$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

텍스트마이닝을 활용한 정보보호 키워드 기반 소셜미디어 빅데이터 분석
Social Media Bigdata Analysis Based on Information Security Keyword Using Text Mining 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.27 no.5, 2022년, pp.37 - 48  

정진명 (경북대학교 정보보호학과) ,  박영호 (경북대학교 전자공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With development of Digital Technology, social issues are communicated through digital-based platform such as SNS and form public opinion. This study attempted to analyze big data from Twitter, a world-renowned social network service, and find out the public opinion. After collecting Twitter data ba...

주제어

표/그림 (13)

참고문헌 (19)

  1. Bae, J. H., Son, J. E., and Song, M. (2013). Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques. Journal of Intelligence and Information Systems, 19(3), 141-156. https://doi.org/10.13088/jiis.2013.19.3.141 

  2. Cho, S. B., Shin, S. A., and Kang, D. S.(2018), A Study on the Research Trends on Open Innovation using Topic Modeling, Informatin Policy, 25(3), 52-74. 

  3. Cho, K. W., Han. N. Y.(2021). Research Trends on Emotional Labor in Korea using text mining. Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 26(6), 119-133. 

  4. Choi, H. Y., Lee, J. R., Jin, M. J.(2020). Intimate Partnerships and Family Policy in Korean News Articles and Comments: A Topic Model Analysis. Family and Culture, 32(4), 29-60. 

  5. Chung, M. S. & Lee, J. Y.(2018), Systemic Analysis of Research Activities and Trends Related to Artificial Intelligence(A.I.) Technology Based on Latent Dirichlet Allocation (LDA) Model). Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 23, 87-95. 

  6. Choi, J. H. and Han, D. S.(2011). A Study on the Correlation of Agendas between Politicians' Twitters and traditional News Media. Journal of Communication, 11(2), 501-532. https://doi.org/10.22693/NIAIP.2018.25.3.052 

  7. D. M. Blei(2012). Probabilistic Topic Model, Communications of the ACM, 55(4), 77-94 

  8. Kim, E. M. and Lee, J. H.(2011). The Diffusion of News through Twitter and the Emerging Media Ecosystem. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 55(6), 152-180. 

  9. Kim, N. G., Lee, D. H., Choi, H. C and William Xiu Shun, W.(2017). Investigations on Techniques and Applications of Text Analytics. The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, 42(2), 471-492. 

  10. Ku, G. T(2002). The Impact of Website Campaigning on Traditional News Media and Public Agenda: Based on Agenda-Setting. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 46(4), 46-75. 

  11. Lee, S. J., and Min, K. S.(2022), Intergrated Interpretation of Network Analysis and Topic Modeling in Text-mining: Focusing on College Competency-based Education. Journal of Education Evaluation, 35(1), 165-188. 

  12. Lee. S. J(2020), Topic Modeling of Newspaper Articles on Government 'Senior job program' via Latent Dirichlet Allocation. Journal of Digital Convergence, 18(10), pp. 537-546 

  13. Park, S. H.(2005). On the Journalistic Characteristics and Social Impacts of Internet Bulletin Board as a Public Opinion Space]. Korea Regional Communication Research Association, 5(3), 191-226. 

  14. Park, J. S,, Hong, S. G., and Kim, J. W.(2017), A Study on Science Technology Trend and Prediction Using Topic Modeling]. Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, 22, 19-28. 

  15. Park, S. H.(2012). Critical Study on the Forming Public Opinion of SNS and Participation Behavior. Korean Journal of Communication & Information, 55-73. 

  16. Park, K. H., Lee, E. Y., and Yune, S. J.(2021), Counseling Outcomes Research Trend Analysis Using Topic Modeling - Focus on 「Korean Journal of Counseling, Journal of digital convergence, 19(11), 517-523. 

  17. T. Griffiths and M. Steyvers(2004), Probabilistic Topic Models, Proceedings of the National Academy of Sciences Vol. 101 Issue suppl_1 Pages 5228-523 

  18. X. Wang, and A. McCallum(2006). Topics over Time: A Non-Markov Continuous-Time Model of Topical Tren. KDD '06: Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 986. https://doi.org/10.1145/1150402 

  19. Yoon, T. I. and Shim, J. C.(2003). Agenda-Setting Effects of Controversial Websites. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 47(6), 194-219. 

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로