[논문]텍스트마이닝을 통한 댓글의 공감도 및 비공감도에 영향을 미치는 댓글의 특성 연구

김정훈; 송영은; 진윤선; 권오병

doi:10.9716/kits.2015.14.2.159

[국내논문] 텍스트마이닝을 통한 댓글의 공감도 및 비공감도에 영향을 미치는 댓글의 특성 연구
Applying Text Mining to Identify Factors Which Affect Likes and Dislikes of Online News Comments 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.14 no.2, 2015년, pp.159 - 176

김정훈 (경희대학교 일반대학원 경영학과) , 송영은 (경희대학교 일반대학원 경영학과) , 진윤선 (경희대학교 일반대학원 경영학과) , 권오병 (경희대학교 경영대학)

Abstract ▼ AI-Helper

As a public medium and one of the big data sources that is accumulated informally and real time, online news comments or replies are considered a significant resource to understand mentalities of article readers. The comments are also being regarded as an important medium of WOM (Word of Mouse) about products, services or the enterprises. If the diffusing effect of the comments is referred to as the degrees of agreement and disagreement from an angle of WOM, figuring out which characteristics of the comments would influence the agreements or the disagreements to the comments in very early stage would be very worthwhile to establish a comment-based eWOM (electronic WOM) strategy. However, investigating the effects of the characteristics of the comments on eWOM effect has been rarely studied. According to this angle, this study aims to conduct an empirical analysis which understands the characteristics of comments that affect the numbers of agreement and disagreement, as eWOM performance, to particular news articles which address a specific product, service or enterprise per se. While extant literature has focused on the quantitative attributes of the comments which are collected by manually, this paper used text mining techniques to acquire the qualitative attributes of the comments in an automatic and cost effective manner.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구의 목적은 텍스트마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 정립하고 그 특성들을 통하여 그 댓글이 앞으로 어떻게 평가 될지를 예측하는 방법을 제안하는 것이다. 첫째, 뉴스 기사의 특성을 정립하기 위하여 텍스트마이닝 기법을 통해 확인하고자 한다.
첫째, 뉴스 기사의 특성을 정립하기 위하여 텍스트마이닝 기법을 통해 확인하고자 한다. 둘째, 이러한 특징들이 온라인 뉴스 댓글의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 다양한 통계기법을 통해 확인하는 것이다. 즉, 텍스트 마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 정립하고 그 특성들을 통하여 그 댓글이 앞으로 어떻게 평가 될지를 예측하는 방법을 제안하는 것이다.
둘째, 이러한 특징들이 온라인 뉴스 댓글의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 다양한 통계기법을 통해 확인하는 것이다. 즉, 텍스트 마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 정립하고 그 특성들을 통하여 그 댓글이 앞으로 어떻게 평가 될지를 예측하는 방법을 제안하는 것이다.
일반적으로 eWOM의 성과는 주로 eWOM 수용의도로 측정한다(Gupta andHarris, 2010). 그런데 본 연구의 초점은 간접적인 질문 방법이 아닌 객관적이고 공개된 자료를 바탕으로 텍스트마이닝 한 결과물로 분석하는 것에 맞추어져 있기 때문에, eWOM에 대한 수용 정도는 사용자를 대상으로 하는 설문 방식에 의존하지 않고 공개된 댓글 관련 정보로부터 측정하려고 했다.
본 연구는 댓글이 게시된 시점에서 초기에 그 댓글이 일정 시간이 경과한 후 얼마나 많은 공감수나 비공감수를 획득할 것인지에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 댓글 초기 시점에 획득 가능한 공감수와 비공감수가 과연 이후의 공감수나 비공감수에 영향을 주는지를 파악하기 위하여 초기 시점의 공감수 및 초기 시점의 비공감수를 독립변수로고려하였다.
본 논문의 의의는 텍스트마이닝 기법을 통해 효율적으로 댓글의 특성을 파악하여 댓글의 eWOM으로서의 성과인 공감수 및 비공감수에 미치는 영향 요인을 실증 규명한 것이다. 과거 연구는 사람을 통하여 수작업으로 내용분석의 과정을 거쳐 연구한 것으로 주관적인 요인이 개입되며, 또한 방대하고 지속적으로 게시, 변동되는 댓글의 공감수 및 비공감수 추이에 대한 시계열적 연구를 위해서는 많은 비용이 소요되었다.
이상의 연구 시사점을 통해서 리뷰(review)가eWOM에서 일반적으로 대상으로 바라보는 것과 비교하여, 본 논문은 댓글(comment)도 리뷰처럼 eWOM의 요소가 될 수 있는지를 실증한 것이다.이를 위해 분석하는 댓글의 기사도 IT기업 또는IT제품이나 서비스에 대한 것으로 한정지었다.

가설 설정

H1-1：댓글의 공감수 증가유형이 증가형일 경우 정체형인 경우보다 최종 공감수가 더 많다.
H1-2：댓글의 비공감수 증가유형이 증가형일 경우 정체형인 경우보다 최종 비공감수가 더많다.
H2-1：댓글의 부정성이 높을수록 최종 공감수가 증가할 것이다.
H2-2：댓글의 부정성이 높을수록 최종 비공감수가 증가할 것이다.
H3-1：댓글 사용 언어의 강도가 높을수록 최종공감수가 증가할 것이다.
H3-2：댓글 사용 언어의 강도가 높을수록 최종비공감수가 증가할 것이다.
H4-1：댓글의 양이 많을수록 최종 공감수가 감소할 것이다.
H4-2：댓글의 양이 많을수록 공감수의 변곡점에서의 공감수는 감소할 것이다.
H5-1：초기 시점의 공감수가 많을수록 최종 공감수가 증가할 것이다.
H5-2：초기 시점의 비공감수가 많을수록 최종 비공감수가 증가할 것이다.
본 논문에서의 실증 분석 결과는 기업에게 유용할 것이다. 첫째, 새로운 eWOM 매체로서 댓글을 활용할 수 있을 것이다. 본 논문의 결과대로 공감 및 비공감을 유발하는 요인들이 있음을 염두에 두어 기업이 일반인의 댓글이 기업에 미칠 영향을 초기에 파악하여 기업의 대외 관계 관리에 보다 더 기민하게 반응할 수 있을 것이다.

제안 방법

따라서 본 연구의 목적은 텍스트마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 정립하고 그 특성들을 통하여 그 댓글이 앞으로 어떻게 평가 될지를 예측하는 방법을 제안하는 것이다. 첫째, 뉴스 기사의 특성을 정립하기 위하여 텍스트마이닝 기법을 통해 확인하고자 한다. 둘째, 이러한 특징들이 온라인 뉴스 댓글의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 다양한 통계기법을 통해 확인하는 것이다.
이렇게 자가 설문이 아닌 개방된 자료로부터의 댓글의 성과를 고려해 볼 때, 이에 영향을 미치는 요인에 대해 본 연구에서는 구문론적 속성(syntacticfeatures)과 의미론적 속성(semantic features), 그리고 초기 반응(initial response)으로 나누었다. 구문론적 속성은 문장의 구조와 관련된 것으로 작성된 댓글의 단어 수(message length)를 대표적 속성으로 보았으며, 의미론적 속성으로는 메시지에 대한 호감도와 사용하는 언어의 강도, 그리고 initial response로서는시작한지 초기 시점에서의 댓글에 대한 공감수 및 비공감수이다.
수집직후에 댓글에 대한 내용 특성을 인식하였다. 매 5분 간격으로 24시간 동안 댓글에 대한 공감 비공감 수의 변화를 수집하여, 특정 댓글 하나 당 288회씩 자료를 수집하였다. 수집 시간을 24시간으로한정한 이유는 Tatar(2011)의 주장과 같이 대부분의 기사는 및 댓글에 대한 평가는 하루 만에 종료되기 때문이다.
한편 공감수 및 비공감수의 증가유형은 변곡점의 인식과 관련되며 Java application을 통해 자동계산하였다. 우선 변곡점은 현시점 기준 과거 m개자료, 즉 최근 5×m 분간의 공감수 혹은 비공감수의 평균치를 활용하여 그 평균치와 이전 평균치사이의 기울기가 일정 각도 이하로 n-1회 지속되면 n회 전에 변곡점이 도래했다고 판정한다.
먼저 R을 사용하여 획득된 댓글에 등장하는 단어들의 빈도 분석을 실시하고 그 결과를 [Figure 4]와 같이 Word cloud로 나타내 보았다. 먼저 빈도분석을 한 결과 다음과 같은 단어들이 상위에 올랐다.
앞의 연구모형 및 가설에서 제시된 종속변인과 독립변인에 대해서 인과관계를 검증하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 공감수에 영향을 미치는 요인에 대해서 최종공감수, 공감수의 변곡점 도달에 소요되는시간, 공감수의 변곡점에서의 공감수의 세가지를종속변인으로 보았으며, 비공감수에 영향을 미치는 요인에 대해서도 최종 비공감수, 비공감수의 변곡점 도달에 소요되는 시간, 비공감수의 변곡점에서의 비공감수의 세가지를 종속변인으로 보아 이들 각각에 대해서 별도로 회귀분석을 실시하였다.

대상 데이터

자료수집은 IT 관련 뉴스 기사에 달린 댓글로 국한하였다. 특정 기사에 대해서 댓글은 10개씩 무작위로 수집하였으며 총 387개를 선정했다. 수집직후에 댓글에 대한 내용 특성을 인식하였다.
이상의 연구 시사점을 통해서 리뷰(review)가eWOM에서 일반적으로 대상으로 바라보는 것과 비교하여, 본 논문은 댓글(comment)도 리뷰처럼 eWOM의 요소가 될 수 있는지를 실증한 것이다.이를 위해 분석하는 댓글의 기사도 IT기업 또는IT제품이나 서비스에 대한 것으로 한정지었다.

데이터처리

다음으로 공감수 및 비공감수의 증가유형에 따라서 최종공감수와 최종 비공감수의 차이가 있는지를 판단하기 위해 t-test를 실시하였으며 그 결과는 [Table 6]과 같다.
앞의 연구모형 및 가설에서 제시된 종속변인과 독립변인에 대해서 인과관계를 검증하기 위해 회귀분석을 실시하였다. 공감수에 영향을 미치는 요인에 대해서 최종공감수, 공감수의 변곡점 도달에 소요되는시간, 공감수의 변곡점에서의 공감수의 세가지를종속변인으로 보았으며, 비공감수에 영향을 미치는 요인에 대해서도 최종 비공감수, 비공감수의 변곡점 도달에 소요되는 시간, 비공감수의 변곡점에서의 비공감수의 세가지를 종속변인으로 보아 이들 각각에 대해서 별도로 회귀분석을 실시하였다.

이론/모형

이때 댓글의 특성 중 댓글의 길이, 언어강도, 댓글의 긍부정성 측정을 위해서 텍스트마이닝 도구인 Semantria®을 사용하였다.

성능/효과

본 논문에서 댓글의 성공 여부는 댓글에 대한 공감수의 증가 속도(velocity), 포만(saturation)되지않고 증가하는 기간(duration), 포만 후 재도약하는 여부(revitalization)로 판단할 수 있다. 그러나 일반적으로 한번 사라진 댓글이 다시 읽혀져서 재도약하는 경우는 그 댓글을 복사하여 다시 게시하기 전에는 거의 불가능하다고 볼 때, 증가속도와 증가기간으로 판단할 수 있을 것이다.
[Table 8]은 위의 여섯 가지 종속변인 각각에대해 다중회귀 분석을 통해 추정한 결과이다. 먼저 첫 번째 열에서 최종 공감수에는 초기 공감수와 초기 비공감수가 긍정적인 영향을, 댓글의 긍부정성은 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 한편 공감수의 변곡점 도달에 소요되는 시간에는 초기 공감수와 초기 비공감수외에 언어의 강도가 긍정적인 영향을 주며, 단어의 수는 부정적인 영향을 주고 있다.
한편 공감수의 변곡점 도달에 소요되는 시간에는 초기 공감수와 초기 비공감수외에 언어의 강도가 긍정적인 영향을 주며, 단어의 수는 부정적인 영향을 주고 있다. 그리고 공감수의 변곡점에서의 공감수에는 초기 공감수, 초기 비공감수가 긍정적인 영향을, 한편 댓글길이와 댓글의 긍부정성은 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
비공감수에 대해서는 먼저 최종 비공감수는 오직 초기 비공감수만이 긍정적인 영향을 주며 초기 공감수의 경우에는 증가할수록 최종 비공감수는 감소하는 것으로 나타났다. 비공감수의 변곡점 도달에 소요되는 시간의 경우 초기 비공감수는 긍정적인 영향을 주지만, 댓글의 긍부정성은 부정적인 영향을 준다.
공감수의 변곡점에 도달하는 시간에 영향을 주는 요인을 확인 하기 위한 회귀분석에서는 초기 비공감수와 댓글길이가 유의하게 나타났으며(p < 0.05),댓글길이는 부의 영향을 미치는 것으로 나타났는데(β = -1.377), 댓글을 읽는 독자가 짧은 시간 내에글쓴이의 의도를 파악하여 공감할 수 있는 글이 인기가 많다는 것을 확인 할 수 있었다.
비공감수의 변곡점 도달에 소요되는 시간의 경우 초기 비공감수는 긍정적인 영향을 주지만, 댓글의 긍부정성은 부정적인 영향을 준다. 그리고 비공감수의 변곡점에서의 비공감수는초기비공감수와는 정의 비례관계가 있으나 초기 공감수와는 반비례하는 관계인 것으로 인식되었다.
변곡점 도달에 소요되는 시간이 길면 길수록 댓글을 보는 사람들이 더 활발하게 공감 또는 비공감했다는 의미이다. 분석 결과 초기 공감수, 초기 비공감수, 언어의 강도는 모두 변곡점 도달에 소요되는 시간과 정의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 댓글의 댓글길이는 통계적으로 유의하게 도달시간에 반비례한다.
한편, 변곡점에서의 비공감수에 영향을 미치는 요인들을 살펴본 결과 초기 공감수, 초기 비공감수가 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 재미있는 점은 초기 공감수가 부의 영향을 미치고 있다는것이다.
본 논문에서 제안한 연구모형에 대한 검증을 통해 다음과 같은 이론적, 실무적 시사점을 얻을 수 있었다. 먼저 댓글의 길이의 관점에서 보면 댓글의 길이는 공감부분에서 변곡점 도달시간과 변곡점에서의 공감수와 반비례의 관계를 가지는 것으로 나타났으며, 그 외에는 통계적으로 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 즉, 댓글을 읽는 독자가짧은 시간 내에 글쓴이의 의도를 파악하여 공감할수 있는 글이 인기가 많다는 것을 확인 할 수 있었다.
먼저 댓글의 길이의 관점에서 보면 댓글의 길이는 공감부분에서 변곡점 도달시간과 변곡점에서의 공감수와 반비례의 관계를 가지는 것으로 나타났으며, 그 외에는 통계적으로 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 즉, 댓글을 읽는 독자가짧은 시간 내에 글쓴이의 의도를 파악하여 공감할수 있는 글이 인기가 많다는 것을 확인 할 수 있었다. 한편 댓글은 빠른 속도로 방대한 양이 증가하기때문에, 댓글을 읽는 독자 입장에서는 많은 양의댓글을 짧은 시간 내에 빠르게 읽기 때문에 댓글이갖고 있는 감성보다는 직관적으로 알 수 있는 정보에 대해서 빠르게 반응 하는 것으로 추측 된다.
그런데 기사의 경우 댓글은 대부분 일관되게 찬성 혹은 반대의 의사를 밝히는 경우가 대부분이며, 유용한 정보를 전달하는 행위보다는 자신의 긍부정적 의견을 피력하는 경우가많기 때문에 긴 댓글은 반복적으로 의사를 표현하는 것이므로 공감을 얻기가 어려운 것으로 보인다.실제로 공감수와 비공감수 모두에 대해서 통계적 유의미성을 막론하고 모두 댓글의 길이는 공감수나 비공감수 모두에게 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
초기공감수는 최종 공감수와 매우 밀접한 정의 관계를 가지고 있다. 본 연구에서 초기공감수는 댓글게시 후 10분이 경과한 시점의 공감수인 바 댓글게시 시점으로부터 10분 정도가 경과하면 그 댓글이 최종적으로 얼마나 많은 공감수를 획득하게 될 지,얼마나 오랫동안 지속적으로 공감을 얻을지, 그리고 변곡점에 다다르기 전에 얼마나 많은 공감을 확보할지를 모두 잘 설명하는 요인이다. 즉, 댓글에 대한 성과에 가장 일관되고 중요한 변수인 것이다.
더욱이 초기 공감수는 비공감수를 저하시키는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 특정기사에 대해서 10분 정도의 공감 활동을 통해서도 기업 관련 기사에 대한 일반인들의 eWOM을 상당부분 통제할 수 있는 것을 실증하였다.
또한 초기 비공감수의 경우 최종 비공감수에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 기업 등이 자신의 기업과 관련된 기사에 대해서 일반인들의 댓글의 비공감수 추이를 오랫동안 기다리지 않고 10분경과 후 살펴보는 것만으로도 파악이 가능하며, 초기에 대응(위기관리 등)이 가능함을 실증하였다.
또한 초기 비공감수의 경우 최종 비공감수에 영향을 주는 것으로 나타났다. 이를 통해 기업 등이 자신의 기업과 관련된 기사에 대해서 일반인들의 댓글의 비공감수 추이를 오랫동안 기다리지 않고 10분경과 후 살펴보는 것만으로도 파악이 가능하며, 초기에 대응(위기관리 등)이 가능함을 실증하였다. 흥미로운 사실은 초기 비공감수가 공감수와도 비례적인 관계를 보인다는 점이다.
본 논문의 결과대로 공감 및 비공감을 유발하는 요인들이 있음을 염두에 두어 기업이 일반인의 댓글이 기업에 미칠 영향을 초기에 파악하여 기업의 대외 관계 관리에 보다 더 기민하게 반응할 수 있을 것이다. 두 번째로, 아직도 많은 기업들이 기사 및 댓글로 인한 기업 이미지의 위기에 대해서 별다른 대책을 마련하고 있지않거나 매우 느리게 반응한다. 본 연구결과는 댓글게시 초기 시점에 댓글이 미칠 긍정적 혹은 부정적 영향을 예측할 수 있다는 점에서 유용할 것이다.
이에 비해 본 연구에서는 댓글 공감수 및 비공감수의 유형과 댓글에 대한 초기 공감수 및 비공감수, 댓글의 길이와 언어 강도 등 여러 댓글의 특징들이 실제로 댓글에 대한 최종 공감수 및 비공감수에 유의한 영향을 미친다는 사실을 실증하고,실증 결과를 활용하여 보다 더 객관적이고 비용효율적이며 기민한 댓글이라는 형태의 비정형데이터분석 시스템을 개발할 수 있음을 보였다.

후속연구

첫째, 새로운 eWOM 매체로서 댓글을 활용할 수 있을 것이다. 본 논문의 결과대로 공감 및 비공감을 유발하는 요인들이 있음을 염두에 두어 기업이 일반인의 댓글이 기업에 미칠 영향을 초기에 파악하여 기업의 대외 관계 관리에 보다 더 기민하게 반응할 수 있을 것이다. 두 번째로, 아직도 많은 기업들이 기사 및 댓글로 인한 기업 이미지의 위기에 대해서 별다른 대책을 마련하고 있지않거나 매우 느리게 반응한다.
두 번째로, 아직도 많은 기업들이 기사 및 댓글로 인한 기업 이미지의 위기에 대해서 별다른 대책을 마련하고 있지않거나 매우 느리게 반응한다. 본 연구결과는 댓글게시 초기 시점에 댓글이 미칠 긍정적 혹은 부정적 영향을 예측할 수 있다는 점에서 유용할 것이다.셋째, 댓글에 대한 공감 활동은 사회적 규범이나 행동양식을 대다수의 의견에 따라 순응해 나가려는 순응 행위로 설명되는데, 이에 의하면 부정적 댓글에 공감하는 독자들은 해당 기업에 대한 신뢰도와 해당 제품 및 브랜드에 대한 구매의도도 떨어지는 경향을 보인다는 연구(Kim, 2012)와 일관된 결과를 보이고 있으므로, 기업 입장에서는 부정적댓글에 대한 섬세한 관리가 필요할 것이다.
본 연구결과는 댓글게시 초기 시점에 댓글이 미칠 긍정적 혹은 부정적 영향을 예측할 수 있다는 점에서 유용할 것이다.셋째, 댓글에 대한 공감 활동은 사회적 규범이나 행동양식을 대다수의 의견에 따라 순응해 나가려는 순응 행위로 설명되는데, 이에 의하면 부정적 댓글에 공감하는 독자들은 해당 기업에 대한 신뢰도와 해당 제품 및 브랜드에 대한 구매의도도 떨어지는 경향을 보인다는 연구(Kim, 2012)와 일관된 결과를 보이고 있으므로, 기업 입장에서는 부정적댓글에 대한 섬세한 관리가 필요할 것이다.
하지만 여기서의 결과를 일반화하기에는 주의가 필요하다. 또한 댓글의 길이와 최종 공감수 사이의 상관관계에서 댓글이 너무 짧은 경우에서의 상관관계의 변경 가능성이 있는데 본 연구에서는 다루지않았으며 후추 보완해야 할 이유이다. 향후에는 각 사이트 별로 댓글의 기능의 차이도 고려하여 각기능이 어떠한 역할을 하는지를 규명하고, 그것이 각 뉴스 사이트의 활용도와 가지는 인과관계를 살펴본다면 뉴스 사이트에 대한 평가 방법도 개발할수 있을 것이다.
또한 댓글의 길이와 최종 공감수 사이의 상관관계에서 댓글이 너무 짧은 경우에서의 상관관계의 변경 가능성이 있는데 본 연구에서는 다루지않았으며 후추 보완해야 할 이유이다. 향후에는 각 사이트 별로 댓글의 기능의 차이도 고려하여 각기능이 어떠한 역할을 하는지를 규명하고, 그것이 각 뉴스 사이트의 활용도와 가지는 인과관계를 살펴본다면 뉴스 사이트에 대한 평가 방법도 개발할수 있을 것이다. 또한 보다 더 다양한 댓글을 수집하고 댓글의 공감수 및 비공감수를 예측하는 전산화된 분석시스템을 구현해야할 것이다.
향후에는 각 사이트 별로 댓글의 기능의 차이도 고려하여 각기능이 어떠한 역할을 하는지를 규명하고, 그것이 각 뉴스 사이트의 활용도와 가지는 인과관계를 살펴본다면 뉴스 사이트에 대한 평가 방법도 개발할수 있을 것이다. 또한 보다 더 다양한 댓글을 수집하고 댓글의 공감수 및 비공감수를 예측하는 전산화된 분석시스템을 구현해야할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	WOM이란 무엇인가?	WOM은 “어떤 소비자가 특정한 제품, 서비스 및 판매기업의 소유권, 활용도 또는 특성 등에 대해 다른 소비자에게 제공하는 정보 커뮤니케이션(Westbrook, 1987: 261)”이라고 정의된다. 소비자는 일반적으로 WOM이 기업이 스스로 제공하는 마케팅이나 광고보다도 더 신뢰할 만한 것으로 받아들이고 있으므로(De Matos and Rossi, 2008;Katz and Lazarsfeld, 1955; Lau and Ng, 2001;Newman and Staelin, 1972), 매우 중요한 마케팅방법이라고 볼 수 있다.
	댓글의 긍부정성에 영향을 끼치는 요인은?	, 2009).댓글의 긍부정성은 작성자의 감성정도에 관련되어있다(Richins, 1983).
	텍스트마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 통한 댓글 예측은 어떻게 구현할 것인가?	따라서 본 연구의 목적은 텍스트마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 정립하고 그 특성들을 통하여 그 댓글이 앞으로 어떻게 평가 될지를 예측하는 방법을 제안하는 것이다. 첫째, 뉴스 기사의 특성을 정립하기 위하여 텍스트마이닝 기법을 통해 확인하고자 한다. 둘째, 이러한 특징들이 온라인 뉴스 댓글의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 다양한 통계기법을 통해 확인하는 것이다. 즉, 텍스트 마이닝 관점에서 뉴스 기사의 댓글 특성을 정립하고 그 특성들을 통하여 그 댓글이 앞으로 어떻게 평가 될지를 예측하는 방법을 제안하는 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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