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본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는,Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다.
마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해,한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.
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참고문헌 (31)
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Anne Bartsch / 2010 / Predicting Emotions and Meta-Emotions at the Movies: The Role of the Need for Affect in Audiences’ Experience of Horror and Drama / Communication Resea
Baccianella, S. / 2010 / SentiWordNet3.0: An enhanced lexical resource forsentiment analysis and opinion mining / Proceedings of the Seventh Conferenceon International Language Res
Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32
Daniel C. Feldman / 1995 / Underemployment among recent business college graduates / Journal of Organizational Behavior 16 (S1) : 691 ~ 706
Gerard Biau / 2016 / A random forest guided tour / TEST 25 (2) : 197 ~ 227
Baccianella, S. / 2010 / SentiWordNet3.0: An enhanced lexical resource forsentiment analysis and opinion mining / Proceedings of the Seventh Conferenceon International Language Res
Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32
Daniel C. Feldman / 1995 / Underemployment among recent business college graduates / Journal of Organizational Behavior 16 (S1) : 691 ~ 706
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