최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다 ...

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리 기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

Recently, with the advent of various information channels, the number of has continued to grow. The main cause of this phenomenon could be found in the phenomenon that the amount of unstructured data is increasing significantly, as the use of smart ...

Recently, with the advent of various information channels, the number of has continued to grow. The main cause of this phenomenon could be found in the phenomenon that the amount of unstructured data is increasing significantly, as the use of smart devices enables users to create unstructured data such as texts, sounds, photos, and movies. In various types of unstructured data, the user s opinion and a variety of information are clearly expressed in text data such as news, reports, papers, and various articles. Thus, active attempts have been made to create new value by analyzing these texts.
The representative techniques used in text analysis are text mining and opinion mining. share certain important characteristics; for example, they not only use text documents as input data, but also use many natural language processing techniques such as filtering and parsing. Therefore, opinion mining is usually recognized as a sub-concept of text mining, or, in many cases, the two terms are used interchangeably in the literature. Suppose that the purpose of a certain classification analysis is to predict a positive or negative opinion contained in some documents. If we focus on the classification process, the analysis can be regarded as a traditional text mining case. However, if we observe that the target of the analysis is a positive or negative opinion, the analysis can be regarded as a typical example of opinion mining. In other words, two methods (i.e., text mining and opinion mining) are available for opinion classification. Thus, in order to distinguish between the two, a precise definition of each method is needed. In this paper, we found that it is very difficult to distinguish the two methods clearly with respect to the purpose of analysis and the type of results.
In this paper, we conclude that the most definitive criterion to discriminate text mining and opinion mining is whether or not an analysis utilizes any kind of sentiment lexicon. We first established two prediction models, one based on opinion mining and the other on text mining. Next, we compared the main processes of the two prediction models. Finally, we compared their prediction accuracy. Then, , we analyzed 2,000 movie reviews. The results revealed that the prediction model based on opinion mining showed higher average prediction accuracy in comparison to the text mining model. Moreover, in the lift chart generated by the opinion mining based model, the prediction accuracy for the documents with strong certainty was higher than that for the documents with weak certainty. Most of all, opinion mining has a meaningful advantage in that it can reduce learning time dramatically, because a sentiment lexicon generated once can be reused in a similar application domain. Additionally, the classification results can be clearly explained by using a sentiment lexicon.
This study has the following limitations. First, the results of the experiments cannot be generalized mainly because the experimental limited to a small number of movie reviews. Additionally, various parameters in the parsing and filtering steps of the text mining may have affected the accuracy of the prediction models. However, the contribution of this research can be found in that it performed and compared text mining analysis and opinion mining analysis for opinion classification. In future works, a more precise evaluation of the two methods should be made through intensive experiments.

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다 ...

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리 기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

최근 다양한 분야에서 오피니언 마이닝을 통해 창출한 의미 있는 성과에도 불구하고, 여전히 그 정확성 및 실용성에 대해서는 회의적 시각이 다수 존재한다. 이러한 현상의 주요 원인 중 일부는, 모든 목적에 활용될 수 있는 범용 감성 사전을 구축하고 이를 기반으로 모 ...

최근 다양한 분야에서 오피니언 마이닝을 통해 창출한 의미 있는 성과에도 불구하고, 여전히 그 정확성 및 실용성에 대해서는 회의적 시각이 다수 존재한다. 이러한 현상의 주요 원인 중 일부는, 모든 목적에 활용될 수 있는 범용 감성 사전을 구축하고 이를 기반으로 모든 분야의 감성 분석을 수행하고자 하는 One-Technique-Fit-For-All 접근법의 무리한 가정에서 찾을 수 있다. 즉 전통적인 감성 사전 구축 방법론은 하나의 어휘는 하나의 감성 값을 갖는다는 경직된 가정에 근거하고 있으므로, 동일한 어휘라도 사용되는 상황이나 목적에 따라 상이한 감성 값을 갖는 실제 상황을 정확하게 설명하지 못한다는 근원적 한계를 갖는다. 본 연구는 이러한 경직된 가정의 한계를 인지하고, 분석 목적에 따라 특화된 감성 사전을 구축하여 궁극적으로 오피니언 마이닝 분석 결과의 품질과 실용성을 향상시키는 것을 목적으로 한다.

사회적/실무적 측면에서 볼 때, 본 연구는 오피니언 마이닝에 대한 긍정적 인식을 확산시킴으로써 해당 방법론을 통해 다양한 문제를 해결하기 위한 관심과 투자를 더욱 증대시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구는 각 분야마다 분석 목적에 따라 특화된 감성 사전을 구축할 것을 제안하고 있기 때문에, 본 연구의 성과가 입증될 경우 다양한 분야에서 크고 작은 규모의 감성 사전을 구축하려는 시도가 활발하게 이루어질 것으로 기대한다. 특히 이미 많은 업체들이 SNS에서 유통되는 방대한 데이터에 근거하여 감성 분석 컨설팅을 수행하고 있다는 현실을 감안할 때, 체계적 방법론에 따라 구축된 양질의 감성 사전은 빅데이터 분석 관련 시장의 활성화 및 분석 신뢰성 제고에 충분히 기여할 수 있을 것으로 예상된다.