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도로 위의 군비경쟁: LDA 토픽모델을 활용한 SUV의 인기 요인 탐구
The Arms Race on the Road: Exploring Factors of SUVs' Popularity by LDA Topic Model 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.10, 2020년, pp.239 - 252  

전승봉 (한국기술교육대학교 교양학부) ,  고태경 (서강대학교 사회학과)

초록
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본 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 SUV 선호 증가의 요인을 탐색하고자 한다. 온라인 자동차 커뮤니티인 보배드림에서 2005년부터 2019년까지 작성된 SUV 관련 게시글 32,679개를 수집한 후, LDA 토픽모델링 기법을 적용하였다. 분석 결과, SUV 담화에서 주요한 토픽으로 등장한 '안전'이 범죄로부터 개인의 위험에 주목한 기존 연구와 달리 교통사고 및 고속주행 상황에서의 안전을 의미하는 것으로 드러났다. 한국 사회의 SUV 소비는 개인이 운전하면서 느끼는 불안과 위험에 대한 대비 수단을 의미한다고 볼 수 있다는 것이다. 또한, 이와 같은 위험 인식 저변에는 불평등 증대로 인해 감소하는 타인에 대한 신뢰가 작동한다고 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

표/그림 (8)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
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.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (32)

  1. T. J. Kim. (2019. 6. 19). The trend and status of new SUV. CARISYOU. https://www.carisyou.com/magazine/STATS/75263 

  2. O. Khazan. (2017. 11. 30). What SUVs reveal about the erosion of American society. The Atlantic. https://www.theatlantic.com/science-/archive/2017/11/suvs-and-trust/547076/ 

  3. K. Bradsher. (2000. 7. 23). The latest fashion: Fear-of-crime design. The New York Times. https://www.nytimes.com/2000/07/23/weekinreview/ideas-trends-the-latest-fashion-fear-of-crime-design.html 

  4. J. Lauer. (2005). Driven to extremes: Fear of crime and the rise of the sport utility vehicle in the United States. Crime, Media, Culture: An International Journal, 1(2), 149-168. DOI : 10.1177/1741659005054024 

  5. R. Wilkinson & K. Pickett. (2011). The spirit level: Why greater equality makes societies stronger. Reprint ed., London: Bloomsbury Publishing. 

  6. R. Wilk. (2002). Consumption, human needs, and global environmental change. Global Environmental Change, 12(1), 5-13. DOI : 10.1016/s0959-3780(01)00028-0 

  7. J. Y. Park. (2018. 7. 8). SUV, why is it global?. Joongang-ilbo. https://news.joins.com/article/22781759 

  8. Softengine. (2018. 4. 1). Why SUVs are popular, will the storm continue?. Naver Post. https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo14477163&memberNo1047921 

  9. Y. S. Na. (2017. 3. 2). Big, safe car? some misconceptions about SUVs. Auto&News. https://auto.v.daum.net/v/nwKYF24ct8?fp 

  10. R. D. Putnam. (1995). Bowling alone: America's declining social capital. Journal of Democracy, Vol.6, 65-78. DOI : 10.1353/jod.1995.0002 

  11. I. Kawachi & L. Berkman. (2000). Social cohesion, social capital, and health. In L. F. Berkman & I. Kawachi(Eds.), Social epidemiology (pp. 174-190). New York: Oxford University Press. 

  12. B. P. Kennedy, I. Kawachi, D. Prothrow-Stith, K. Lochner & V. Gupta. (1998). Social capital, income inequality, and firearm violent crime. Social Science & Medicine, 47(1), 7-17. DOI : 10.1016/s0277-9536(98)00097-5 

  13. B. Glassner. (1999). The culture of fear: Why Americans are afraid of the wrong things. Basic Books. 

  14. R. J. Sampson & W. J. Wilson. (1995). Toward a theory of race, crime, and urban inequality. In J. Hagan & R. Peterson(Eds.), Crime and inequality (pp. 37-54). Stanford, CA: Stanford University Press. 

  15. B. Rothstein & E. M. Uslaner. (2005). All for all: Equality, corruption, and social trust. World Politics, 58(1), 41-72. DOI : 10.1353/wp.2006.0022 

  16. D. Harvey. (2005). A brief history of neoliberalism. New York: Oxford University Press. 

  17. J. M. Song & J. H. Kang. (2018). Two daughters of Megalia: Identity differentiation in response to the anonymity level in online community. Korean Journal of Sociology, 52(4), 161-206. DOI : 10.21562/kjs.2018.11.52.4.161 

  18. J. W. Rhee & S. H. Kim. (2018). News frames in the coverage of fine-dust disaster - Application of structural topic modeling. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 62(4), 125-158. DOI : 10.20879/kjjcs.2018.62.4.004 

  19. D. H. Seol, J. H. Ko & S. H. Yoo. (2018). Korean sociological association and sociological research: Changes in the areas of sociology in Korea 1964-2017. Korean Journal of Sociology, 52(1), 153-213. DOI : 10.21562/kjs.2018.02.52.1.153 

  20. D. Blei. (2012). Probabilistic topic models. Communicatio-ns of the ACM, 55(4), 77-84. DOI : 10.1145/2133806.2133826 

  21. D. Blei, A. Y. Ng & M. I. Jordan. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3(Jan), 993-1022. 

  22. R. Brauer & M. Dymitrow. (2014). Quality of life in rural areas: A topic for the rural development policy?. Bulletin of Geography. Socio-economic Series, 25(25), 25-54. DOI : 10.2478/bog-2014-0028 

  23. D. Greene & J. P. Cross. (2015). Unveiling the political agenda of the European parliament plenary: A topical analysis. Proceedings of the ACM Web Science Conference, 1-10. DOI : 10.1145/2786451.2786464 

  24. M. Paul & M. Dredze. (2012). Factorial LDA: Sparse multi-dimensional text models. Advances in neural information processing systems (pp.2591-2599). Lake Tahoe, Nevada, USA. 

  25. X. P. Zhang, X. Z. Zhou, H. K. Huang, Q. Feng, S. B. Chen & B. Y. Liu. (2011). Topic model for Chinese medicine diagnosis and prescription regularities analysis: Case on diabetes. Chinese Journal of Integrative Medicine, 17(4), 307-313. DOI : 10.1007/s11655-011-0699-x 

  26. A. C. Kozlowski, M. Taddy & J. A. Evans. (2019). The geometry of culture: Analyzing the meanings of class through word embeddings. American Sociological Review, 84(5), 905-949. https://doi.org/10.1177/0003122419877135 

  27. C. B. Mayhorn, M. S. Wogalter & V. Conzola. (2010). Perceptions of sport-utility vehicle (SUV) safety by SUV drivers and non-Drivers. In V,G,Duffy(Ed.), Advances in human factors, ergonomics and safety in manufacturing and service industries (pp. 986-997). CRC Press; 1st Edition. 

  28. F. Wijnhoven & O. Bloemen. (2014). External validity of sentiment mining reports: Can current methods identify demographic biases, event biases, and manipulation of reviews?. Decision Support Systems, 59, 262-273. https://doi.org/10.1016/j.dss.2013.12.005 

  29. G. I. Goo. (2013. 5. 9). Why did the NIS post comments on Oyu. Dong-A ilbo. http://www.donga.com/news/InfoGraphics/View/article/all/20130509/55044420/9 

  30. P. DiMaggio, M. Nag & D. Blei. (2013). Exploiting affinities between topic modeling and the sociological perspective on culture: Application to newspaper coverage of US government arts funding. Poetics, 41(6), 570-606. https://doi.org/10.1016/j.poetic.2013.08.004 

  31. G. U. Gu. (2019. 4. 27). The SUV's in the super age. Sedaily.com. https://www.sedaily.com/NewsVIew/1VI10XF1YR 

  32. C. Sievert & K. Shirley. (2014). LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics. Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces (pp.63-70). Baltimore, Maryland, USA. DOI : 10.3115/v1/W14-3110 

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