2016년 동계학술발표회
Current Result Document : 58 / 58
| 한글제목(Korean Title) |
머신러닝 기반 소셜 데이터 모니터링 플랫폼 연구 - 일본 원전 사고 이후의 원자력 관련 담화를 중심으로 - |
| 영문제목(English Title) |
Machine learning-based platform for monitoring social data - Focusing on the nuclear talks following the Fukushima nuclear accident - |
| 저자(Author) |
하유이
최지정
차미영
이지연
김병직
이동명
Yu-I Ha
Jee Jung Choi
Meeyoung Cha
Jiyon Lee
Byoung-Jik Kim
Dong-Myung Lee
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 02 PP. 0249 ~ 0251 (2016. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
2011년 일본 후쿠시마 원자력 발전소 사고 이후 국내 소셜네트워크 서비스에서는 원자력에 관한 다양한 담론이 진행되고 있다. 이 연구에서는 사고 전후 약 4년간 원자력을 언급하는 15만건의 트위터 데이터를 수집하고 핵심 키워드와 의미망을 추출 및 분석하였다. 정보 전파를 관찰하기 위해 원자력 관련 정부의 공식기관, 뉴스 미디어 및 일반 대중의 담론을 TF-IDF 기법과 나이브 베이지안 기반으로 분석 및 분류하였다. 그 결과 ‘오염’에 관한 토픽을 중심으로 담론이 발전하였으며, 세가지 언급 주체 간의 중심 토픽의 차이와 상관관계를 확인할 수 있었다. 이러한 모니터링 플랫폼은 향후 재난 위기 상황 발생 시효과적인 대중 커뮤니케이션 체계 구축에 활용될 수 있다.
|
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
