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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
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.