소비 담론의 감성/논리 표현 차이 분석 : 도메인 기반 의미 임베딩 실험
Semantic Divergence in Consumer Discourse: A Domain-Aware Embedding-Based Analysis of Emotional and Logical Expression
- 주제어 (키워드) 의미 임베딩 , BERT , KoBERT , 감성재 , 논리재 , 주제 모델링 , 감성 분석
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김진화
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경영학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000081898
- UCI I804:11029-000000081898
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
본 연구는 감성재와 논리재 키워드가 정보 도메인(소셜미디어, 뉴스, 학술 논문)에 따라 어떻게 다르게 구성되는지를 분석하였다. 총 328,000건의 텍스트를 수집하고, TF-IDF, BERT 계열 임베딩, 코사인 유사도, BERTopic, 감성 분석을 적용하였다. 분석 결과, 동일 키워드도 도메인에 따라 의미 구성과 감정 표현 방식이 상이 하였으며, 감성재는 소셜미디어 중심, 논리재는 학술 및 뉴스 도메인에 집중되었다. 특히 뉴스는 감정(SNS)이나 정보(논문) 중심 서술에 명확히 포함되지 않고, 자체적인 담론 체계로 기능하는 독자적 언어 프레임을 형성하는 것으로 나타났다. 이러한 발견은 감성 기반 텍스트 분석, 브랜드 전략, 데이터 수집 설계에 실용적 시사점을 제공한다.
more초록 (요약문)
This study analyzes how emotional and logical product keywords are linguistically structured across different information domains: social media, news, and academic literature. Using 328,000 documents, we applied TF-IDF, BERT/KoBERT embeddings, cosine similarity, BERTopic, and sentiment analysis. The findings reveal domain-specific semantic and emotional variations, with emotional framing concentrated in social media and logical framing in academic and news texts. Notably, news discourse did not align clearly with either, forming its own autonomous linguistic structure. These insights offer practical guidance for sentiment-based analysis, brand communication strategies, and data collection design.
more목차
I. 서론 p.1
II. 문헌연구 p.5
2.1. 감성 영역과 논리 영역의 구분 p.5
2.2. TF-IDF: 단어 중요도 분석 p.8
2.3. KoBERT: 문맥 기반 한국어 임베딩 p.9
2.4. 코사인 유사도 기반 의미 분석 p.11
2.5. BERTopic : 주제 모델링과 보완적 접근 p.12
2.6. 감성분석 p.13
2.7. Kruskal–Wallis 검정 p.14
III. 데이터셋 소개 p.17
3.1. 대표 키워드 선정 p.17
3.2. 데이터 수집 p. 21
3.3. 데이터 전처리 p. 23
IV. 모델 설계 및 가설 검증 p.25
V. 결론 p.91
5.1. 연구 요약 p.91
5.2. 학문적 기여 p.91
5.3. 연구의 한계와 향후 방향 p.93
참고문헌 p.96
