귀납적 사회과학연구를 위한 확장형 오피니언마이닝 시스템 설계

• 영문명: Design of expanded opinion mining system for supporting inductive method in social science research
• 발행기관: 제주대학교 관광과경영경제연구소
• 저자명: 김근형(Kim Keun Hyung) 김두경(Kim Doo Gyung)
• 간행물 정보: 『산경논집』산경논집 제34집, 41~54쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.02.28

국문 초록

SNS(Social Network Service)와 스마트폰의 대중화로 인하여 다양한 사회구성원들로부터 대량의 텍스트 데이터가 폭발적으로 생성되고 있다. 이러한 텍스트 데이터는 빅데이터의 유형 중의 하나로서, 사회여론을 파악하거나 새로운 사회현상을 규명하는데 있어 중요한 자료가 될 수 있다. 기존의 사회과학연구방법은 가설을 먼저 설정하고 이를 지지할 수 있는 실증적 자료를 수집하는 연역적 연구방식을 따르지만, 빅데이터 시대에는 이미 존재하는 텍스트 데이터를 분석하여 특정 사회현상이 반영된 패턴을 도출하고 이 패턴을 기반으로 이론을 정립하는 귀납적 연구방식이 사회과학연구의 또 다른 한 축으로 정립될 필요가 있다. 본 논문에서는 빅데이터 상의 텍스트 데이터를 분석함으로써 귀납적 사회과학연구를 지원할 수 있는 오피니언마이닝시스템의 개념을 소개하고 그 기능에 대한 설계도를 제안하고자 한다. 확장형 오피니언마이닝시스템의 주요 기능은 텍스트 데이터를 분석하여 개념변수를 생성할 수 있어야 하며, 이러한 개념변수에 대한 긍정/부정 의견을 5점 척도로 계산할 수 있어야 한다. 확장형 오피니언마이닝시스템은 사회과학연구의 새로운 패러다임을 도입하는데 기여할 것이며, IT융합의 새로운 적용모델로서 그 가치가 있을 것이다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 확장형 오피니언마이닝시스템의 설계

Ⅳ. 결론

참고문헌

국문개요