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논문 상세정보

위키피디아 인물 아카이브 서비스 개선을 위한 분석 연구

Improving the Biography Archive Service of Wikipedia

초록

인물에 대한 기록정보는 사회의 주요 분야에서 특정기준에 맞는 유명한 인물에 한정하여 정보를 수집, 가공, 제공하는 인물데이터베이스 형태가 일반적이었으나 최근 위키피디아와 같이 이용자들이 참여하여 다양한 인물에 대하여 자유롭게 서술하며 디지털 아카이브로 축적하는 체제가 활성화되고 있다. 이 연구는 위키피디아 바이오그래피 포털에서 범죄자, 교수, 영화감독 카테고리에서 인물 유형별로 500건의 데이터를 각각 수집하여 서술된 내용간 유형별 차별성이 있는지 계량적으로 분석하였다. 용어의 빈도 분석과 차별지수 분석을 수행한 결과 차별지수가 각 유형별로 특화되어 있는 내용을 표현하는데 효과적인 것으로 나타났다. 이 연구에서는 차별지수값이 높은 상위 100개의 용어와 세 유형에 공통적으로 출현한 용어 고빈도어 100개를 워드 클라우드 형태로 활용하여 특정 유형의 인물에 대하여 서술하는 이용자와 이를 승인하는 에디터가 참조할 수 있는 가이드를 제시하고자 하였다.

Abstract

Biographical information about people is usually collected and provided by a company or an institute which has a specific standard to select people for service. Recently, user oriented contents service like Wikipedia has started biographical information service, Wikipedia Biography Portal, in which users select people and freely describe about them. This study collected 500 biographical data from three categories of Wikipedia biography portal such as criminals, faculty, and directors. The contents of data from each category were analyzed with the word frequency and the divergence indicator to identify the characteristics of each category. As a result, divergency indicator is effective to represent the differential factors of each category. This study provides word clouds of top 100 word with divergence indicator and top 100 common words of three categories with word frequency as a guide for users to write about a person in these categories and for editors to accept and monitor the biography from users.

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