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검색어: discourse analysis, 검색결과: 8
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초록

본 연구는 문헌정보학 분야에서 논의되고 있는 웹 정보 네비게이션의 개념에 대해 보다 명확한 이해를 위해 그 개념정의에 따른 핵심적인 특성들을 분석하고자 한다. 웹이 등장한 1995년을 기준으로 최근 2012년까지 문헌정보학 분야 국외 학술지에 출판된 총 32편의 웹 네비게이션 연구 논문들을 정성적 내용분석과 담론분석을 통해 웹 네비게이션 개념의 정의유형과 그 구성요소와 특징들을 조사하였다. 웹 정보 네비게이션 개념은 크게 네비게이션 행위, 네비게이션 전략, 네비게이션 디자인으로 구분되며, 행위적 특성에 따른 네비게이션 유형 비교는 네비게이션 전략과 디자인 요소들의 상호관련성을 파악하는데 개념적 틀로 제시되었다.

Abstract

The study aims to analyze the notion of web navigation in library and information science (LIS) by investigating the concepts and its consequences. The analysis is based on 32 articles published in international LIS journals between 1995 and 2012. The study noted the changing contexts of information retrieval in the Web environment, and discusses the changes over time in the way in which the notion of navigation have been regarded. Three main concepts are identified: navigation behavior, navigation strategies, and navigation designs.

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본 연구는 일상생활 정보탐색의 맥락에서 개인에게 생활의 모니터링 도구로 기능할 수 있는 주변 사람과의 반복적 접촉인 일상적 만남에 대해 탐색한 연구이다. 의도적 정보행위와 비의도적 정보행위의 조합인 일상적 만남의 특성을 밝히기 위해 일상생활 정보탐색 이론에 관한 연구를 바탕으로 9명의 기러기엄마와 일대일 면접을 수행하였다. 결론적으로 일상적 만남에서의 정보요구, 정보탐색과정, 정보탐색행위의 특성 등을 밝혀내고, 연구 참여자의 해석에 기초한 일상적 만남의 레퍼토리를 분석함으로써 정보원으로서의 가치를 살펴보았다.

Abstract

This study focuses on the characteristics of information seeking behavior through the casual interactions which are regular contacts with others as information sources in the context of ELIS. Qualitative data were gathered using semi-structured one-to-one interviews with 9 wild-goose mothers in order to investigate the casual interactions. We identified information needs, patterns and characteristics of information seeking behavior through the casual interactions and the major interpretative repertoires.

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오찬희(성균관대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 김규리(성균관대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 주영준(연세대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.1, pp.257-280 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.1.257
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본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 ‘삼성전자’, ‘SK하이닉스’, 이차전지 산업에서 ‘삼성SDI’, ‘LG화학’, 바이오 산업에서 ‘삼성바이오로직스’, ‘셀트리온’을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

Abstract

In this study, we analyzed comments on news articles of representative companies of the three industries (i.e., semiconductor, secondary battery, and bio industries) that had been listed as national strategic technology projects of South Korea to identify public opinions towards them. In addition, we analyzed the relationship between changes in public opinion and stock price. ‘Samsung Electronics’ and ‘SK Hynix’ in the semiconductor industry, ‘Samsung SDI’ and ‘LG Chem’ in the secondary battery industry, and ‘Samsung Biologics’ and ‘Celltrion’ in the bio-industry were selected as the representative companies and 47,452 comments of news articles about the companies that had been published from January 1, 2020, to December 31, 2020, were collected from Naver News. The comments were grouped into positive, neutral, and negative emotions, and the dynamic topics of comments over time in each group were analyzed to identify the trends of public opinion in each industry. As a result, in the case of the semiconductor industry, investment, COVID-19 related issues, trust in large companies such as Samsung Electronics, and mention of the damage caused by changes in government policy were the topics. In the case of secondary battery industries, references to investment, battery, and corporate issues were the topics. In the case of bio-industries, references to investment, COVID-19 related issues, and corporate issues were the topics. Next, to understand whether the sentiment of the comments is related to the actual stock price, for each company, the changes in the stock price and the sentiment values of the comments were compared and analyzed using visual analytics. As a result, we found a clear relationship between the changes in the sentiment value of public opinion and the stock price through the similar patterns shown in the change graphs. This study analyzed comments on news articles that are highly related to stock price, identified changes in public opinion trends in the COVID-19 era, and provided objective feedback to government agencies’ policymaking.

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Abstract

The study analyzes mission statements of Library and Information Science schools in the United States. It aims to reveal identities of LIS by Critical Discourse Analysis (CDA). The study examines the strategies or stereotypes of academic mission statements in LIS as a genre. Mission statements are analyzed using discourse analysis to find common ideology using agency, modality, and lexical analysis. A comparative analysis of two mission statements is also conducted within discursive practices to reveal characteristics of two schools. This study has value in that it provides implications for other ideological discussions applicable to LIS.

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서하림(연세대학교 문헌정보학과 석사) ; 송민(연세대학교 문헌정보학과 교수) 2019, Vol.36, No.4, pp.207-226 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2019.36.4.207
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우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 ‘우울’ 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.

Abstract

Depression is a serious psychological disease that is expected to afflict an increasing number of people. And studies on depression have been conducted in the context of social media because social media is a platform through which users often frankly express their emotions and often reveal their mental states. In this study, large amounts of Korean text were collected and analyzed to determine whether such data could be used to detect depression in users. This study analyzed data collected from Twitter users who had and did not have depressive tendencies between January 2016 and February 2019. The data for each user was separately analyzed before and after the appearance of depressive tendencies to see how their expression changed. In this study the data were analyzed through co-occurrence word analysis, topic modeling, and sentiment analysis. This study’s automated data collection method enabled analyses of data collected over a relatively long period of time. Also it compared the textual characteristics of users with depressive tendencies to those without depressive tendencies.

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이형미(중앙대학교) ; 김성희(중앙대학교) 2006, Vol.23, No.4, pp.295-315 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.4.295
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본 연구에서는 캠퍼스 지식경영의 관점에서 대학 내 지식 중에서도 대학 교수들 간의 강의자원 공유의 필요성과 그에 영향을 미치는 영향요인들에 대해 분석하였다. 분석결과 강의자원 공유 영향요인으로 설정된 6개의 요인 즉, 인지도’, ‘신뢰성’, ‘의사소통의 개방성’, ‘협력도’,평가와 보상’, ‘IT 인프라기반 의사소통채널’중 관계적 요인의 ‘인지도’와 구조적요인의 ‘평가와 보상’ 두 요인만이 종속변수인 ‘대학 내 강의자원 공유’에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개별 독립변수들의 상대적 중요도를 비교해보면 특히 관계적 요인인 ‘인지도’가 ‘대학 내 강의자원 공유’에 탁월한 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Sharing knowledge is an important factor in the discourses on the knowledge management on the campus. This article analyzed the impact of organizational context on faculty's perceptions of knowledge-sharing capabilities in the university. As a result, perceptions of knowledge-sharing capabilities and performance-based reward systems were found to significantly affect faculty knowledge-sharing capabilities in the university studied. Also, results from multivariate analysis showed that the faculty's perception of knowledge-sharing more significantly affected knowledge-sharing than reward system.

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정우경(숙명여자대학교 문헌정보학과 석사) ; 신동희(숙명여자대학교 문헌정보학과) 2023, Vol.40, No.4, pp.1-31 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.4.001
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본 연구는 여성의 건강과 밀접한 관련이 있는 모바일 월경주기 측정 애플리케이션을 대상으로 토픽모델링 기법과 함께 다양한 텍스트 마이닝 기법을 도입하여 사용자 경험 평가를 실시하였으며 그 결과를 허니콤(Honeycomb)모델과 결합하여 분석하였다. 월경주기측정 애플리케이션 리뷰에서 드러난 사용자 경험을 평가하기 위해 월경주기측정 애플리케이션의 한국어 리뷰 47,117개를 수집하였다. 리뷰에서 드러난 사용자 경험에 관한 전체적인 담론 확인을 위해 토픽모델링 분석을 실시하였고, 각 토픽 별 구체적인 경험을 확인하고자 동시출현 네트워크 관계로 구축한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 또한 사용자의 정서적 경험을 파악하기 위해 감정분석(Sentiment Analysis)을 실시하였다. 이를 기반으로 월경주기측정 애플리케이션의 개발 전략을 정확도, 디자인, 모니터링, 데이터관리 및 사용자관리 측면에서 제시하였다. 연구 결과, 애플리케이션의 월경주기측정 정확도 및 모니터링 기능을 개선해야 함이 확인되었으며 다양한 디자인적 시도가 필요함이 관찰되었다. 또한 개인정보와 사용자의 생체 데이터 관리방법에 대한 보완의 필요성도 확인되었다. 본 연구는 월경주기측정 애플리케이션의 사용자 경험(UX)을 심층적으로 탐색하여 이용자들이 경험한 다양한 요인을 밝히고 더 나은 경험을 제공하기 위한 실질적인 개선점을 제시하였다. 또한 사용자 경험을 평가하는 과정에서 방대한 양의 리뷰 데이터를 연구자가 면밀하게 파악할 수 있도록 토픽모델링과 텍스트 네트워크 분석 기법을 결합하여 방법론을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

This study conducted user experience evaluation by introducing various text mining techniques along with topic modeling techniques for mobile menstrual cycle measurement applications that are closely related to women’s health and analyzed the results by combining them with a honeycomb model. To evaluate the user experience revealed in the menstrual cycle measurement application review, 47,117 Korean reviews of the menstrual cycle measurement application were collected. Topic modeling analysis was conducted to confirm the overall discourse on the user experience revealed in the review, and text network analysis was conducted to confirm the specific experience of each topic. In addition, sentimental analysis was conducted to understand the emotional experience of users. Based on this, the development strategy of the menstrual cycle measurement application was presented in terms of accuracy, design, monitoring, data management, and user management. As a result of the study, it was confirmed that the accuracy and monitoring function of the menstrual cycle measurement of the application should be improved, and it was observed that various design attempts were required. In addition, the necessity of supplementing personal information and the user’s biometric data management method was also confirmed. By exploring the user experience (UX) of the menstrual cycle measurement application in-depth, this study revealed various factors experienced by users and suggested practical improvements to provide a better experience. It is also significant in that it presents a methodology by combines topic modeling and text network analysis techniques so that researchers can closely grasp vast amounts of review data in the process of evaluating user experiences.

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고영수(연세대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 이수빈(연세대학교 문헌정보학과 박사과정) ; 차민정(연세대학교 소셜오믹스 연구센터) ; 김성덕(연세대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 이주희(연세대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 한지영(연세대학교 문헌정보학과 석사과정) ; 송민(연세대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.2, pp.111-129 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.2.111
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초록

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 ‘Reddit’의 불면증 커뮤니티인 ‘insomnia’를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군(‘부정적 감정’, ‘조언 및 도움과 감사’, ‘불면증 관련 질병’, ‘수면제’, ‘운동 및 식습관’, ‘신체적 특징’, ‘활동적 특징’, ‘환경적 특징’)을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

Abstract

Insomnia is a chronic disease in modern society, with the number of new patients increasing by more than 20% in the last 5 years. Insomnia is a serious disease that requires diagnosis and treatment because the individual and social problems that occur when there is a lack of sleep are serious and the triggers of insomnia are complex. This study collected 5,699 data from ‘insomnia’, a community on ‘Reddit’, a social media that freely expresses opinions. Based on the International Classification of Sleep Disorders ICSD-3 standard and the guidelines with the help of experts, the insomnia corpus was constructed by tagging them as insomnia tendency documents and non-insomnia tendency documents. Five deep learning language models (BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet) were trained using the constructed insomnia corpus as training data. As a result of performance evaluation, RoBERTa showed the highest performance with an accuracy of 81.33%. In order to in-depth analysis of insomnia social data, topic modeling was performed using the newly emerged BERTopic method by supplementing the weaknesses of LDA, which is widely used in the past. As a result of the analysis, 8 subject groups (‘Negative emotions’, ‘Advice and help and gratitude’, ‘Insomnia-related diseases’, ‘Sleeping pills’, ‘Exercise and eating habits’, ‘Physical characteristics’, ‘Activity characteristics’, ‘Environmental characteristics’) could be confirmed. Users expressed negative emotions and sought help and advice from the Reddit insomnia community. In addition, they mentioned diseases related to insomnia, shared discourse on the use of sleeping pills, and expressed interest in exercise and eating habits. As insomnia-related characteristics, we found physical characteristics such as breathing, pregnancy, and heart, active characteristics such as zombies, hypnic jerk, and groggy, and environmental characteristics such as sunlight, blankets, temperature, and naps.

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