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본 연구의 목적은 최근 주목되고 있는 인공지능 기법을 활용해 온라인 여론 측정 도구를 개발·공유하는 데 있다. 한국 정치에 있어서 온라인 공간의 중요성이 점증함에도 불구하고, 이에 대한 연구방법론은 여러 가지 난제에 직면해 있다. 특히 온라인 여론 측정의 필요성에도 불구하고, 실시간으로 생성되는 빅데이터는 수작업에 의한 내용분석을 사실상 불가능하게 만들고 있다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘 중 KoBERT 모델을 사용하여, 뉴스 기사에 게재된 댓글을 긍정･중립･부정으로 분류하는 ‘온라인 댓글 분류기’를 개발하였다. 2021년 4월 7일에 치러진 부산시장 보궐선거 뉴스에 게재된 댓글을 대상으로 분류기의 정확도를 검증한 결과, 사람에 의한 분류 대비 93.04%의 정확도를 보이고 있었다. 따라서 본 연구에서 개발된 온라인 댓글 분류기의 학계 공유는 한국어에 대한 내용분석 도구가 부재한 현실에서 뉴스 공간에서의 여론뿐만 아니라, 페이스북, 유튜브, 트위터, 인스타그램 등 다양한 온라인 공간에서의 여론을 파악하는 데 유용한 도구가 되리라 기대한다.

The research develops a method to measure public opinion from online space. The importance of the Internet has gradually increased over time in the field of Korean politics. However, there are unresolved difficulties in research methodology to investigate the qualities of the online public. Despite researchers’ desire to analyze online public opinion, it is almost impossible to manually process a massive amount of data continuously generated in cyberspace. In particular, there is no feasible tool to perform content analysis on large-scale data written in the Korean language. The article forges the deep neural network system based on the KoBERT model to classify users’ comments on a political news article upon their attitude. It presents 93.04% accuracy on determining the polarity of reader comments on political articles regarding the Busan mayoral by-election on April 7th, 2021. The automated classification model described in this research can extend researchers’ capability of measuring online public opinions from various sources, including Internet news, Facebook, YouTube, Twitter, and Instagram.
#온라인 정치 여론 #한국어 #댓글 분류기 #딥러닝 #정확도 #online political public opinion #Korean language #automated classification model #deep learning #KoBERT #accuracy

목차

논문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 감성분석에 대한 기존 연구
Ⅲ. KoBERT를 활용한 온라인 댓글 분류기
Ⅳ. 온라인 댓글 분류기 적용: 부산시장 보궐선거에서의 온라인 여론
Ⅴ. 결론 및 함의
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (34)

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