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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.
초록
본 연구는 경기지역의 상호대차데이터를 분석하여 상호대차 장서의 지역 간 네트워크를 분석하여 보고자 하였다. 경기지역 공공도서관의 지역 간 상호대차 장서의 네트워크를 분석하여 장서의 이동이 어떻게 이루어지는가 파악함으로써 실무기반 데이터의 활용 방안을 모색해보았다. 이를 통하여 효율적 상호대차를 위하여 지역을 권역별로 나누어 상호대차를 실시한다면 더욱 원할한 상호대차가 이루어질 수 있음을 확인하였다.
Abstract
The purpose of this study was to analyze ILL data in Gyeonggi province so that it could make a further analysis on current inter-regional network of book collection in ILL. In details, this study sought to analyze inter-regional network of ILL book collection among public libraries in Gyeonggi province to examine how a collection of books could be exchanged among those libraries, and analyze possible applications of task-based data in ILL. As a result, this study could verify that the further implementation of ILL across more detailed areas than current regions for the benefit of efficient ILL, if possible, would contribute to streamlining ILL practices.