Earticle

초록

영어

We proposes a method to estimate political preference of users who write comments on internet news. We collected and analyzed a massive amount of new comment data from internet news to extract features that effectively characterizes political preference of users. We expect that it helps user to obtain unbiased information from internet news and online discussion by providing estimated political stance of news comment writer. Through comprehensive tests we prove the effectiveness of two proposed methods, lexicon-based algorithm and similarity-based algorithm.

한국어

본 연구는 인터넷 뉴스 댓글 빅데이터 분석을 통해 뉴스 댓글 사용자의 정치적 성향을 추정하는 방법을 제안 한다. 인터넷 뉴스 댓글과 작성자의 정치 성향을 함께 제공하여 디지털 매체를 통한 정보 전달의 객관성과 중립성을 확보하고자 한다. 250만 건 이상의 인터넷 뉴스 댓글의 특성을 분석하고 사용자의 정치적 성향을 효과적으로 추정하 기 위한 특징을 추출한다. 어휘사전 기반 알고리즘과 유사도 기반 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 두 알고리즘을 비교하고 효과를 검증한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 디지털 매체의 정보 편향성
2. 텍스트 마이닝 분석
Ⅲ. 댓글 이용자의 정치적 성향 추정
1. 데이터의 수집과 분석환경
2. 정치성향 추정 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 최혜봉 [ Hyebong Choi | 정회원, 한동대학교 ICT 창업학부 조교수 ] 제1저자
• 김재홍 [ Jaehong Kim | 준회원, 한동대학교 커뮤니케이션학부 학부과정 ] 교신저자
• 이지현 [ Jihyun Lee | 준회원, 한동대학교 전산전자공학부 학부과정 ] 참여자자
• 이민구 [ Mingu Lee | 준회원, 한동대학교 커뮤니케이션학부 학부과정 ] 참여자자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700