인터넷 포털 카페의 역동적 여론 형성에 관한 연구 : 빅데이터를 활용한 사회 네트워크 분석, 의미 연결망 분석,감성 분석을 중심으로
A Study on the Formation of Dynamic Public Opinion in Internet Cafe : Focusing on social network analysis, semantic network analysis, sentiment analysis using Big Data
- 주제(키워드) 도움말 빅데이터(Bigdata) , 인터넷 포털 카페(IInternet portal cafe) , 국정원(Nation intelligence service) , 사회 네트워크 분석(Social network analysis) , 의미 연결망 분석(Semantic network analysis) , 감성 분석(Sentimental analysis) , 유력 카페(Influential cafe) , 다중자(Multiful self)
- 발행기관 서강대학교 언론대학원
- 지도교수 장용호
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 언론대학원 디지털미디어
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000054236
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
본 연구는 빅데이터 기술을 활용하여 국정원 대선 개입 의혹 사건 발생부터 국회 본회의 국정원 개혁안 통과 시점까지 1년 1개월간 국내 대표적인 인터넷 포털 카페인 <다음 카페>, <네이버 카페>에 ‘국정원’ 키워드로 이용자들이 작성한 게시글을 수집하였고 이를 바탕으로 인터넷 포털 카페의 역동적 여론 형성 과정을 살펴보았다. 인터넷 카페 이용자의 역동적 여론 형성 과정을 크게 네트워크 측면, 의미 구조 측면, 감성 측면에서 빅데이터 분석을 실시하였다. 연구 결과, 인터넷 포털 사이트 및 카페 속성별 게시글의 차이점을 발견하였다. 전체 게시글 중 다음 카페 게시글이 네이버 카페 게시글보다 월등히 많은 버즈량이 발생한 것으로 조사되었다. 이를 통해 인터넷 카페 이용자들의 역사적 경로 의존성이 존재하는 것으로 생각된다. 그리고 네이버 카페의 경우, 여성 카페인 ‘레몬테라스’에서 가장 많은 게시글이 작성되었고, 패션•의류•육아 카페 등 일반 취미 공동체로 모인 카페가 상위 카페로 조사되었다. 따라서 여성의 정치 참여가 더욱 활발해지고 삶-정치(Biopolitics)시대가 도래한 것으로 고려된다. 인터넷 카페 게시글의 의미 연결망 분석을 실시한 결과, 정치 성향에 따라 게시글 속 사용되는 핵심 단어의 출현 빈도와 중심성 값에 차이점을 확인하였다. 그리고 친정부 성향 카페와 정부비판 성향 카페가 상반된 의미 구조를 형성하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 유사한 의미 그룹이라고 할지라도 핵심 단어에 따라 다르게 해석되는 것을 확인하였다. 시간에 흐름에 따라 역동적 여론 형성 과정을 살펴본 결과, 인터넷 카페 게시글의 경우에는 국정원 대선 개입 의혹 사건 이후로 발생한 다양한 하부 이벤트에 민감하게 반응하기보다는 자신이 정해놓은 정치적 신념에 부합하는 이벤트만을 선별적으로 수용하였다. 그리고 국정원과 직접적인 관련이 없지만, 정치적 신념을 대변하는 다른 이벤트를 대입하여 게시글을 작성하는 것으로 분석되었다. 인터넷 카페의 네트워크 분석을 통해 정보의 생산과 확산에 큰 영향력을 발휘하는 정치 성향별 유력 카페와 다중자(Multiful self)를 추출하였다. 인터넷 게시글의 감성 분석을 실시한 결과, 친정부 성향 카페 게시글에서는 ‘분노’가 가장 출현 빈도가 높은 감성 범주로 나타났다. 그다음 순으로는 ‘슬픔’ > ‘기쁨’ > ‘놀람’ > ‘혐오’ 등으로 조사되었다. 정부 비판 성향 카페 게시글의 감성 범주는 ‘슬픔’ > ‘분노’ > ‘기쁨’ > ‘놀람’ > ‘혐오’ 순으로 상위 감성 범주가 분석되었다. 그리고 게시글 유형에 따라 ‘직접 작성의 경우’와 ‘퍼온 글인 경우’로 분류하여 감성 분석을 실시한 결과, 게시글 유형 간 상관관계가 유의미하게 나타났다. ※ 키워드 : 빅데이터, 인터넷 포털 카페, 국정원, 사회 네트워크 분석, 의미 연결망 분석, 감성 분석, 유력 카페, 다중자
more초록/요약 도움말
In this research, board messages written by users with a keyword 'National Intelligence Service' on <Daum cafe> and <Naver cafe> which are the most representative national internet cafes were collected for a year and a month from the moment that National Intelligence Service was suspected of intervention in presidential election to the moment that a reformed bill of National Intelligence Service was passed at the general meeting of National Assembly using Big Data technique and the formation of dynamic public opinions in the internet cafe was investigated on the basis of such. Big Data analysis was conducted on a process of forming dynamic public opinions by internet cafe users roughly from network aspect, semantic structure aspect and sentiment aspect. As a result of the research, a difference was found between the articles on internet portal site and the board messages in internet cafe of different attributes. It was investigated that the board messages in Daum cafe generated much more buzz amount than those in Naver cafe did among all board messages. With this investigation, it is considered that internet cafe users have dependence on historical path. Furthermore, in case of Naver cafe, it was found that the largest number of board messages was written in a female cafe 'Lemon Terrace' and that most cafes has formed a community for a general hobby such as fashion, clothing and infant care. Therefore, it is considered that female's participation in politics is more active and that Biopolitics age has arrived. As a result of an analysis on a semantic network of the board messages of internet cafe, it was verified that there is a difference in the frequency of appearance of core words used in the messages and in the centrality value depending on inclination of politics. And it was analyzed that pro-government cafe and government-critical cafe have formed an antithetic semantic structure. Furthermore, it was verified that even the similar semantic groups are interpreted differently according to the core words. As a result of investigating into a process of forming dynamic public opinions according to the passage of time, the board messages of internet cafe selectively embraced only the events in accordance with their political creed rather than reacting to various subordinate events generated after the event that National Intelligence Service was suspected of intervention in presidential election. Moreover, without making any direct relation with National Intelligence Service, it was analyzed that they write messages by substituting other events representing political creed. Through an analysis on the network of internet cafe, effective internet cafes of different political inclinations hugely influencing a production and a diffusion of information and multiful-self are extracted. As a result of conducting a sentiment analysis on internet articles, the most frequently appeared sentiment category on the board messages in pro-government cafe was verified to be ‘anger’. And the next most frequently appeared sentiment category was verified to be in order of ‘sadness’ > ‘pleasure’ > ‘surprised’ > ’hatred’. The most frequently appeared sensitivity category on the board messages in government-critical cafe was shown in order of ‘sadness’ > ‘anger’ > ‘pleasure’ > ‘surprised’ > ‘hatred’. And as a result of sentiment analysis by classifying the cases into ‘direct writing’ and ‘copied writing’ according to the types of the board messages, a correlation between the types of the board messages was verified to be significant. ※Key words : Bigdata, Internet portal cafe, NIS(Nation intelligence service), Social network analysis, Semantic network analysis, Sentimental analysis, Influential cafe, Multiful self
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