텍스트 데이터를 활용한 감정 패턴 분석에 관한 연구 : 대통령 담화문을 중심으로

Abstract

본 연구는 대통령의 담화문을 활용하여 개인의 텍스트 데이터에서 감정을 정량적으로 측정하고, 담화문에 담긴 대통령의 감정이 국민의 지지도에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 단어간 유사도를 측정할 수 있는 Word2Vec를 활용하였고, 추출된 단어를 통해 개인의 정서 표출 빈도를 측정하였다. 그리고 대통령의 지지도를 안정기, 하강기, 상승기로 구분하였고, 측정된 정서와 지지도의 상관관계를 알아보기 위하여 분산분석을 실행하였다. 대통령 기록실 홈페이지에 업로드 되어 있는 3명의 대통령(김대중 대통령, 노무현 대통령, 이명박 대통령) 담화문을 수집하였고, 수집된 자료는 SPSS21을 활용하여 분석하였다. 그래서 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 대통령의 대표정서 표출 빈도를 비교해보면 개인마다 다소 차이는 있으나, 대부분 비슷한 양상을 보인다. 대표정서 표출 빈도를 1~8순위로 나타내면, ‘분노’, ‘놀라움’, ‘두려움’의 정서는 상위권에 있었고, ‘슬픔’, ‘기대’의 정서는 하위권에 위치하였다. 둘째, 김대중 대통령은 지지도의 상승기에 ‘놀라움’의 정서가 높은 비율로 나타났고, ‘슬픔’, ‘기대’의 정서는 대체적으로 낮은 비율로 나타났다. 노무현 대통령은 안정기, 하강기, 상승기 모두 ‘분노’의 정서가 가장 많이 측정이 되었고, ‘슬픔’의 정서가 가장 적게 측정이 되었다. 이명박 대통령의 대표감정 표출 빈도를 살펴보면 상승기에서 ‘놀라움’의 정서의 비율이 상승한 것으로 나타났고,‘슬픔’의 정서가 최하위권으로 나타난다. 셋째, 담화문에서 나타난 정서와 지지도의 상관관계를 살펴보기 위하여 분산분석을 실시하였으나, 유의미한 차이가 없었다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 개인의 텍스트 데이터에서 추출된 단어를 통해 개인의 정서 표출을 정량적으로 측정했다. 둘째, 사전적 의미를 통해 분류된 감정사전과는 달리 글의 문맥적 의미를 파악하는 Word2Vec를 활용하였기 때문에 선행연구와는 다른 결과가 나왔다. 셋째, 위키피디아 학습모델을 사용하였기 때문에 화자가 의도하는 의미와는 다르게 해석이 될 수도 있다. 마지막으로 본 연구의 제한점, 후속 연구의 방향에 대하여 논의하였다.; The purpose of this study is to quantitatively measure emotions in the text data of individuals using the Presidential statements, and to examine the influence of the Presidential emotions contained in the statement on the approval rating for the President. So, in this study Word2Vec which measures the similarity between words was used, and it measured the emotional expression frequency of the individual through extracted words. And then, the approval rating for the President was divided into an upward trend, a downward trend and a stable trend, and analysis of variance was performed to investigate the correlation between measured emotions and the approval rating. Thus, the statements of the three presidents (the President Kim Dae-jung, the President Roh Moo-hyun and the President Lee Myung-bak) uploaded to the Presidential Records Office were collected and analyzed using SPSS 21. The results of this study are as follows. First, when comparing the frequencies of representative emotions of each the President, there were some differences in individuals, but they all showed a similar pattern. When the frequency of the representative emotion was expressed in the order of 1 to 8, the emotions of 'anger', 'surprise' and 'fear' were at the highest level and the emotions of ' sadness' and 'expectation' were at the lowest level. Second, the President Kim Dae-jung showed a high rate of the emotion of 'surprise' in an upward trend of the approval rating, and the emotions of 'sadness' and 'expectation' were generally low. The President Roh Moo-hyun showed a high rate of the emotion of 'anger' in all trend of the approval rating, and the emotions of 'sadness' was generally low. And the President Lee Myung-bak showed a high rate of the emotion of 'surprise' in an upward trend of the approval rating, and the emotions of 'sadness' was generally low. Third, analysis of variance was performed to investigate the correlation between measured emotions expressed in the Presidential statement and the approval rating, however there was no significant difference. Therefore, the implications of this study are as follows. First, individual emotional expressions were quantitatively measured through words extracted from individual text data. Second, the result was different from the precedent research because Word2Vec which understand the contextual meaning of the text is utilized but, it is different from emotion dictionary classified through dictionary meaning. Third, it could be interpreted differently from the intended meaning of the speaker, as the President, because it used the Wikipedia’s learning model. Finally, the limitations of this study and the direction of future study were discussed.