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정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.3 no.12, 2014년, pp.553 - 564
허정 (한국전자통신연구원) , 이충희 (한국전자통신연구원) , 오효정 (한국전자통신연구원) , 윤여찬 (한국전자통신연구원) , 김현기 (한국전자통신연구원) , 조요한 , 옥철영 (울산대학교 전기공학부 IT융합전공)
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In this paper, we propose the system for automatic generation of issue analysis report based on social big data mining, with the purpose of resolving three problems of the previous technologies in a social media analysis and analytic report generation. Three problems are the isolation of analysis, t...
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 소셜미디어 분석의 콘텐츠 내용분석과 네트워크 분석은 각각 무엇인가? | 소셜미디어 분석은 정보추출(information extraction)에 기반한 콘텐츠 내용분석과 소셜미디어의 구조적 연관성을 분석하는 네트워크 분석으로 구분할 수 있다. 콘텐츠 내용분석은 주로 콘텐츠에 기술된 주요한 개체들(entities)의 노출(buzz)추이 및 감성분석(sentiment analysis)이 중심이고, 네트워크 분석은 트위터(twitter)나 페이스북(facebook)과 같은 소셜미디어 플랫폼에서 사용자들 간의 콘텐츠 유통 및 확산 추이 분석이 핵심기술이다[1]. | |
| 감성분석이란 무엇인가? | 감성분석은 시간대별 특정 개체와 연관된 감성의 변화를 분석하는 기술이다. 감성분석은 극성(polarity)에 기반하여 긍정(positive), 부정(negative) 및 중립(neutral)으로 범주 (category)를 구분하고, 사용자의 텍스트 콘텐츠를 해당 범주로 분류하는 것이 전형적인 감성분석의 방법론이다. | |
| 웹 1.0의 시기의 콘텐츠 소모 방식은? | 웹 1.0의 시기에는 대형 미디어 매체들이 일방적으로 콘텐츠를 제공하고, 사용자들이 콘텐츠를 단순히 소비하는 형태였다. 웹 2. |
Jeong Heo, Pum-Mo Ryu, Yoon-Jae Choi, Hyun-Ki Kim and Cheol-Young Ock, "An Issue Event Search System based on Big Data for Decision Supporting: Social Wisdom", Journal of KIISE: Software and Application, Vol.40, No.7, 2013.07.
콘텐츠 내용분석은 주로 콘텐츠에 기술된 주요한 개체들(entities)의 노출(buzz)추이 및 감성분석(sentiment analysis)이 중심이고, 네트워크 분석은 트위터(twitter)나 페이스북(facebook)과 같은 소셜미디어 플랫폼에서 사용자들 간의 콘텐츠 유통 및 확산 추이 분석이 핵심기술이다[1].
Oskar Gross, Antoine Docucet and Hannu Toivonen, "Document Summarization Based on Word Associations", Proceedings of the 37th international ACM SIGIR conference on Research and Development in Information Retrieval. ACM, 2014.
이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜미디어 데이터를 요약(summarization)하는 기술들이 연구되고 있다[2,3,4,5].
문서로부터 주요한 문장을 인식하고 이 문장들을 통합하여 요약 제시하는 것이 일반적인 방법이다[2,3].
[2]는 요약대상 문서 집합에서 어휘의 연관성(word association) 정도에 의존하여 문서요약을 수행하는 방법을 제시하고 있으며, [3]은 문장 유사도(sentence similarity)에 기반하여 블로그의 논평을 요약하는 2단계 문장 유사도 측정 방법을 소개하고 있다.
Hongjie Li, Lifu Huang, Qifeng Fan and Lian'en Huang, "Comments-Oriented Summarization in Blogsphere Using a Two-Stage Sentence Similarity Measure", In Web-Age Information Management. Springer International Publishing, pp.480-483, 2014.
이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜미디어 데이터를 요약(summarization)하는 기술들이 연구되고 있다[2,3,4,5].
문서로부터 주요한 문장을 인식하고 이 문장들을 통합하여 요약 제시하는 것이 일반적인 방법이다[2,3].
[2]는 요약대상 문서 집합에서 어휘의 연관성(word association) 정도에 의존하여 문서요약을 수행하는 방법을 제시하고 있으며, [3]은 문장 유사도(sentence similarity)에 기반하여 블로그의 논평을 요약하는 2단계 문장 유사도 측정 방법을 소개하고 있다.
Dehong Gao, Wenjie Li, Xiaoyan Cai, Renxian Zhang, and You Ouyang, "Sequential Summarization: A Full View of Twitter Trending Topics", IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP), Vol.22, No.2, pp.293-302, 2014.
이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜미디어 데이터를 요약(summarization)하는 기술들이 연구되고 있다[2,3,4,5].
그러나 최근에서는 시간에 따른 주제변화 및 사건을 파악하기 위해 트윗(tweet)의 시간대별 노출 변화추이를 순차적으로 요약하는 트윗 분석기술도 연구되고 있다[4].
소셜미디어에 대한 요약기술로 시계열 상의 트렌드 토픽(trend topic) 변화를 요약하는 기술이 연구되고 있다[4].
[4]에서는 스트림(stream)과 의미(semantic) 기반의 접근법을 이용하여 트윗을 대상으로 시계열상의 토픽별로 순차적인 요약(sequential summarization)을 제공하는 기술을 제시하고 있다.
Zi Yang, Keke Cai, Jie Tang, Li Zhang, Zhong Su, and Juanzi Li, "Social Context Summarization", In Proceedings of the 34th international ACM SIGIR conference on Research and development in Information Retrieval. ACM, pp.255-264, 2011.
이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜미디어 데이터를 요약(summarization)하는 기술들이 연구되고 있다[2,3,4,5].
Yo-Han Jo, Hyo-Jung Oh, Chung-Hee Lee, and Hyun-Ki Kim, "Fine-grained Sentiment Lexicon Construction via Semi-supervised Learning", 25th Annual Conference on HCLT, 2013.
최근에는 감성을 보다 세분화된 범주(fine-grained category)로 구분하여 분류하는 연구와 이를 위한 학습데이터 구축 방법론에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다[6,7,8,9]
Moon-Soo Chang, "Empirical Sentiment Classification Using Psychological Emotions and Social Web Data", Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol.22, No.5, pp.563-569, 2012.
Yong-Min Park, Su-Jeong Kwak, Daniel Lee, Bo-Gyum Kim, Yeo-Chan Yoon, and Jae-Sung Lee, "Construction of Korean Test Collection for Social Media Text Sentiment Analysis", Proceeding of the KIISE Fall Conference, Vol.39, No.2, pp.118-120, 2012.
최근에는 감성을 보다 세분화된 범주(fine-grained category)로 구분하여 분류하는 연구와 이를 위한 학습데이터 구축 방법론에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다[6,7,8,9]
Kong-Joo Lee, Jee-Eun Kim, and Bo-Hyun Yun, "Extracting Multiword Sentiment Expressions by Using a Domain-Specific Corpus and a Seed Lexicon," ETRI Journal, Vol.35, No.5, pp.838-848. 2013.
Pum-Mo Ryu, Hyun-Jin Kim, Hyun-Ki Kim, and Sang-Kyu Park, "Social Media Issue Detection & Monitoring based on Deep Language Analysis Techniques," Journal of Computing Science and Engineering, Vol.30, No.6, pp.47-58, 2012.
노출추이 분석의 대상은 일반적으로 개체명인식기(NE recognizer)나 기정의된 사전(predefined dictionary)에 기반한 키워드(keyword)를 중심으로 분석하여 이슈개체 또는 이슈키워드로 결과를 제시하기도 하고, 관계추출(relation extraction)에 기반한 SPO2) 트리플로 구성되는 이슈사건을 인식하기도 한다[10,11,12,13].
Chung-Hee Lee, Hyun-Jin Kim, Hyo-Jung Oh, Jeong Hur, Pum-Mo Ryu, and Hyun-Ki Kim, "Social WISDOM: An Issue Detection/Monitoring System", Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Vol.19, No.2, 2012.
노출추이 분석의 대상은 일반적으로 개체명인식기(NE recognizer)나 기정의된 사전(predefined dictionary)에 기반한 키워드(keyword)를 중심으로 분석하여 이슈개체 또는 이슈키워드로 결과를 제시하기도 하고, 관계추출(relation extraction)에 기반한 SPO2) 트리플로 구성되는 이슈사건을 인식하기도 한다[10,11,12,13].
Jeong Heo, Pum-Mo Ryu, Yoon-Jae Choi, and Hyun-Ki Kim, "Event Template Extraction for the Decision Support based on Social Media", 24th Annual Conference on HCLT, 2012.
노출추이 분석의 대상은 일반적으로 개체명인식기(NE recognizer)나 기정의된 사전(predefined dictionary)에 기반한 키워드(keyword)를 중심으로 분석하여 이슈개체 또는 이슈키워드로 결과를 제시하기도 하고, 관계추출(relation extraction)에 기반한 SPO2) 트리플로 구성되는 이슈사건을 인식하기도 한다[10,11,12,13].
Yoonjae Choi, Pum-Mo Ryu, Hyunki Kim, and Changki Lee, "Extracting Events from Web Documents for Social Media Monitoring using Structured SVM", IEICE, Vol.E96-D, No. 6, 2013.
노출추이 분석의 대상은 일반적으로 개체명인식기(NE recognizer)나 기정의된 사전(predefined dictionary)에 기반한 키워드(keyword)를 중심으로 분석하여 이슈개체 또는 이슈키워드로 결과를 제시하기도 하고, 관계추출(relation extraction)에 기반한 SPO2) 트리플로 구성되는 이슈사건을 인식하기도 한다[10,11,12,13].
Min-Chul Yang, Jung-Tae Lee, and Hae-Chang Rim, "Using Link Analysis to Discover Interesting Message Spread Across Twitter", Workshop Proceedings of TextGraphs-7 on Graph-based Methods for Natural Language Processing. Association for Computational Linguistics, pp.15-19, 2012.
트윗들의 확산형태를 분석하고 그래프의 유형을 분류함으로써, 해당 트윗이 로봇(robot)에 의해 생성된 스팸인지 여부를 알 수 있고, 특정 트윗의 초기 확산형태의 유형으로 향후 트윗의 확산양상을 예측을 할 수도 있다[14,15,16].
Min-Chul Yang, Jung-Tae Lee, Seung-Wook Lee, and Hae-Chang Rim, "Finding Interesting Posts in Twitter Based on Retweet Graph Analysis", Proceedings of the 35th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM, 2012.
트윗들의 확산형태를 분석하고 그래프의 유형을 분류함으로써, 해당 트윗이 로봇(robot)에 의해 생성된 스팸인지 여부를 알 수 있고, 특정 트윗의 초기 확산형태의 유형으로 향후 트윗의 확산양상을 예측을 할 수도 있다[14,15,16].
Yong-Jin Bae, Pum-Mo Ryu, and Hyun-Ki Kim, "Predicting Popular Tweets based on Similarity Analysis from Collaborative Features", Journal of KIISE: Software and Application, Vol.40, No.7, pp.405-416, 2013.
트윗들의 확산형태를 분석하고 그래프의 유형을 분류함으로써, 해당 트윗이 로봇(robot)에 의해 생성된 스팸인지 여부를 알 수 있고, 특정 트윗의 초기 확산형태의 유형으로 향후 트윗의 확산양상을 예측을 할 수도 있다[14,15,16].
Eytan Barkshy, Jake M. Hofman, Winter A. Mason, and Duncan J. Watts, "Everyone's an Influencer : Quantifying Influence on Twitter", Proceedings of the fourth ACM international conference on Web search and data mining. ACM, 2011.
그리고, 확산된 트윗의 내용이 어떤 주제에 해당하는지 기정의된 주제로 분류한다[17].
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