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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
731 - 744 (14page)

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이 논문은 17대 대통령 선거 기간 동안에 네티즌이 포털 웹사이트에 남긴 댓글을 분석한다. 댓글달기는 네티즌의 일상 활동으로 되어가고 있다. 그럼에도 댓글에 대한 연구는 충분히 수행되지 않고 있다. 특히 수만 건에 달하는 대규모 댓글 자료의 컴퓨터 자동분석은 거의 존재하지 않는다. 이 논문의 목적은 서로 다른 기능을 지닌 두 개의 텍스트 분석 소프트웨어(KrKwic, K-LIWC)와 연구자의 질적 분석을 이용하여 포털 댓글의 의미구조를 파악하는 데 있다. 분석 자료는 17대 대통령 선거 기간에 미디어 '다음'에 게시된 광운대 BBK 동영상에 대한 약 4만 건의 댓글이다. 연구결과에 따르면, 두 개 소프트웨어의 사용은 계량적 분석의 범위를 확대했으며 질적 분석은 댓글에 숨겨진 네티즌의 정치적 태도를 파악하는데 도움을 준 것으로 나타났다.
#포털 #댓글 #복합적 텍스트 분석 #17대 대통령 선거 #BBK 동영상 #KrKwic #K-LIWC. #portal sites #user comments #replies #mixed method #text analysis #2007 presidential election #BBK scandal #KrKwic #K-LIWC.

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Bauer, M / 2000 / Classical content analysis: A review / Sage : 131 ~ 151 google schola Borgman, C. L / 2007 / Scholarship in the Digital Age: Information, Infrastructure, and the Internet / MIT Press google schola Doerfel, M. L / 2003 / Candidate-issue positioning in the context of presidential debates / Journal of Applied Communication Research 31 : 212 ~ 237 google schola Leydesdorff, L / 2005 / Metaphors and Diaphors in Science Communication: Mapping the Case of ‘Stem-Cell Research’ / Science Communication 27 (1) : 64 ~ 99 google schola Pennebaker, J. W / 2001 / Linguistic Inquiry and Word Count / Erlbaum Publishers google schola

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