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NTIS 바로가기디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.10, 2020년, pp.239 - 252
전승봉 (한국기술교육대학교 교양학부) , 고태경 (서강대학교 사회학과)
By using text mining, we explore the factors responsible for an increase in SUV preference. We collected 32,679 posts related to SUVs from "Bobaedream," the largest online automobile community in South Korea, and applied the LDA topic model. While previous studies have explained the SUV boom as an i...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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토픽 모델링 기법은 어떤 경우에 효과적인가? | 이 연구에서는 최근 사회과학 분야에서 활발하게 활용되고 있는 기계학습 기술 중 토픽모델링을 활용하여 SUV의 인기 요인을 탐색적으로 살펴본다[17-19]. 토픽 모델링 기법은 텍스트 데이터에 내포된 구조, 의미, 그리고 패턴을 파악하는 데 효과적이다[20-21]. 신문사의 온라인 서비스와 일반 대중의 온라인 커뮤니티 활용이 늘어남에 따라, 디지털화된 텍스트 데이터의 활용 가능성이 커졌고, 이를 분석하기 위한 도구들이 발달하면서 다양한 연구들이 이루어지고 있다[22-26]. | |
자동차 관련 뉴스를 다루는 매체들은 SUV의 인기원인을 무엇으로 지목하고 있는가? | 6%에 이르고 있다[1]. 현재 자동차 관련 뉴스를 주로 다루는 매체들은 SUV의 인기 원인으로 레저 중시의 라이프 스타일, 높은 시야와 넓은 공간, 탑승자가 체감하는 안전도 등의 요인을 SUV 강세의 원인으로 지목하고 있다. | |
LDA모델의 목적은 무엇인가? | 생성 확률 모델은 실제 문헌을 작성하는 과정을 가정하면서 문서의 작성을 위해 어떤 주제를 포함할지, 어떤 단어들이 어떤 주제로 배치될지를 모델링하는 방식이다[20]. 문서와 단어와 같은 변수를 통해 문서들의 구조와 숨겨진 특질을 추론하는 것이 이 모델의 목적이다. LDA 알고리즘은 문서가 잠재된 토픽에 대한 무작위 혼합물로 표현된다는 것을 전제하며, 각 토픽을 단어들의 분포로 특정한다. |
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