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블록체인 뉴스기사에 대한 사회적 반응 분석 : BERT & STM 텍스트 마이닝 방법론 활용

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최근 가상화폐 거래의 활성화로 인해 블록체인 기술에 대한 산업계와 학계의 관심이 높아지고 있다. 선행연구들은 블록체인 분야의 기술 동향을 분석하기 위해 연구논문, 특허, SNS 등 다양한 출처의 텍스트 데이터에 대한 분석을 시도하고 있으나 블록체인 기술에 대한 사회적인 반응이 어떠한 지에 대한 연구는 제한적인 상황이다. 기술에 대한 사회적 반응은 정부지원, 투자, 마케팅 등과 연계될 수 있어 이에 대한 이해가 매우 중요하다. 본 연구는 BERT 텍스트 분류기법과 토픽 모델링 방법을 활용하여 블록체인 관련 뉴스기사에 대한 댓글을 중심으로 해당 기술에 대한 사회적 반응에 대해 분석한다. 이를 위해 2020년 1월 1일부터 2021년 3월 31일까지 총 158,567건의 블록체인 관련 뉴스기사의 댓글 데이터를 수집했으며 수집한 댓글 데이터는 BERT 기법으로 긍정·부정·중립 여부를 레이블링 하고 이를 토픽 모델링의 공변량으로 활용하여 세부적인 토픽별 점유율을 분석한다. 분석결과 블록체인 기술에 대한 사회적 반응은 이전 대비 크게 개선되고 있는 것으로 나타나고 있다.

목차

Abstract
Introduction
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Methodology
BERT
STM
Analysis
Data
Modeling
Result
BERT Sentiment Analysis
STM Analysis
Discussion
References

저자정보

  • 이현상 경북대학교 경영학부 박사과정
  • 신선영 한국지능정보사회진흥원 수석연구원
  • 오세환 경북대학교 경영학부 부교수

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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