온라인 뉴스 데이터를 활용한 AR-KNU 감성사전 기반의 대학 평판도 평가 (An AR-KNU Sentiment Lexicon-based University Reputation Assessment Using Online News Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 17권 / 3호 / 11 ~ 21페이지
· 저자명 : 박상민, 엄창민, 온병원, 정동원

초록

지금까지의 대학 평판도 평가는 설문 조사를 통한 평판도 분석의 한계, 평판도 분석에 활용된 공공 데이터와 텍스트 데이터의 기간적 불일치 그리고 심층적인 분석 결과의 부재라는 문제점을 지닌다. 이 논문에서는 감성 분석 기반의 새로운 대학 평판도 평가 알고리즘을 제안하고 기존 연구와의 비교 분석을 수행한다. 이러한 목표 달성을 위해 감성 사전을 구축하고 감성 문단 및 군집을 추출한다. 정제된 군집 생성을 위해 추출된 군집에 대한 군집화, 군집 정제 연산을 수행하고, 최종적인 대학 평판도 평가 결과를 생성한다. 이 연구의 결과는 구체적인 대학의 이슈 발견에 활용될 수 있으며, 정확도가 향상된 대학 평판도 평가의 새로운 알고리즘 개발에 기여할 수 있다. 또한 다양한 평판도 평가 분야에서 유의미한 기초 자료로 활용될 수 있다.

영어초록

Although there have been various research efforts to evaluate the reputation of universities so far, previous studies are limited because of the inherent limitation, temporal inconsistency, and restricted insight discovery. This paper presents a new sentiment analysis-based university reputation evaluation algorithm that is verified through a comparative study with existing methods. To achieve the goal, a sentiment lexicon is manually constructed in the first step and the proposed method extracts sentiment sentences and clusters in the next steps. Specifically, the proposed method first generates fine-grained clusters through clustering, cluster merging, cluster labelling, and then evaluates the reputation results of universities. Finally, the paper shows the comparison between the existing and proposed methods. The outcome of this research can be used to identify specific university insights and contribute to the development of advanced algorithms with high accuracy for evaluating the reputation of universities. In addition, this study can be used as meaningful basic data to address a wider range of issues including university reputation assessment.

참고자료

· 없음