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요즘 트위터, 페이스북와 같은 SNS 사용자가 급등하면서 이를 오피니언 마이닝에서 이용하는 시도가 늘어나고 있습니다.

그 중 다음소프트라는 기업이 오피니언 마이닝 분야를 계속적으로 연구하고 있습니다.

지난 서울 시장 보궐 선거에서도 박원순 시장의 당선 유력을 조심스럽게 데이터로 뽑아서 사람들의 주목을 받았습니다.

 



실제로 박원순 시장이 당선 되면서 오피니언 마이닝에서 다음 소프트의 입지가 매우 높아진 것 같습니다.

그러나 아직까지 조심스럽게 진짜 "오피니언"은 제공하고 있지 않습니다.

기술력의 부족이라기 보다는 정치적인 성향과 잘못 판단 되었을 때의 리스크가 매우 크기 때문일 것입니다.

실제로 다음소프트의 연구진분들은 석,박사로 이루어진 브레인의 집합체라고해도 과언이 아닐 것입니다.

그러나 위험하더라도 "오피니언" 을 제공하지 않아서 이번 민주당 대표 선출시에 잘못된 결과가 나타났습니다.

바로 한명숙, 문성근의 싸움에서 문성근의 우세를 점쳤기 때문인데요.

이는 단순 SNS에서 언급되는 비율만을 갖고 측정하였기 때문에 위와 같은 결과를 점친것 같습니다.




실제로 문성근을 트위터에서 검색해보면 대부분 내용들이 부정적이라는 것을 확인할 수 있습니다.

언급된 비율이 정확히 얼마인지 알 필요가 없는 일반 사용자들에게 차라리 언급된 비율과 그 비율 중 긍정, 부정으로 분류하여 "랭킹" 개념으로 접근하였다면,

순위가 뒤집힐 수 있지 않았나 조심스럽게 생각해봅니다.

"언급률" 이라는 내용보다는 "지지율"이라는 단어로 변경하여 긍정, 부정에 대한 결과를 내부적으로 심어버린다면, 

서비스를 이용하는 사람들에게  긍정, 부정에 대한 결과를 직접적으로 제공하지 않더라도 한명숙 대표의 승리를 알 수 있지 않을까..하는 생각을 해봅니다.


물론 긍정, 부정을 분류하는 일이 쉬운일은 아닐 것입니다.

SNS라는 비정규화된 글의 형태.

이에 따른 각종 철자 오류 및 신조어.

개인의 의견에 따른 긍정, 부정의 상대적인 기준 등등..

국내를 대표하는 오피니언 마이닝 전문 연구소인만큼 앞으로도 많은 연구를 하셔서 저희에게 좋은 서비스를 제공해주셨으면 좋겠습니다 ^^