Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
지지를 이끄는 감정: 자연어 처리를 활용한 청와대 국민청원 감정 분석 |
| 영문제목(English Title) |
What Leads to Support?: Analysis of Emotions in the Blue House National Petition Using Natural Language Processing |
| 저자(Author) |
정채윤
김재홍
오무열
이원재
차미영
Chaeyoon Jeong
Jaehong Kim
Mooyeol Oh
Wonjae Lee
Meeyoung Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0681 ~ 0683 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구에서는 온라인 청원 텍스트에 담긴 감정이 청원 지지에 미치는 영향을 분석한다. 우리는 청원 지지를 청원 동의 수로 측정하는 익명적 지지와 해당 청원이 소셜미디어에 공유된 횟수를 뜻하는 공개적 지지 두 가지 유형으로 정의한다. 사용할 데이터로는 청와대 국민청원의 온라인 청원 글을 수집한다. 청원 게시글 문장들을 KoBERT 기반 자연어 처리 분류 모델을 사용하여 7종류의 감정으로 분류한다. 이렇게 예측한 감정의 분포와 청원의 동의 수 및 소셜미디어에 공유된 횟수 사이의 관계를 각각 통계적으로 분석한다. 분석 결과, 혐오를 제외한 부정적 감정들은(분노, 두려움, 슬픔) 익명적 지지와 공개적 지지 모두 끌어내는 데 효과적으로 나타난다. 혐오의 경우 익명적 지지를 끌어내는 데는 가장 큰 효과를 보이지만, 공개적 지지를 끌어내는 데는 가장 불리한 감정으로 나타난다. 이는, 혐오는 실질적인 지지를 끌어내는 데는 매우 효과적이지만, 온라인 공간에서 정보가 재생산되고 재전파되는 것에는 불리한 감정임을 시사한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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