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SNS 데이터 분석을 기반으로 인공지능에 대한 인식 변화 비교 분석
A SNS Data-driven Comparative Analysis on Changes of Attitudes toward Artificial Intelligence

원문정보

초록

한국어
인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술 개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술 의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공 지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기 법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분 야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였 다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.
영어
AI (Artificial Intelligence) has attracted interest as a key element for technological advancement in various fields. In Korea, internet companies are leading the development of AI business technology. Active government funding plans for AI technology has also drawn interest. But not everyone is optimistic about AI. Both positive and negative opinions coexist about AI. However, attempts on analyzing people’s opinions about AI in a quantitative way was scarce. In this study, we used text mining on SNS (Social Networking Service) to collect opinions about AI. And then we performed a comparative analysis about whether people view it as a positive thing or a negative thing and performed a comparative analysis to recognize popular key-words. Based on the results, it was confirmed that the change of key-words and negative posts have increased through time. And through these results, we were able to predict trend about AI.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 SNS Analysis
  2.2 Opinion Mining
 3. 연구 방법
  3.1 Research Courses
  3.2 Data Collection by SNS
  3.3 Data Preprocessing
  3.4 Data Analysis
 4. 연구 결과
  4.1 Noun Extraction
  4.2 Word Cloud
  4.3 Opinion Mining
 5. 결론 및 제언
 REFERENCES

저자

  • 윤유동 [ You-Dong Yun | 고려대학교 컴퓨터학과 ]
  • 양영욱 [ Yeong-Wook Yang | 고려대학교 컴퓨터학과 ]
  • 임희석 [ Heui-Seok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      2713-6434
    • eISSN
      2713-6442
    • 수록기간
      2003~2026
    • 등재여부
      KCI 등재후보
    • 십진분류
      KDC 569 DDC 620