기계 학습을 이용하여 SNS에서 COVID-19에 관련된 감정을 해독하는 연구
2021-03-11
기계 학습을 이용하여 SNS에서 COVID-19에 관련된 감정을 해독하는 연구
달하우지 대학교의 컴퓨터 공학, 빅데이터 분석, 사회 보건 및 역학 등 다양한 분야의 전문가 연구자들이 모여 COVID-19의 1차 대유행 당시 사람들의 감정이 어떻게 바뀌었는지 알아내기 위해 기계 학습을 사용하여 소셜 미디어를 분석하고 있다고 합니다. 연구진은 COVID-19 펜데믹으로 인한 공중보건 에방 조치는 현대사에서 전례가 없는 이벤트였다고 하며 이것이 사람들의 정서적 및 정신적 건강에 어떠한 영향을 미쳤는지는 연구가 부족한 상황이라고 밝혔습니다. 따라서 이 분야에 대한 연구를 진행하기 위해 연구진은 사람들이 #stayathome 해시태그를 통해 댓글을 단 수백만 개의 트윗을 수집한 후, 기계 학습 접근 방식을 사용하여 이러한 트윗을 분석하고 다양한 감정 카테고리를 사용하여 분류하였다고 합니다. 연구진이 밝혀낸 바에 따르면, 1차 대유행 초기에는 분노, 기대, 신뢰 등의 감정이 많았지만, 시간이 지남에 따라 감소했으며 현재 지속적인 데이터 수집을 통해 1차 대유행이 지속되며 어떤 감정이 가장 두드러졌는지 알아낼 것이라고 합니다. 데이터 수집은 진행 중이며, 관련된 연구 논문은 출판을 위해 제출된 상태입니다.
달하우지 대학교의 컴퓨터 공학, 빅데이터 분석, 사회 보건 및 역학 등 다양한 분야의 전문가 연구자들이 모여 COVID-19의 1차 대유행 당시 사람들의 감정이 어떻게 바뀌었는지 알아내기 위해 기계 학습을 사용하여 소셜 미디어를 분석하고 있다고 합니다. 연구진은 COVID-19 펜데믹으로 인한 공중보건 에방 조치는 현대사에서 전례가 없는 이벤트였다고 하며 이것이 사람들의 정서적 및 정신적 건강에 어떠한 영향을 미쳤는지는 연구가 부족한 상황이라고 밝혔습니다. 따라서 이 분야에 대한 연구를 진행하기 위해 연구진은 사람들이 #stayathome 해시태그를 통해 댓글을 단 수백만 개의 트윗을 수집한 후, 기계 학습 접근 방식을 사용하여 이러한 트윗을 분석하고 다양한 감정 카테고리를 사용하여 분류하였다고 합니다. 연구진이 밝혀낸 바에 따르면, 1차 대유행 초기에는 분노, 기대, 신뢰 등의 감정이 많았지만, 시간이 지남에 따라 감소했으며 현재 지속적인 데이터 수집을 통해 1차 대유행이 지속되며 어떤 감정이 가장 두드러졌는지 알아낼 것이라고 합니다. 데이터 수집은 진행 중이며, 관련된 연구 논문은 출판을 위해 제출된 상태입니다.