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텍스트 마이닝을 활용한 2017년 한국 대선 분석

저자

안은희, 안정국

학술지명

한국융합학회논문지

출판/발행연도

2020

주제

#텍스트 마이닝

요약

본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석 등을 수행했다. 분석 결과, 후보 간 다양한 토픽이 생성되었으며, 후보별 이슈 및 유권자들의 호응도를 확인할 수 있었다. 이는 포털 뉴스 기반 대선 캠페인 동향 파악 및 여론 수렴 도구 제시를 통해 전략적 행동 방안 도출에 기여할 것으로 기대된다.

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