확률형 아이템 뉴스 마이닝: Word2Vec 활용한 키워드 유사도 분석

• 영문명: Mining Loot Box News: Analysis of Keyword Similarities Using Word2Vec
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 김태경(Kim, Taekyung) 손원석(Son, Wonseok) 전성민(Jeon, Seongmin)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2020추계학술대회, 731~735쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.10.30

국문 초록

많은 연구자들은 확률형 아이템과 관련한 문제 및 개선방안에 대하여 연구해왔다. 현재까지 누적된 문헌들에 따르면 확률형 아이템은 사회적으로 사행성, 과소비, 청소년보호문제, 아이템에 대한 불공정성, 확률에 따른 보상체계에 대한 불만 등 부정적인 영향을 끼치는 것으로 알려져 있지만, 이에 대한 여론 동향 연구는 부족했다. 따라서 본 연구에서는 Word2Vec알고리즘을 사용하여 확률형 아이템과 관련한 뉴스의 키워드 유사도 분석연구를 실시하였다. 국내 뉴스 데이터(N=1,114)에 따르면 확률형 아이템의 여론은 사행성 조장, 판매, 자율 규제 실효성, 규제 강화라는 이슈가 두드러져 기존 문헌들의 주장과 일치했음을 확인했다. 여론 분석 결과를 더 자세히 알아본 결과, 확률형 아이템의 판매가 사행심 조장 측면에서 우려된다는 여론이 두드러지며, 이와 함께 자율 규제의 실효성에 대한 관심도 높은 것을 알 수 있었다. 게다가 규제와 자율규제 정보가 추가될 수록 확률형 아이템으로 인한 사회적인 이슈가 강하게 드러난다는 사실을 알 수 있었다. 이와 같이 앞으로 규모가 작은 영세 게임 사업자들이 기존의 시간과 비용이 많이 소모되는 전통적 패널 조사 대신 본 여론 동향 분석방법을 이용한다면 확률형 아이템 규제와 관련한 정보를 신속하게 파악할 수 있을 것으로 기대한다.

목차

1. 서론

2. 기사 분석

3. 확률형 아이템

4. Word2Vec 기반의 여론 동향 분석

5. 데이터 획득 및 분석 결과

6. 결론

참고문헌