Earticle

소셜 네트워크는 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 되었다. 소셜 미디어 정보에 대한 정서 분석은 소셜 네 트워킹 사이트에 대한 사람들의 견해, 태도, 감정을 이해하는 데 도움이 된다. 전통적인 정서 분석은 주로 텍 스트에 의존한다. 스마트폰이 등장하면서 문자뿐만 아니라 이미지 등 네트워크 상의 정보도 점차 다양해지고 있다. 많은 경우 이미지가 감정을 독립적으로 표현하기 보다는 텍스트를 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습 니다. 우리는 새로운 이미지 텍스트 정서 분석 모델(LSTM-VAA)을 제안한다. 구체적으로 이 모델은 사진 정보 를 직접 입력으로 가져가지 않고 VGG16 네트워크를 사용하여 이미지 특징을 추출한 다음 시각적 측면 주의 를 생성하고 문서의 핵심 문장에 더 높은 가중치를 부여하고 시각적 측면 주의를 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 또한, 우리는 LSTM 네트워크를 사용하여 텍스트 감성을 추출하고 텍스트만을 기반으로 문서 표현을 얻 는다. 마지막으로, 우리는 두 분류 결과 그룹을 통합하여 최종 분류 레이블을 얻는다. 옐프 레스토랑 리뷰 데 이터 세트에서, 우리의 모델은 감정 분류를 위한 시각 주의 보조 텍스트로 시각 정보를 사용하는 것의 효과 를 검증하는 BiGRU-m VGG보다 18.92% 높은 62.08%의 정확도를 달성한다. 비스타넷 모델보다 0.32% 높아 비스타넷 모델의 이미지가 텍스트를 완전히 커버할 수 없는 결함을 LSTM 모델이 효과적으로 보완할 수 있 음을 입증했다.

Social network has become an integral part of our daily life. Sentiment analysis of social media information is helpful to understand people's views, attitudes and emotions on social networking sites. Traditional sentiment analysis mainly relies on text. With the rise of smart phones, information on the network is gradually diversified, including not only text, but also images. It is found that, in many cases, images can enhance the text rather than express emotions independently. We propose a novel image text sentiment analysis model (LSTM-VAA). Specifically, this model does not take the picture information as the direct input, but uses the VGG16 network to extract the image features, and then generates the visual aspect attention, and gives the core sentences in the document a higher weight, and get a document representation based on the visual aspect attention. In addition, we use the LSTM network to extract the text sentiment and get the document representation based on text only. Finally, we fuse the two groups of classification results to obtain the final classification label. On the yelp restaurant reviews data set, our model achieves an accuracy of 62.08%, which is 18.92% higher than BiGRU-m VGG, which verifies the effectiveness of using visual information as aspect attention assisted text for emotion classification; It is 0.32% higher than Vista-Net model, which proves that LSTM model can effectively make up for the defect that images in Vista-Net model cannot completely cover text.

The main research topic of this study is how much ‘opinion mining’ of online comments on specific keywords reflects actual public opinion. In detail, we compared and analyzed how much the results of sentiment analysis for comments by platform reflect the actual opinion poll results. We analyzed the most mentioned keywords by platform and by parking in the comments classified as positive, and the most mentioned keywords by platform and by parking in the comments classified as negative. As a result of the study, it was found that the results of the polls were similarly reflected in the order of the Naver News model, Naver News + YouTube model, and YouTube model. In addition, it was possible to find out keywords with high interest by positive/negative public opinion through positive/negative word cloud analysis by parking and platform.

본 논문은 감성분석을 통한 소프트 파워의 수치화를 주제로 다루고 있다. 감성분석은 텍스트, 음성, 이미 지 등 다양한 데이터에서 감정이나 감성을 탐지하고 분석하는 과정을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 감성분석 을 통해 소프트 파워를 어떻게 수치화할 수 있는지에 대한 방법론과 그 의의를 탐구하였다. 소프트 파워는 국가나 단체가 다른 국가나 단체의 행동을 원하는 방향으로 영향을 주는 능력을 의미한다. 이는 군사적 또는 경제적 수단 보다는 문화, 가치관, 정치체제 등의 부드러운 요소에 의해 구축되며, 감성분석은 이러한 부드러운 영역을 측정하 고 이해하는 데 유용한 도구로 활용되고 있다.

This paper deals with the topic of quantification of soft power through emotional analysis. Sentiment analysis refers to the process of detecting and analyzing emotions or emotions in various data such as text, voice, and images. Therefore, in this paper, we explored the methodology and significance of how soft power can be quantified through emotional analysis. Soft power refers to the ability of a country or organization to influence the behavior of another country or organization in a desired direction. It is built by soft factors such as culture, values, and political system rather than military or economic means. Additionally, sentiment analysis is being used as a useful tool to measure and understand these soft areas.

본 연구는 코로나19 팬데믹 전후 한국 청소년의 삶의 만족도와 감성 표현 양상의 변화를 실증적으로 분석하였다. 국내 포털 사이트(네이버, 다음)에서 수집된 소셜미디어 텍스트를 기반으로, 토픽 모델링 기법과 LSTM 기반 감성 분석 모델을 적용하여 청소년 감정의 정량적 변화 및 주제별 경향을 파악하였다. 분석 결과, 팬데믹 이후 긍정 감성은 현저히 감소하고 부정 감성은 크게 증가하였으며, 감성 표현의 주제도 사회적 성취에서 개인적 회복으로 이동하였다. 이는 청소년의 삶에 미치는 팬데믹의 정서적 영향이 구조적이며 광범위하다는 점을 시사한다. 본 연구는 실시간 소셜데이터 기반 감정 분석의 방법론적 타당성을 입증함과 동시에, 위기 상황에서 청소년 웰빙을 효과적으로 이해하고 대응하기 위한 정책적 기반을 제공한다. 향후 연구에서는 다양한 플랫폼과 인구 통계적 요인을 반영한 확장 분석이 요구된다.

This study investigates changes in life satisfaction and emotional expressions among Korean adolescents before and after the COVID-19 pandemic. Utilizing social media texts collected from major domestic platforms (Naver and Daum), we applied topic modeling and an LSTM-based sentiment analysis model and to quantitatively track emotional trends and associated themes. The findings reveal a significant decrease in positive sentiment and a marked increase in negative sentiment during the pandemic. Moreover, thematic shifts from social achievement to personal resilience were observed. These results highlight the structural and pervasive emotional impacts of the pandemic on adolescents. This study demonstrates the methodological potential of social media-based sentiment tracking and offers practical implications for policy design aimed at safeguarding adolescent well-being in crisis contexts. Future studies should consider broader demographic and platform diversification for generalization.

온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행 하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터 를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상 에 기여하는 것으로 나타났다.

In the online marketplace, consumers are exposed to various products and freely express opinions. As consumer product reviews have a important effect on the success of online markets and other consumers, online market needs to accurately analyze the consumers' emotions about their products. Text mining, which is one of the data analysis techniques, can analyze the consumer's reviews on the products and efficiently manage the products. Previous studies have analyzed specific domains and less than 20,000 data, despite the different accuracy of the analysis results depending on the data domain and size. Further, there are few studies on additional factors that can improve the accuracy of analysis. This study analyzed 72,530 review data of food product domain that was not mainly covered in previous studies by using ensemble technique. We also examined the influence of summary review on improving accuracy of analysis. As a result of the study, this study found that Boosting ensemble technique has the highest accuracy of analysis. In addition, the summary review contributed to improving accuracy of the analysis.

국가적 위기상황에서 대통령의 위기관리커뮤니케이션을 알아보고자 한 본 연구는 2020 년 1월 19일부터 2021년 10월 31일까지의 코로나 19관련 대통령 연설문을 구조적 토픽모 델링과 감성분석을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 코로나 유입 초반인 1차 확산과 사랑제 일교회 관련 집단감염 및 진보・보수 집회가 발생한 2차 확산 시기에는 확진자 수 증가에 따른 감염병 확산 관련 토픽이 도출되었으며 부정적 감성이 증가한 것으로 나타났다. 하지만 3차 확산부터 토픽과 감성의 변화는 확진자 수와 특정 사건에 따라 변하지 않는 양상을 보였으며 시간이 지날수록 긍정적인 감성이 지배적인 것으로 나타났고 감염병과 관련된 토픽보다 경제와 관련된 토픽이 높게 발현되었다. 한편, 효과적 위기 메시지 요소 를 제시하는 IDEA모델을 통해 연설문 내용을 살펴본 결과, 대통령은 위기상황을 극복할 수 있도록 동기를 부여하는 ‘내재화’와 정보를 전달하는 ‘설명’ 요소를 주로 사용한 것으로 나타났다. 확진자가 계속 증가하고 있음에도 위기를 예방하기 위한 행동조치에 대해 알리 기 보다 경제 회복 및 지원 관련 메시지를 긍정적 감성으로 전달한 것으로 나타났다. 본 연구는 토픽모델링을 활용하여 대통령의 위기 커뮤니케이션을 분석하였다는 점, 그리 고 이 연구 결과를 토대로 향후 효율적인 위기 커뮤니케이션을 위한 가이드라인을 제시했 다는데 그 의의가 있다고 하겠다.

With an aim to find out the leader's crisis management communication in a national crisis situation, this study analyzed the presidential speech concerning COVID-19 by employing structural topic modeling and sentiment analysis. The results showed that , during the 1st time frame (20.01.19-20.04.20) and the 2nd time frame(20.04.21-20.09.28), topics related to the spread of infectious diseases were derived and negative sentiment increased. However, from the 3rd time frame (20.09.29-21.03.31), changes in topics and sentiment did not occur according to the number of confirmed cases and specific events. Rather, positive emotions were found to be dominant in the 3rd time frame. Economic topics appeared more frequently than infection related topics during the 3rd and the 4th time frame(21.04.01-21.10.31). Despite an unceasing surge in coronavirus cases throughout the nation, the president’s speech was found to be limited to economic recovery and support accompanied with positive sentiment as opposed to informing the risk or to asking for protective actions. Additionally, based on the IDEA model, we examined the president’s speech to see whether the president utilized effective crisis communications. We found that the president mainly used "internalization" and "explanation". Theoretical and practical implications are discussed.

본 연구는 위화의 『허삼관 매혈기』를 대상으로 감정 분석과 의미 기반 클러스터링을 결합한 디지털 인문학적 방법론을 적용하여, 주인공 허삼관의 정체성이 서사 구조 속에서 형성되고 변화하며 해체되는 과정을 분석하였다. 감정 점수는 각 문장의 정서적 방향성과 강도를 수치화한 값이고, 의미 클러스터는 문장 간 내재적 의미 유사성을 기반으로 도출된 정체성 유형이다. 분석 결과, 허삼관의 정체성은 ‘전략적 생존자’, ‘헌신적 가장’, ‘소진된 무기력자’, ‘실천 적 아버지’, ‘현실적 협상자’의 다섯 개 의미 클러스터로 분화되며, 감정 곡선의 방향성과 진폭 변화는 각 클러스터가 분포하는 시기와 밀접하게 연관되어 있음을 확인하었다. 또한 감정의 진폭이 극대화되거나 곡선이 전환되는 시점은 허삼관의 역할과 위치, 사회적 관계 망이 급격히 변화하는 서사적 전환점과 맞물린다는 사실을 도출하였다. 이러한 결과는 허삼관이라는 인물이 감정적 수행과 관계적 맥락에 따라 구성되고 해체되는 유동적인 정 체성을 지닌다는 사실을 증명한다. 본 연구는 감정 분석과 의미 클러스터의 시계열적 병렬 분석을 통해 문학 텍스트 내부의 정서 구조와 서사 흐름을 입체적으로 조망할 수 있는 새로운 분석 틀을 제시하였다는 점에서 디지털 기반의 정량 분석이 문학 연구에 기여할 수 있는 가능성을 보여준다.

This study applies a digital humanities methodology combining sentiment analysis and semantic clustering to Chronicle of a Blood Merchant by Yu Hua, aiming to examine how the protagonist Xu Sanguan’s identity is constructed, transformed, and dismantled within the narrative structure. Sentiment scores quantify the emotional polarity and intensity of each sentence, while semantic clusters represent distinct identity types derived from latent semantic similarities between textual units. The analysis reveals that Xu Sanguan’s identity is dispersed across five semantic clusters—“strategic survivor,” “devoted provider,” “exhausted outcast,” “ethical father,” and “pragmatic negotiator.” The fluctuation in sentiment scores, especially at points of extreme amplitude or directional reversal, closely aligns with narrative turning points where Xu’s familial role, social position, and interpersonal relationships undergo dramatic change. These findings demonstrate that Xu Sanguan does not embody a fixed identity but rather a fluid one, shaped through emotional performance and contextual interactions. By synchronizing sentiment trajectories with semantic clustering in a chronological framework, this study proposes a novel analytical model that visualizes emotional structures and identity shifts with-in literary texts. Ultimately, it shows the potential of data-driven literary analysis to enrich interpretative depth and complement traditional close reading practices in the field of digital humanities.

본 논문은 맛집 리뷰 데이터를 분석하여 소비자의 감정을 예측하고, 이를 기반으로 외식업체의 맞춤형 마케 팅 전략 수립에 기여하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 구글맵에서 리뷰 데이터를 크롤링하고, 형태소 분 석과 TF-IDF 벡터화를 통해 텍스트 데이터를 수치화한 뒤, 로지스틱 회귀 모델을 적용하여 감성 분류를 수행하였 다. 총 149,995개의 리뷰 데이터를 활용하였으며, 긍정과 부정 감정을 87.5%의 정확도로 예측하는 모델을 구축하 였다. GridSearchCV를 통해 하이퍼파라미터를 최적화하였고, 분석 결과는 소비자 감정 이해뿐 아니라 음식점의 서비스 개선과 마케팅 전략 수립에 실질적으로 활용 가능함을 보였다. 본 연구는 실시간 감성 분석 및 딥러닝 기반 모델로의 확장을 통해 더욱 정교한 분석이 가능할 것으로 기대된다.

This paper aims to analyze restaurant review data to predict consumer sentiment and support the development of targeted marketing strategies in the food service industry. Review data were collected from Google Maps and processed through morphological analysis and TF-IDF vectorization. A logistic regression model was then applied for sentiment classification. Utilizing a dataset of 149,995 reviews, the model achieved an accuracy of 87.5% in distinguishing positive and negative sentiments. GridSearchCV was used to optimize hyperparameters, and the results demonstrate the potential to understand consumer emotions and improve restaurant services and marketing strategies. The study contributes to sentiment analysis research and suggests that future work could incorporate deep learning models and multimodal data for more accurate and real-time sentiment predictions.

본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하 였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘 을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이를 시각적으로 표현하였다. 감성분석을 통해 각 토픽별 긍정적, 부정적인 단어들을 살펴보고 감성점수를 계산하여 연구논문의 주된 어조를 파악하였는데, 특히 생물 의학 관련, 국제적 역학관계, 심리적 영향과 관련된 연구에서 부정적인 어조가 강한 것으로 나타나 해당 부문에 대해서 주의와 관심이 요구된다. 향후 연구자들이 연구의 방향성을 탐색하고 정책결정자들이 연구지원 사업을 결정하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

The purpose of this study was to explore research topics and examine the trend in COVID19 related research papers. We identified eight topics using latent Dirichlet allocation and found acceptable validity in comparison with the structural topic model. The subtopics have been extracted using k-means clustering and plotted in PCA space. Additionally, we discovered the topics bearing negative tones and warning signs by sentiment analysis. The results flagged up the issues of the topics, Biomedical Related, International Dynamics and Psychological Impact. The findings could serve as a guideline for researchers who explore new research directions and policymakers who need to make decisions about which research projects to support.

비만과 관련된 사회적 관심이 높아지면서 GLP-1 계열 체중감량 의약품이 각광받고 있다. 그러나 비만치료제를 둘러싼 이슈가 언론 보도에서 어떠한 프레임으로 구성되고 있는지를 체계적으로 분석한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구는 데이터 분석기법을 활용한 의제설정·프레이밍이론 연구의 기초 자료제공 및 공중 보건 커뮤니케이션 전략 수립에 기여하고자 GLP-1 수용체 작용제 계열 주사제 출시 직후 국내 언론의 비만신약 관련 기사를 분석하였다. 이를 위해 위고비의 국내 출시일인 2024년 10월 15일부터 2025년 10월 15일까지 보도된국내 온라인 뉴스 기사 2,701건을 분석 대상으로 선정하고, LDA 토픽 모델링과 토픽 시계열 분석, 감성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 언론 보도는 ‘글로벌 시장 및 투자’, ‘의학적 기전’, ‘규제및 안전성’, ‘신약 개발’, ‘다이어트 및 체중 관리’의 다섯 가지 핵심 주제로 구조화되어 나타났다. 또한 비만신약 관련 언론보도는 하나의 특정 토픽이 분석 기간 내 지속적으로 우세하기보다 시기별로 중심 토픽이 달라지는 양상을 보였다. 특히 도입 초기에는 ‘규제 및 안전성’ 토픽이 강하게 나타났으며, 이후에는 ‘글로벌 시장 및 투자’와 ‘신약 개발’ 토픽이 상대적으로 두드러졌다. 감성 분석 결과, 임상 성과와 투자 관련 보도에서는 긍정 감성이 두드러진 반면, 효과의 지속성, 안전, 규제 이슈를 다룬 보도에서는 부정 감성이 상대적으로 강하게 나타났으며, 전반적으로 중립 감성의 비중은 낮은 수준을 보였다. 이러한 결과는 언론 보도에서 비만치료제가 혁신적인 치료 수단이자 잠재적 위험을 동반한 대상으로 구성되고 있음을 시사한다.

As social attention to obesity has increased, GLP-1–based weight loss medications have gained significant public visibility. Discussions surrounding the effectiveness and potential risks of these treatments have been amplified through media coverage, which plays an important role in shaping consumer responses to weight loss medications. This study examines the key topics, temporal patterns, and emotional tone in Korean media reporting on weight loss medications following the market introduction of Wegovy and Mounjaro. A total of 2,701 online news articles published between October 15, 2024, and October 15, 2025—the period following the domestic launch of Wegovy—were analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling, time-series analysis, and sentiment analysis. The results reveal that media coverage is structured around five dominant topics: (1) global markets and investment, (2) medical mechanisms, (3) regulation and safety, (4) drug development, and (5) diet and weight management. Time-series analysis further shows that no single topic remained dominant throughout the period; rather, the central focus of media coverage shifted over time. In particular, regulation and safety emerged most strongly in the early stage of introduction, whereas global markets and investment, along with drug development, became more prominent in later periods. Sentiment analysis indicates that media coverage focusing on clinical outcomes and investment-related issues exhibited predominantly positive sentiment, whereas reports addressing the sustainability of treatment effects, safety, and regulatory concerns showed relatively strong negative sentiment. Across topics, neutral sentiment was comparatively limited. These findings suggest that Korean media portray weight loss medications through a dual framing that emphasizes both their innovative potential and associated risks. This study contributes to advertising and media communication research by providing an empirical analysis of the thematic structure, temporal dynamics, and emotional tone of media discourse surrounding weight loss medications.

본 연구는 제주를 방문한 중국인 크루즈 관광객의 불만 요인을 규명하기 위해 SNS 플랫폼인 샤오홍슈와 OTA 플랫폼인 씨트립에 게시된 온라인 리뷰 데이터를 비교 분석하였다. 분석 자료는 샤오홍슈 제주 관광 리뷰 10,739건과 씨트립 제주 관광 리뷰 44,966건(음식, 호텔, 쇼핑, 관광지, 교통, 크루즈 6개 분야)으로 구성되었으며, SnowNLP (파이썬 기반의 중국어 자연어처리 라이브러리) 기반 감성 분석과 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링 (Topic Modeling)을 활용하여 관광객의 부정적 경험 구조를 단계적으로 도출하였다. 전체 제주 관광 리뷰를 대상으로 플랫폼별 감성 분포와 주요 불만 주제를 분석한 후, 이를 기준선으로 설정하여 크루즈 관광객에게 특화된 불만 요인을 추가로 추출하 였다. 분석 결과, 플랫폼별로 크루즈 관광에 대한 부정 인식 수준과 불만의 초점이 뚜렷하게 상이하게 나타났다. 샤오홍슈에서는 전체 관광 리 뷰 대비 크루즈 관광 부정 비율이 약 두 배 수준으로 높게 나타났으며, 기항지 쇼핑 일정, 교통 이동, 입국 절차 등 기항지 체험 과정 전반에 대한 불만이 집중적으로 나타났다. 반면 씨트립에서는 크루즈 부정 비율이 전체 평균보다 낮게 나타났으나, 불만의 대부분이 객실 상태, 식음 서비 스, 일정 운영 등 선상 경험에 집중되는 경향을 보였다. 두 플랫폼의 크루즈 부정 리뷰에 대한 통합 토픽 모델링 결과, 불만 요인은 크게 ‘선상 서비스 및 예약 관련 불만’과 ‘기항지 체험 환경 관련 불만’의 두 범주로 구분되었으며, 선상 경험 관련 불만이 전체의 약 74%를 차지하였다. 이 러한 결과는 제주 크루즈 기항관광에서 관광객 만족이 선내 서비스 품질에 크게 좌우되는 동시에, 기항지 이동·체험·쇼핑 환경 또한 전체 여행 평가에 큰 영향을 미치고 있음을 시사한다.

This study aims to identify dissatisfaction factors among Chinese cruise tourists visiting Jeju by conducting a comparative analysis of online reviews posted on an SNS platform (Xiaohongshu) and an OTA platform (Ctrip). The dataset consists of 10,739 Jeju tourism reviews collected from Xiaohongshu and 44,966 reviews from Ctrip across six service categories: food, hotels, shopping, attractions, transportation, and cruises. SnowNLP-based sentiment analysis and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling were employed to systematically extract negative experience structures. First, platform-level sentiment distributions and major dissatisfaction topics were analyzed for overall Jeju tourism reviews, which were then used as a baseline to further identify cruise-specific dissatisfaction factors. The results reveal clear platform-specific differences in both the level of negative sentiment and the focus of dissatisfaction related to cruise tourism. On Xiaohongshu, the proportion of negative cruise reviews was approximately twice as high as that of overall tourism reviews, with complaints concentrated on shore excursion experiences, including shopping-oriented itineraries, transportation inconvenience, and immigration procedures. In contrast, although the proportion of negative cruise reviews on Ctrip was lower than the platform-wide average, dissatisfaction was largely associated with onboard experiences such as cabin conditions, food and beverage services, and itinerary management. Integrated topic modeling of cruise-related negative reviews from both platforms further classified dissatisfaction into two major categories: (1) onboard service and reservation-related issues and (2) shore excursion environment-related issues, with onboard experience-related complaints accounting for approximately 74% of total dissatisfaction. These findings indicate that while onboard service quality plays a dominant role in shaping overall satisfaction with cruise tourism in Jeju, shore excursion conditions—such as mobility, activity design, and shopping environments—also significantly influence tourists’ overall evaluations.

ESG(Environmental, Social, Governance)는 기업의 지속가능성을 평가하는 새로운 기준으로 부상하였으나 그 전환은 단순한 패러다임 변화가 아니라 조직 내부에서 구체적으로 수용되 고 해석되는 과정을 필요로 한다. 본 연구는 S그룹에 소속된 계열사 가운데 기업 규모 기준에 따라 대기업과 중소기업으로 구분하여 ESG 제도화 과정을 비교 분석하였다. 먼저 감성분석을 통해 조직 구성원 담론 내 정서적 반응의 변화를 검토하였고(Study 1), 이어 토픽모델링, 의미망 분석, 상관분석 등을 활용하여 ESG 관련 키워드의 등장 시점과 맥락적 의미를 추적하였다(Study 2). 분석 결과 대기업은 주로 2021년 이후 ‘친환경’ 등을 투자와 전략적 변화의 언어로 수용한 반면, 중소기업은 2019년부터 해당 키워드를 사용하였으나 ‘업무강도’, ‘비위’, ‘힘들다’ 등 부정적 경험과 결부시켰다. 이러한 차이는 ESG라는 동일한 제도적 요구가 각 조직의 맥락 속에서 서로 다른 행위 패턴과 담론 속에서 반복되는 일상적 행위 양식으로 구체화 되고 구성원들의 반복적 실행을 거치며 유지되거나 변화하며 시간이 지나 제도적 현실로 정착 되는 과정을 보여준다. 따라서 ESG는 외부에서 강제된 지침으로 단순히 수용되는 개념이 아니라, 조직 내부의 상호작용과 경험을 통해 재구성되고 제도화되는 것으로 이해할 수 있다. 본 연구는 ESG 전환을 단순한 선언적 순응이 아니라 외부 압력과 내부 행위의 상호작용 속에서 형성되는 동적 과정으로 해석할 필요성을 제시한다.

ESG (Environmental, Social, Governance) has emerged as a new criterion for assessing corporate sustainability, yet its transition is not a simple paradigm shift. Instead, it requires a concrete process through which organizations internally adopt and interpret the concept. This study conducts a comparative analysis of how large firms and small and medium-sized enterprises (SMEs) within S-Group respond to ESG. First, we examine changes in emotional responses embedded in organizational member discourse through sentiment analysis (Study 1). We then track the emergence and contextual meanings of ESG-related keywords using topic modeling, semantic network analysis, and correlation analysis (Study 2). The findings show that large firms predominantly began incorporating keywords such as “eco-friendly” after 2021, framing them in terms of investment and strategic transformation. In contrast, SMEs had already used similar keywords since 2019, but framed them in connection with negative experiences such as “workload,” “misconduct,” and “it is difficult.” These differences demonstrate that the same institutional demand—ESG— materializes into distinct behavioral patterns and discursive scripts depending on organizational context, and that through repeated enactment by members, such interpretations are either maintained or altered and eventually settle as institutional reality over time. Thus, ESG should not be understood as a concept simply adopted as an externally imposed guideline, but rather as something reconstructed and institutionalized through internal organizational interactions and lived experiences. This study highlights the need to interpret the ESG transition not as declarative compliance, but as a dynamic process shaped by the interaction between external pressures and internal actions.

This study compares two embedding-based natural language processing techniques—Sentence-BERT (SBERT) combined with HDBSCAN clustering and BERTopic modeling—for detecting complex emotions in short Korean online comments. Using 33,531 comments collected from a YouTube relationship counseling channel, we examined how each method captures nuanced and overlapping sentiments such as affection, avoidance, and conflict. Both models used identical SBERT embeddings and UMAP-based dimensionality reduction, and their clustering performance was quantitatively evaluated using Silhouette Score, Davies–Bouldin Index (DBI), and Calinski–Harabasz Index (CHI). The results show that BERTopic achieved higher coherence and clearer topic boundaries (Silhouette = 0.40, DBI = 0.85, CHI = 15,157) compared to SBERT–HDBSCAN (Silhouette = –0.23, DBI = 1.49, CHI = 1,230). Although both methods yielded high noise ratios due to the leaf-based density clustering, BERTopic effectively reclassified semantically relevant comments through its ClassTF-IDF weighting, improving topic stability and interpretability. These findings suggest that BERTopic provides superior performance for analyzing short, emotion-rich Korean text and offers methodological insight for future sentiment analysis research. This electronic document is a “live” template and already defines the components of your paper [title, text, heads, etc.] in its style sheet.

With social media growing fast, user-generated content (UGC) has become a key factor in influencing how consumers decide what to buy, especially in the travel and hospitality sector. But there are a lot of fake and extreme reviews, which are making it hard for customers to make the right choice and making competition in the market unfair. The present study focuses on YouTube, a platform with high global activity, and proposes a systematic solution that combines Natural Language Processing (NLP) and machine learning methods (e.g., VADER Sentiment Analysis, Support Vector Machine SVM, and LDA Topic Modelling) for identifying and filtering fake and extreme remarks in hotel reviews. This approach has been shown to enhance the automation and precision of review screening processes. Furthermore, it provides a theoretical foundation and practical methodologies to improve the online information ecology, thereby enhancing the quality of user decision-making.

홈페이지를 통하여 제공되는 인사말에는 보통 추구하고자 하는 목표 등을 포함한 핵심 정보가 담기며 소 통의 일환으로 이용되고 있다. 개인의 건강증진 및 사회통합의 역할을 담당하는 프로스포츠에서도 홈페이지 인사 말은 그 의미하는 바와 역할이 중요하다. 본 연구에서는 국내 프로스포츠 홈페이지 인사말을 대상으로 machine learning 기법을 이용하여 분석해 보았다. 그 결과 다음을 알 수 있었다, 첫째, 분석 대상으로 삼은 4개 프로리그 모두에서 유사한 결과를 보인바, 차별화를 발견할 수 없었다. 둘째, 워드 클라우드 분석, 네트워크 분석을 통해 보 았을 때, 감사의 인사와 함께 지속적인 성원을 부탁하는 내용이 주를 이루고 있는 것으로 나타났다. 나아가 감성 분석 결과 4개 프로리그 모두 예상했던 대로 긍정적인 단어의 선택이 많았으며, 분산분석 결과 그 차이는 통계적 으로 유의하지 않았다(p>0.05). 이에 향후 홈페이지 인사말 개편 시에는, 각 프로리그의 캐치프레이즈를 충분하게 담아내고, 나아가 각 구단이 프로스포츠 운영을 통하여 이루고자 하는 방향성 등이 잘 포함되도록 개선할 것을 제 안하였다.

Greetings on websites homepages typically contain core information, such as goals and visions, and serve as a means of communication. In professional sports, which play a role in promoting individual health and social integration, website greetings hold significant meaning and importance. This study analyzed greetings on domestic professional sports websites using machine learning techniques. The results are as follows: First, all four professional leagues analyzed showed similar results, revealing no differentiation. Second, word cloud and network analyses indicated that greetings mostly consist of words of gratitude and requests for continued support. Furthermore, sentiment analysis showed that, as expected, positive words were predominantly chosen across all four leagues, and analysis of variance revealed no statistically significant differences (p>0.05). Therefore, it is suggested that in future revisions of websites greetings, they should fully incorporate each professional league’s slogan and direction, as well as the objectives each club aims to achieve through professional sports operations.

이커머스 플랫폼에서 제품의 평점은 소비자의 구매 의사결정뿐만 아니라 기업 측면에서도 이를 기반으로 제품을 개선하고 마케팅 전략을 조정하는데 중요한 역할을 한다. 하지만, 최근 이커머스 플랫폼에서 리뷰 내용과 평점 간의 불일치 문제로 소비자들에게 혼란을 주어 그 신뢰도를 저하시키고 있다. 이는 소비자의 구매 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 리뷰와 평점의 불일치를 해결하고, 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 방안이 필요하다. 그리하여, 본 연구는 이커머스 플랫폼에서 리뷰와 평점 간의 불일치를 듀얼 프로세스 이론(Dual process theory)를 기반으로 이해하고, 이를 해결하기 위한 분석을 진행한다. 연구 방법으로 텍스트 마이닝을 통해 리뷰 데이터의 속성을 분류하고, 이를 감성 분석과 함께 시각화함으로써 객관적으로 신뢰할 수 있는 리뷰 결과를 제공한다. 본 연구는 듀얼 프로세스 이론을 적용하여 리뷰와 평점 간의 불일치 문제를 이해하고, 이를 해결하기 위하여 텍스트 마이닝과 시각화 기법을 통해 리뷰 데이터를 분석함으로써 기존 이커머스 관련 문헌의 확장에 기여한다. 더불어, 본 연구결과는 소비자들이 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 구매 결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 기업에게는 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 인사이트를 제공한다.

According to Plunkett Research (2018), the global sports industry’s estimated size is 1.3trillion. Sports attract significant attention from spectators, so sports officials hold a crucial responsibility of accurately and fairly overseeing high-level sports competitions (Mascarenhas, Collins, & Mortimer, 2005). However, it’s common to witness mistakes made by umpires during games. For instance, when examining data from baseball games in the 2018 season, an average of 14 incorrect calls were made by human umpires per game (Hille, 2019). In the realm of baseball, there are ongoing trials of robot umpires in lower leagues with the aim of replacing human umpires who make incorrect judgments in strike/ball decision. In 2019, the Atlantic League in the United States became the pioneer to implement the usage of robot umpires by implementing a trackman system to determine strike/ball decisions. Major League Baseball (MLB) is also contemplating the adoption of robot umpires in the near future. However, while robot umpires are in the near future for baseball, there is a lack of research regarding the opinions of spectators on this matter. Therefore, this research would explore the sentiments and perspectives of baseball spectators concerning the introduction of robot umpires. Past research on how baseball spectators perceptions of baseball robot umpires has been survey-based one, focusing on aspects like trust in umpires, enjoyments and the behavioral outcomes (Wonseok, J., Woo,K. Y.,& Yeonheung, K., 2021). The objective of this study is to undertake a comprehensive analysis of social data through posts and comments made by real baseball spectators about their opinions on robot umpires. Social media platforms, which include online baseball communities, have gained popularity as valuable resources to exchange social support with others (Cutrona&Suhr, 1994; Fox&Duggan, 2013; Gray, Fitch, Davis, & Phillips, 1997). People who share common interests can utilize social networking sites to engage with other social media users to learn the practices easily and quickly without geographical constraints (Gilbert, 2016; Wang et al., 2021). Baseball spectators also share their opinions on robot umpires with others within social online communities. Therefore, this research aims to explore the following research question: What are the primary topics of discussion regarding robot umpires in baseball expressed on the social communities? While robot umpires have not yet been introduced in Major League Baseball games, they are currently undergoing pilot phases in lower leagues, providing baseball spectators with a glimpse of what the future implementation might hold. Spectators’ perception of robot umpires could evolve as spectators witness their use in these lower leagues and as they anticipate their introduction to the higher leagues. In other words, their expectations of robot umpires may shift, leading to the emergence of new opinions, and online community’s response might also vary over time. Therefore, this research suggests the following research questions: How does the baseball community’s reaction to robot umpires change over time? This research would derive social community data from Reddit (http://www.reddit.com), a widely used platform for social networking and online discussion. In 2015, Reddit users actively engaged in more than 88,000 subreddits (i.e., topically specialized sub-communities) and generated 83 billion-page views (Reddit, 2015). Among these subreddit, this research would crawl content data related to robot umpires from two baseball-related subreddits (r/baseball and r./MLB). This study would gather data including the post or comment, title. author’s identification, timestamp. These relevant data would be collected from 2018, before the implementation of robot umpires in the Atlantic League, up to 2023. Social analytics, encompassing text-mining and sentiment analysis, would be used to analyze social big data derived from social media content about the public’s perception of robot umpires. This research would extract useful keywords and analyze their frequency based on natural language processing and morphological analysis techniques. Additionally, through sentiment analysis, this research aims to identify public opinions expressed in the documents categorizing them as positive or negative emotions. Furthermore, this research would track the changes in the frequency of positive and negative keywords related to robot umpires. This study anticipates that keyword analysis through text mining would suggest words associated with expectations and concerns regarding the implementation of robot umpires, frustration with human umpire errors, and calls for faster adoption. Furthermore, this research predict that spectator’s perception of robot umpires would be predominantly positive, with positive sentiment outweighing negative ones. Nevertheless, following the introduction of robot umpires in the lower leagues, this research expects that there would be some increase in negative sentiment due to apprehensions and concerns about the technical aspects. By this research, the result could significantly influence the adoption of robot umpires in big leagues such as MLB. By delving into the perceptions of baseball fans, this research would contribute to provide valuable insights that have the potential to impact the decision-making process for those considering the replacement of human umpires with robot umpires. Moreover, this study would contribute to the understanding of how the introduction of innovative technologies in sports affect emotions within the social communities.

최근 인공지능과 그래픽 기술을 기반으로 제작된 가상 인플루언서가 등장하여 사람들에게 많은 영향 을 주고 있다. 이러한 가상 인플루언서에 관한 댓글을 크롤링하고 텍스트 마이닝하여 키워드 동향을 제 시하는 공학 기술적 연구가 진행되었다. 또한 마케팅 분야에서 가상 인플루언서에 관한 연구모형을 수립 하고 설문조사하여 검증하는 실증연구가 수행되었다. 그러나 공학 기술적 연구들은 가상 인플루언서에 대한 주요 연구변수나 관계성을 제시하지 못한다는 한계가 있고, 경영 분야 연구들은 연구자의 특정 관 점에 한정되어 설명하는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 귀납적인 텍스트 마이닝 기반의 공학적 연 구와 연역적인 인과모형 기반의 경영학적 연구를 연계하여 연구함으로써 가상 인플루언서에 대한 대중의 인식과 감정을 규명하고, 각 연구방법이 지닌 한계점을 극복하고 기존 연구를 발전시켰다. 이를 위해 가 상 인플루언서의 YouTube 동영상 이용자 댓글을 추출하였다. 댓글 데이터를 전처리한 후에 빈도분석과 TF-IDF 분석, 구조적 등위성 분석, 감성분석 등을 수행하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 빈도분석 결과, 사람들은 가상 인플루언서의 외모, 콘텐츠, 기술에 많은 관심을 보였고, 특히나 가상 인플 루언서의 얼굴, 춤, 노래 등과 같은 외형적 부분에 많은 관심을 보였다. 둘째, 구조적 등위성 분석을 수행 한 결과, 의인성, 소통성, 태도, 기술수용, 제작기술의 5개 키워드 그룹이 제시되었다. 셋째, 감성분석 결 과, 가상 인플루언서에 대한 긍정 감정은 45.8%, 부정 감정은 16.7%, 중립 감정은 37.5%로서 긍정 감성 이 가장 높게 나타났다. 이로써 가상 인플루언서에 대한 사람들의 인식이나 감정이 대체로 긍정적임을 확인하였다. 본 연구는 최근 새롭게 등장한 가상 인플루언서에 대한 사람들의 인식과 감정을 규명하였다 는 점에서 의미가 있다. 그리고 귀납적 방법과 연역적 방법을 함께 사용하여 공학 기술적으로 연구되어 결과를 나열하는 방식의 방법적 한계를 보완하고, 경영적, 사회적 의미를 해석하고 설명하였다는 점에서 의미가 있다.

Recently, a virtual influencer created based on artificial intelligence and graphic technology has appeared and has a lot of influence on people. Engineering and technical research was conducted to suggest keyword trends by crawling and text mining comments on these virtual influencers. In addition, empirical research in the field of marketing was conducted to establish a research model for virtual influencers, and to conduct a survey to verify them. However, engineering and technical studies have a limitation in that they cannot present major research variables or relationships on virtual influencers. Studies in the field of management have limitations in partially explaining because they are caught up in the researcher's specific point of view. Therefore, in this study, text mining-based engineering research and causal model-based business management research were linked. Through this, the public's perceptions and emotions of virtual influencers were investigated, and the limitations of each research method were overcome. After extracting and preprocessing data from YouTube reviews about virtual influencers, keyword frequency analysis, TF-IDF analysis, structural equivalence analysis, and sentiment analysis were performed. The study results are summarized as follows. First, as a result of keyword frequency analysis, people showed a lot of interest in the appearance, content, and technology of virtual influencers. People especially paid more attention to the virtual influencer's appearance, such as the face, dance, and song. Second, as a result of structural equivalence analysis, five keyword groups were presented: anthropomorphism, communication, attitude, technology acceptance, and creative technology. Third, as a result of sentiment analysis, positive emotions for virtual influencers were 45.8%, negative emotions 16.7%, and neutral emotions 37.5%, showing the highest positive emotions. As a result, it was confirmed that people's perceptions and emotions toward virtual influencers were generally positive. This study is meaningful in that it identified people's perceptions and emotions about the newly emerging virtual influencers. And it is meaningful in that it developed the methodological limitations of engineering research and explained managerial and social meanings by using both inductive and deductive methods.

본 연구는 2022 베이징동계올림픽 판정과 관련된 내용을 소셜네트워크의 비정형 텍스트 데이터를 통해 사회적 인식을 규명하기 위한 연구를 하였다. 연구에 활용된 기법으로는 Textom을 활용해 텍스트마이닝과 감성분석을 하였고 Ucinet6 프로그램의 시각화를 활용한 CONCOR 분석을 하였다. 한편, 2022 베이징동계올림픽 판정에 대한 소셜네트워 크 분석은 동계올림픽 판정 논란이 야기되는 현시점에서 대중들의 감정과 관심 내용을 파악하여 동계올림픽에 대한 평가 적 내용을 담고자 하였으며 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 2022 베이징동계올림픽 판정의 키워드 분석결과 개최국 관련 내용과 편파판정 관련 이슈, 편파판정 종목 등이 주를 이루고 있었다. 둘째, 2022 베이징동계올림픽 판정의 감성분석 결과 총 빈도수 1726에서 긍정 697(40.38%), 부정 1029(59.62%)으로 나타났고 감성강도 비율은 긍정 39.98%, 부정 61.02%가 나타났다. 셋째, 2022 베이징동계올림픽 판정의 CONCOR분석 결과 주요인식에는 심판의 편파판정 논란과 종목에 대한 인식명이 나타났고 주변인식 1은 편파판정과 관련된 뉴스가 나타났으며, 주변인식 2는 편파판정 논란이 된 종목이 나타났다.

This study was conducted to identify social perceptions through unstructured text data of social networks regarding the judgment of the 2022 Beijing Winter Olympics. As the techniques used in the study, text mining and sentiment analysis were performed using Textom, and CONCOR analysis was performed using the visualization of Ucinet6 program. On the other hand, social network analysis of the decision of the 2022 Beijing Winter Olympics was intended to contain the evaluative content of the Winter Olympics by identifying the public's feelings and interests at the time when the controversy over the decision of the Winter Olympics arises. The conclusion of this study is as follows. First, as a result of keyword analysis of the judgment of the 2022 Beijing Winter Olympics, content related to the host country, issues related to bias judgment, and events for bias judgment were predominant. Second, as a result of emotional analysis of the judgment of the 2022 Beijing Winter Olympics, the total frequency of 1726 was positive 697 (40.38%) and negative 1029 (59.62%), and the emotional intensity ratio was 39.98% positive and 61.02% negative. Third, as a result of the CONCOR analysis of the decision of the 2022 Beijing Winter Olympics, the controversy over the judgment of bias and the recognition name of the event appeared in the main perceptions. item appeared.

본 연구는 포스트코로나 시대에 그 필요성과 상용화 가능성이 큰 대학생 진로상담 챗봇 설계를 위한 전초 작업에 해당된다. 학령 인구의 급감 과 더불어 최근 5년간 대학을 자퇴하는 학생 수가 꾸준히 증가하고 있으며 특히, 코로나 팬데믹으로 인한 원격 수업 등으로 인해 그 수는 더 늘어 날 것으로 보인다. 위기 시대에 대학은 ‘등록경영(enrollment management)’ 의 차원에서 보다 수요자 중심의 교육 서비스와 행정을 위한 해법 마련에 부심하고 있는 상황에서 캘리포니아 주립대학 등에서는 AI 기반의 개인화된 챗봇 및 카운슬링 챗봇을 통해 사용자 만족도를 제고하고 있 다. 진로문제는 대학생 고민의 매우 큰 비중을 차지하고 있으며 문제 해결 방안 설계시 현재 대학생인 모바일 네이티브 세대들의 관심 키워드와 접근성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 대학생 진로상담의 Q&A가 행해지는 대표적인 소셜미디어 중의 하나인 네이버 지식인에서 ‘대학생 진로상담’을 키워드로 했 을 때 검색되는 질의문 텍스트를 크롤링한 후 빈도 분석을 통해 대학생 진로상담 챗봇설계를 위한 선택지 키워드를 도출하고 실험적인 맥락 분 석과 감성 분석을 행하였다. 향후 연구에서는 텍스트 마이닝으로 도출된 소셜 데이터를 기반으로 진로 및 경력 컨설턴트의 도메인 지식과 결합 하여 체계적인 진로상담 온톨로지(ontology)를 구축해야 한다. 또한 현실에서 실용적인 챗봇으로 기능하기 위해서는 내용과 맥락에 맞는 복합적 인 감성 분석을 행하야 하며 온톨로지를 이용하여 쿼리-정보 매핑 후보를 추출하는 단계, 질의자의 쿼리에 대한 적합한 정보를 인출하는 시스템 이 선행돼야 한다.

This study intends to design for the college student career counseling chatbot that is highly necessary in the post-corona era. Along with the sharp decline in the school-age population, the number of students dropping out of college has been steadily increasing over the past five years, and the number is expected to increase further due to the coronavirus pandemic. In the era of crisis, universities are struggling to come up with solutions for more learner-centered educational services and 'enrollment management'. In one of the California State Universities(CSUCI), for example, it improves students satisfaction through AI-based personalized chatbots and counseling services. Career issues occupy a very large proportion of college students' concerns, and when designing a solution to the problem, their searching keywords and their accessibility of the mobile native generation should be considered. In this study, based on the texts extracted in QnAs section of Naver, Korea’s number one search engine, we design Talkabot for college students career counseling. It combines with rule based keywords matching and dialogs responding to texts based on the context analysis and sentiment analysis. In future research, based on the social data derived from text mining, it is necessary to build a systematic career counseling ontology by combining it with the domain knowledge of career consultants. In order to function as a practical chatbot in the real world, more complex sentiment analysis, for example with Google cloud API should be required. More importantly, we should establish an ontology-based query-information mapping in the career counseling chatbot.