점에서 의의가 있다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 임좌상, "한국어 트위터의 감정 분류를 위한 기계학습의 실증적 비교" 한국멀티미디어학회 17 (17): 232-239, 2014

      2 이영민, "한국어 장소 리뷰를 이용한 공간 감성어 사전 구축 방법" 한국지형공간정보학회 25 (25): 3-12, 2017

      3 오평화, "트위터의 감정 분석을 통한 실시간 장소 추천 시스템" 한국전자거래학회 21 (21): 15-28, 2016

      4 장경애, "인터넷 감정기호를 이용한 긍정/부정 말뭉치구축 및 감정분류 자동화" 한국정보과학회 42 (42): 512-521, 2015

      5 명재석, "반자동으로 구축된 의미 사전을 이용한 한국어 상품평 분석 시스템" 한국정보과학회 35 (35): 392-403, 2008

      6 홍진주, "감성분석과 SVM을 이용한 인터넷 악성댓글 탐지 기법" 한국정보통신학회 20 (20): 260-267, 2016

      7 Denecke, K., "Using sentiwordnet for multilingual sentiment analysis" 507-512, 2008

      8 Kouloumpis, E., "Twitter sentiment analysis: The good the bad and the omg!" 538-541, 2011

      9 Yang, M. H., "An awareness identification and preference analysis for domestic university using SNS data" 1 (1): 1-13, 2014

      1 임좌상, "한국어 트위터의 감정 분류를 위한 기계학습의 실증적 비교" 한국멀티미디어학회 17 (17): 232-239, 2014

      2 이영민, "한국어 장소 리뷰를 이용한 공간 감성어 사전 구축 방법" 한국지형공간정보학회 25 (25): 3-12, 2017

      3 오평화, "트위터의 감정 분석을 통한 실시간 장소 추천 시스템" 한국전자거래학회 21 (21): 15-28, 2016

      4 장경애, "인터넷 감정기호를 이용한 긍정/부정 말뭉치구축 및 감정분류 자동화" 한국정보과학회 42 (42): 512-521, 2015

      5 명재석, "반자동으로 구축된 의미 사전을 이용한 한국어 상품평 분석 시스템" 한국정보과학회 35 (35): 392-403, 2008

      6 홍진주, "감성분석과 SVM을 이용한 인터넷 악성댓글 탐지 기법" 한국정보통신학회 20 (20): 260-267, 2016

      7 Denecke, K., "Using sentiwordnet for multilingual sentiment analysis" 507-512, 2008

      8 Kouloumpis, E., "Twitter sentiment analysis: The good the bad and the omg!" 538-541, 2011

      9 Yang, M. H., "An awareness identification and preference analysis for domestic university using SNS data" 1 (1): 1-13, 2014

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      학술지 이력

      학술지 이력
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      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2019-03-12 학술지명변경 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지
      외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science
      KCI등재
      2019-01-29 학회명변경 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-03-30 학술지명변경 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2013-01-02 학술지명변경 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-05-07 학회명변경 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회
      영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS)
      KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.83 0.83 0.72
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.63 0.61 0.947 0.12
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